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从测试小白到测试专家：测试工程师的进阶之路与职业规划
王树森老师的硬核课程，由于PPT很多，并且老师的很多经验是口述，没有写在PPT里，网上有一些网友的笔记，但不是很完整，学习起来也比较费事，所以我自己整理了120页的PPT（这里放的是截图），期望能比较完整地把老师的经验呈现出来，同时缩短学习时间。课程特点：系统、清晰、实用，原理和落地经验兼具。
AB测试的本质是分离式组间试验，也叫对照试验，在科研领域中已被广泛应用（它是药物测试的最高标准）。自2000年谷歌工程师将这一方法应用在互联网产品以来，AB测试越来越普及，已逐渐成为衡量互联网产品运营精细度的重要体现。简单来说，AB测试在产品优化中的应用方法是推荐系统系列20AB测试平台的工程实现「构建企业级推荐系统」AB测试第二讲业界流行的AB测试框架实现方案推荐系统之必备要素-ABtest框架
一
wrk是一种现代HTTP基准测试工具。基于epoll 和 kqueue 实现，即使在单核上也能有很好的性能，产生大量负载。 同时支持使用 lua 脚本自定义测试逻辑
Cacti网络监控，邮件报警和压力测试1.cacti系统监控cacti的源代码是已经编译好的网站只要放在apache下就可以运行需要lamp环境搭建安装rrdtool依赖包，20几个依赖包yum -y installpango pango-develfreetype freetype-devellibpng libpng-develgett
3、录制完成，按实际操作流程，TestCase Studio把每一步记录下来。
文章目录性能测试的分类1.基准测试2.狭义性能测试3.负载测试4.压力测试5.并发测试6.配置测试7.可靠性测试8.失效恢复测试9.大数据量测试性能测试的分类1.基准测试有基础的标准，这样能通过对比发现系统的不同点与变化。应用于以下场景：1）可以在制定的标准下通过基准测试建立一个性能基准，这样以后当系统的环境、参数发生变化之后，再进行一次相同标准下的测试，即可看出变化对性能的影响。2）系统进行基准
为了测试ab工具压测https接口，简单搭了一下https，记录一下过程。 环境准备在docker中建了3个容器:A: 证书颁发（CA）B: 服务端C: 客户端docker run -d --name cacentos:centos7 /bin/bashdocker run --privileged=true -d --name https-server -p 8
其实软件行业的薪资还是和技能相关，技能越强，薪资会越高，所以说薪资待遇及前景发展是根据你能力发展来决定的。举个例子来说今日头条招聘薪资在20—40K，还可以在谈；阿里P6+以上有股票，那么薪资就不敢想象了。言归正传能力决定money。所以还是提升技能，根据不同阶段设定不同目标吧。如果做测试，只做功能测试，只想靠年限的话，真的，别想着要高工资。周围有个朋友，是做前端的，跟我说了想转测试，我问了原因，
本文详细介绍了ZrLog高可用架构监控系统的部署方案，基于Prometheus+Grafana搭建完整的监控体系。主要内容包括： 环境准备：关闭防火墙和SELinux，安装基础依赖 核心组件部署：详细说明Prometheus、Grafana、node_exporter和mysqld_exporter的安装配置步骤 监控配置：提供Prometheus配置文件模板和Grafana面板导入方法 验证与优
实例四、设置日志格式。
控制是否允许对象中存在未在 properties （这是JSON schema中的属性）中定义的额外属性，默认为True。（默认是允许在json返回数据里面存在未在schema中的properties中的）uniqueItems设置为True表示元素必须是唯一的，设置为False表示元素可以是唯一的（也可以是不唯一的）默认情况，允许存在重复的数据。注意：配置里面不要存在其他字符或者空格，会导致识别
答案：边界值分析是一种测试设计方法，专注于输入和输出的边界条件。边界值通常是错误高发区域，因此对其进行重点测试非常重要。重要性：发现潜在问题边界值往往是逻辑判断的关键点，容易出现“差一错误”（Off-by-one Error）。提高测试效率相比穷举所有可能的输入值，边界值分析能够以较少的测试用例覆盖更多的场景。增强覆盖率确保测试覆盖了临界点及其附近值，提升测试的全面性。设计边界值测试用例的方法：确
直接影响用户主观感受的性能表现。衡量用户操作后应用的反馈速度。观察应用对设备资源的占用情况。检测应用是否出现崩溃或无响应。测试应用在高负载下的表现。
