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在亚马逊或独立站运营中，点击率（CTR）是衡量主图质量的唯一标准。然而，很多卖家在制作图片时往往陷入“主观审美陷阱”——“我觉得这张好看”并不代表买家会点击。打破这一困局的最佳方法是进行A/B 测试。但为同一个产品制作 3-5 套不同风格、不同文案的图片，人工成本极高。本文将解析如何利用 AI 的参数化生成技术，低成本、高效率地批量产出多版本测试素材，助你用数据选出真正的“爆款图”。在数据面前，经
在打卡 / 日报 Agent v1.0 的测试过程中，而是从测试视角出发，选取了几类具有代表性的 Bug 进行修改与收口。通过将问题分为代码执行层、模型决策层与输出兜底层，逐层定位不稳定来源，并以最小改动方式保证系统在真实自然语言输入下可运行、可解释、可回归。引入了最小化的输入控制逻辑，对相对时间与意图进行前置解析，减少模型对关键参数的自由猜测，从而显著提升 Agent 行为的一致性与可控性。这一
本文介绍了如何利用Dify工作流构建智能化"质量门禁"系统，解决上线前的质量检查痛点。该系统通过可视化拖拽方式，自动采集代码覆盖率、API性能、测试通过率等关键指标，结合大语言模型生成评估报告，并给出明确的"通过/拒绝"建议。文章详细演示了从创建Dify工作流、配置API节点、编写智能决策提示词到集成CI/CD的全过程，帮助团队实现从人工检查到自动化质量管控
本文介绍了如何使用n8n零代码平台构建自动化工作流，实现定时获取随机数据并发送邮件的功能。通过五个步骤：准备工作、创建定时触发器、获取API数据、格式化处理、配置邮件发送，用户可以轻松搭建完整流程而无需编程。文章详细说明了每个节点的配置方法，并提供了问题排查建议。该工作流可扩展应用于多种自动化场景，展示了n8n平台可视化构建自动化任务的便捷性。适合想实现工作自动化但缺乏编程基础的用户学习使用。
摘要：本文介绍了在Playwright自动化测试中高效处理登录和验证码的四种策略：1）复用已保存的Cookie/LocalStorage状态，2）通过API获取Token直接认证，3）在测试环境禁用验证码，4）使用第三方测试账号。这些方法均遵循"绕过而非破解"的原则，旨在将测试资源集中在核心功能验证上。文章详细说明了每种策略的实现步骤和适用场景，推荐优先使用保存登录状态的方式，
本文将深入探讨微服务维度下的商城系统，以及其带来的优势和未来发展趋势。未来，随着技术的不断进步和商业模式的不断演进，相信微服务维度的商城系统将成为电子商务的重要发展趋势，并为商家和消费者带来更好的购物体验和服务。2. **易于维护和更新**：每个维度的微服务都是独立的，开发团队可以独立开发、测试和部署，减少了系统整体的维护成本，同时也更容易进行版本更新和迭代。4. **个性化定制**：通过微服务维
统计学检验，比如说一个转化页，每天有1万人的流量，选出其中10%的人作为实验组，投放新版本的页面，剩下的90%作为对照组继续使用原来的版本页面。首先搭建的是用户生命周期模型，运营的目的是让更多的用户申购产品，最好的办法是让用户留下来感受到产品的价值。以该银行App为例，落地页的AB测试一般以转化率为衡量指标，首页的AB测试一般以用户留存率作为衡量指标，AB测试的类型包括功能MVP（最小可行化产品）
本文记录了一次基于 Google AI Studio 的结构化日报 Agent 实验过程。通过实际对话测试，重点验证了大模型在信息不完整和存在风险信号时的行为表现，包括是否会主动追问、是否会补全未给出的内容，以及风险标记是否稳定。实验过程中对 Prompt 语言选择（英文规则 + 中文交互）、字段缺失处理策略（UNKNOWN vs 补全）以及“先约束再补全”和“先输出再确认”两种策略进行了对比分析
调通 Function Calling 后，我逐渐意识到，大模型并不是简单地“调用函数”，而是基于 function schema 做决策。本文反复修改 schema，并结合响应中的 reasoning_content 进行观察，梳理了模型在什么条件下会触发函数调用、在什么情况下直接回答。实践表明，description、required、properties 等 schema 设计，对模型行为的
当你在抖音刷到一条视频、在小红书看到一篇笔记时，背后可能有两套“隐形的裁判”在同时工作：一套是基于固定规则的“传统审核员”，另一套是基于AI深度学习的“智能审核员”。本文的目的就是教你如何用AB测试这把“公平秤”，客观比较这两种审核系统的效果（漏审率、误审率、处理速度等），帮助企业选择更适合自己的技术方案。文章范围覆盖技术原理、测试设计、实战案例和未来趋势。本文将从“为什么需要AB测试”讲起，用“