本次公开课的讲师是思寒老师，测吧CTO、资深测试架构师、15年+ 从业经验，曾就职于阿里、百度等名企，霍格沃兹测试开发学社创始人，开源自动化测试项目AppCrawler作者。深入了解Playwright的核心优势，包括其跨浏览器兼容性、强大的调试能力和易用性，以及背后的技术架构，让你对Playwright有一个全面的认识。通过实战案例，展示Playwright在Web自动化测试中的广泛应用，包括如
AB测试是一种随机对照实验（Randomized Controlled Trial, RCT），用于比较两个或多个版本（通常是A版本和B版本）在用户体验或商业指标上的表现差异。在推荐系统中，通常将现有系统的推荐算法作为A组，新版本的推荐算法作为B组，通过分析两组用户的行为数据来评估新算法是否优于现有系统。举例来说，假设你正在运行一个视频推荐平台，想验证新的推荐策略是否能增加用户的观看时长。你可以将
ab是apache自带的压力测试工具，全称为apache bench，可以对服务器url或接口进行压力测试。-n：指定测试的请求次数，默认为1000次。-c：指定并发请求数，默认为100个并发请求。-t：指定测试的总时间，默认为10秒。-k：在每个请求中启用HTTP Keep-Alive连接。-H：设置请求头信息。-p：指定包含文件，可以将参数和GET请求体写入其中。-T：设置请求体的内容类型。-
春潮带雨晚来急 ~ ~
因为推荐链路包括召回、粗排、精排和重排四个阶段，每个阶段都可以尝试新的模型，也可以说每个阶段可以由不同的部门进行负责，而每一个部门都可以提出使用A/B测试的请求（领走一批用户作为测试），所以有可能用户是不够用的。其中小流量是指对部分的用户先尝试改进的算法模型，而非全部。若为全部，如果算法模型存在问题，可能会导致用户体验差，导致用户流失，而小流量的损失代价相对小。互斥，不要同时对同一层的同一批/桶用
AB测试随机分桶。
App 性能测试
我们根据用户ID将流量切分为多个桶（Bucket），每个桶对应一种排序策略，桶内流量将使用相应的策略进行排序。个性化推荐系统、搜索引擎、广告系统，这些系统都需要在线上不断上线，不断优化，优化之后怎么确定是好是坏。这时就需要ABTest来确定，最近想的办法、优化的算法、优化的逻辑数据是正向的，是有意义的，是提升数据效果的。实时效果分析统计，将分流后程序点击、浏览等通过hive、hadoop程序统计后
appium环境配置
接口名：/xx/xx/upload请求方式：POST参数：appId:xxxxsceneSign:xxxxfile:xxxxbusinessId:xxxx1、f12-network可查看请求信息解码之前，参数都是以key-value表单的形式解码之后，参数像夹心饼干一样，测试表示也不是特别懂2、打开jmeter工具，新建一个http请求操作步骤：（1）勾选：对post使用multipart/for
1、ab的安装安装apache的工具包httpd-tools，命令：1yum -yinstallhttpd-tools安装完后，查看版本号或检查是否已安装，命令：ab -V1ab -V2、实际使用接下来我们使用ab命令来进行对服务器的请求测试，ab的命令参数比较多，我们经常使用的参数是-n和-c参数。现在我们假设有5000个请求（-n），并发量为100（-c）...
任何应用程序的性能测试都有助于识别应用程序中的性能瓶颈，因此被认为对任何应用程序的成功都非常关键。在性能测试中，我们不仅测量应用程序的响应时间，还测量其他几个质量属性，如稳定性、可靠性、健壮性、可扩展性、资源利用率等。内容什么是性能测试？性能测试的类型为什么需要性能测试？性能测试流程性能测试工具什么是性能测试？性能测试是一种非功能性测试技术，其中在模拟的预期或高于预期的工作负载下评估应用程序的性能
AB压力测试工具在Linux下的安装和使用一、ab的安装ab的安装非常简单，如果是源码安装apache的话，那就更简单了。apache安装完毕后ab命令存放在apache安装目录的bin目录下。如下：/usr/local/apache2/bin注意：如果不想安装apache但是又想使用ab命令的话，我们可以直接安装apache的工具包httpd-tools。如下：yum -y install ht
本课程是推荐系统的入门课程，主要从推荐系统背景介绍、推荐算法、推荐系统工程、推荐产品形态、实战等五个部分对推荐系统做初略的介绍。在背景介绍部分，会讲解推荐系统的技能要求、推荐系统的价值与应用场景、推荐系统团队组成及角色定位、推荐系统的未来发展等。在推荐算法部分，会讲解最主流的基于内容的、协同过滤等推荐算法。在工程实践部分会讲解怎么评估推荐系统、推荐系统AB测试等方面的工程知识。在产品形态部分...
鲁迅说：A/B test 一定要看这篇，通俗易懂
模糊PID控制就像是一个聪明的学习者，它能够根据系统的运行状态自动调整PID参数。在无人机的世界里，姿态控制可是至关重要的，特别是俯仰姿态，它直接影响着无人机飞行的稳定性和安全性。总之，模糊PID控制方法在无人机俯仰姿态保持方面展现出了明显的优势，未来在无人机控制领域有望得到更广泛的应用。在此基础上，为了改善常规PID控制方法的缺陷，运用模糊自适应PID控制方法，设计了无人机俯仰姿态控制律。在此基
随着Java版本的迭代，Lambda功能不断增强，如Java 16引入了记录模式匹配，进一步扩展了函数式编程的能力。Lambda表达式本质上就是这些接口的简洁实现方式，它消除了匿名内部类的模板代码，使开发者能够用更少的代码表达更多的意图。它将函数作为参数传递给方法，或将代码本身作为数据处理，极大地简化了代码编写，使Java能够更自然地支持函数式编程风格。这种简洁语法背后，是Java虚拟机(JVM)
本文介绍了基于Flink的AB测试系统实现，从理论基础到生产实践。首先阐述了AB测试的核心概念和统计原理，包括分组策略、样本量计算和假设检验等。随后详细设计了系统架构，包含流量分配、数据采集、实时处理、统计分析和结果展示五个层次。系统采用Flink处理Kafka中的曝光和转化事件流，实时计算关键指标并进行显著性检验。文章还提供了Java数据模型定义，包括AB测试事件基类、曝光事件、转化事件和实验结
容器技术，尤其是Docker，将应用及其所有依赖项打包成一个标准化的单元，实现了开发、测试、生产环境的高度一致性。在交付管道中，构建好的容器镜像被推送到镜像仓库，编排平台则根据声明式的配置文件，自动将新版本应用滚动更新到生产环境，实现零停机部署。对应用的任何变更，都通过向配置仓库提交拉取请求来实现，由自动化工具同步到实际环境，实现了部署过程的版本化、可审计和自动化。传统的软件交付模式，即开发与运维
PyTorch是一个基于Torch的开源机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队主导开发。它提供了强大的GPU加速张量计算功能，并包含自动求导系统的深度神经网络，使得构建和训练深度学习模型变得更加灵活和高效。与TensorFlow等静态图框架不同，PyTorch采用动态计算图，这使得模型的调试和开发过程更为直观，尤其适合研究人员和初学者快速进行原型设计。
基于tms320f28035图形化开发的整流套件，可用simulink直接开发哦最近在搞基于 TMS320F28035 的整流套件开发，真的发现用 Simulink 直接开发简直打开了新世界的大门，今天就来跟大家唠唠这其中的门道。
本文探讨了在Spring Boot生产环境中部署机器学习模型A/B测试时常见的工程化挑战及解决方案。文章首先揭示了四大典型问题：流量分配失控、配置硬编码、效果数据缺失和版本管理混乱。随后提出系统化解决框架，重点包括： 动态路由层：通过策略模式+配置中心实现模型版本的无缝切换，避免硬编码if-else 配置热更新：利用Spring Cloud Config/Nacos实现实验参数动态调整，无需重启服
关注 霍格沃兹测试学院公众号，回复「」, 领取人工智能测试开发技术合集以前问的是“Selenium怎么定位元素”，后来问“接口自动化框架怎么设计”。那一刻，空气突然安静。这不是段子，这是2026年测试工程师面试的真实切片。当你还在用AI生成脚本的时候，大厂已经在考察你了。
先看硬件配置：DS18B20测温，LCD1602显示参数，四个按键负责启停和PID调节，PWM信号通过三极管驱动直流电机。这个项目最让我惊喜的是Proteus仿真效果——虽然数字温度传感器在仿真中的响应速度比实物快，但通过调整仿真步长和采样周期，竟然完美复现了真实电机的转速变化过程。1236-基于51单片机的风扇（温度，PID）proteus、原理图、流程图、物料清单、仿真图、源代码。1236-基
本文通过对比测试GLM-5.1和Qwen3-8B模型，总结了四个关键发现：1）Prompt泄露是LLM通病，需依赖管道层防御而非模型自身；2）模型延迟与参数量无必然联系，推理基础设施影响更大；3）主流模型均已具备稳定输出JSON能力；4）83毫秒的回归测试套件是模型切换的安全网。文章详细介绍了A/B测试框架设计、自动评分机制和Mock驱动的回归测试方法，强调模型评估应基于数据而非直觉，并提供了应对
快手 AB 指标生产场景从 Spark 升级到 Doris 性能最大提升 145 倍、资源消耗下降 72%，一方面得益于 Doris 在 Pipeline 异步执行、向量化计算引擎、C++ 高性能运行时等架构优势，另一方面是快手基于 Doris 针对 AB 场景的深度优化：Colocate JOIN、Local distinct count、C++ Native UDF、workload grou
[INFO] --------------------------------------------------------------[INFO] BUILD SUCCESS
人类智慧的核心在于情感、创造力、伦理判断和跨领域联想能力，这些是当前基于算法和数据的AI难以完全复制的。未来的共生模式，应是人类负责提出关键问题、设定价值框架和进行最终决策，而AI则作为强大的工具，提供数据洞察、自动化执行和增强人类的认知能力。其成功的关键，在于我们能否以智慧和远见引导技术发展，强化人类独特的价值，并构建一个包容、公平、可持续的社会结构。未来的教育应更加侧重于培养AI难以替代的人类
严格防范未定义行为是内存安全的重中之重。这包括但不限于：解引用空指针或野指针、访问已释放的内存、数组越界、以及数据竞争。除了使用智能指针，还应充分利用现代C++特性，如用std::array替代C风格数组以提供边界检查（在调试模式下），使用范围for循环（range-based for loop）来安全地遍历容器。静态分析工具和诸如AddressSanitizer、Valgrind等动态分析工具，
ab测试
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