例如，PyTorch的GPU张量加速机制依赖于指针的快速拷贝特性，而BERT模型的词库索引映射则需通过指针数组实现非线性关系的实时检索。C语言中危险的野指针在Lua的metatable元表中转化为安全的prior_id字段，而Rust的所有权机制则通过borrowed_pointer实现指针生命周期绑定。这种类型化指针机制在强化学习的稀疏奖励场景中具有特殊价值，使AlphaGo Zero的蒙特卡洛
随着Python、Go、Rust等现代编程语言的兴起，C语言的定位并非被取代，而是更多地转变为高性能计算核心的提供者。通过Foreign Function Interface（FFI），如Python的ctypes库或Rust的外部函数接口，这些高级语言可以方便地调用由C语言编写的库函数，从而复用其成熟、高效的代码。未来，C语言可能会在与Rust等语言的共存与互操作中找到新的平衡点，在极度追求性能
本文分享了如何利用Dify工作流编排AI测试智能体，实现测试效率的指数级提升。传统测试面临回归测试耗时长、用例设计依赖经验、UI自动化脆弱等问题，而AI产品的非确定性回答更让传统测试方法失效。通过Dify可视化工作流和专用AI测试智能体（如用例生成专家、语义校验专家），团队实现了45分钟完成原需3人日的回归测试，效率提升300%。文章详细演示了构建"智能客服回归测试"工作流的步
本文主要介绍了使用Python中的Pandas进行数据分析，主要有两个案例：RFM用户价值分析模型、AB测试效果分析。
主要是数据分析岗位的一些面经，包括GMV、A/B测试、辛普森悖论、蒙特卡洛模拟、吉布斯采样，以及相关部分的一些具有实际意义的python代码。
摘要：Dify可视化工作流为自动化测试带来革命性变革。相比传统测试方法需要大量编码和维护工作（测试用例设计耗时4-6小时），Dify通过拖拽式设计让测试人员能快速构建专业测试体系（耗时仅15-30分钟），效率提升8-12倍。其核心功能包括智能测试用例生成、自动化API测试、可视化UI测试和智能测试数据工厂，支持电商系统等全链路测试，并提供自愈机制、智能断言等高级特性。实践案例显示，测试覆盖率可从6
更多技术交流、求职机会，欢迎关注。
另外，我主页上还有不少与ABTest和数据分析相关的博客，感兴趣的朋友可以再去看看，希望能给你带来收获！
本文介绍了ReAct（Reasoning+Acting）范式在AI智能测试中的应用。ReAct通过思考与行动的闭环机制实现动态决策，包含推理（分析任务和环境）和执行（调用接口、生成用例）两个核心环节。文章阐述了ReAct的优势（动态决策、可解释性、跨场景应用）及理论架构，并以LangGraph工具为例，展示了如何构建自动化回归测试智能体。通过Python/Playwright代码示例说明了测试用例
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自动化测试的十大优势，你知道了几个？对于微型、小型和中型企业来说，自动化他们的测试过程是非常必要的背景下。在集中精力发展其在线服务和电子商务业务的同时，这一点变得尤为重要。如果做不到这一点，中小企业将面临无法处理由于服务延迟而产生的费用的情况。自动化测试提高了整个软件的效率，并确保了软件的质量。而且，有一些特定的工具可以有效地执行自动化测试用例，并帮助比较实际和预期的结果。通过这种方式，自动化测试
如果报这个错误Timeout value connect was <object object at 0x000001EF6BE58640>, but it must be an int, float or None.就是selenium和urllib3版本不兼容的问题，只需要把urllib3版本降低即可！菜鸟软测学习，不喜勿喷！
流量录制回放技术可以快速将应用运行过程中产生的接口流量按照一定的过滤规则进行录制。录制的内容包括接口的请求报文以及响应报文，在录制过程中存储的报文可以随时在指定的环境上回放。流量录制回放场景，既可以应用在功能测试阶段，实现回归验证，亦可以应用在版本验证阶段，实现自动交易回归。流量录制回放技术，在简化测试案例编写、提高测试效率、增强测试场景覆盖率等方面，具有重要意义。图1 流量录制回放过程。
浏览器驱动根据浏览器的不同进行安装pip安装客户端库只需要在命令行中输入。
是的，你没看错！Python可以实现自动化办公我是一包伤心的辣条，如今越来越多的人加入到学习Python的队伍当中，尤其是对于很多职场人来说，不管你是程序员还是非程序员，Python已经为很多职场人士带来了不少便捷。随着Python在职场人心中的地位逐渐上升，许多公司在招聘当中也开始倾向于掌握Python技能的应聘者，就连一些非互联网公司也开始把“会python优先”写在招聘JD里。而之所以出现这
目录一、前言二. 什么是自动化测试？三、为什么要进行自动化测试四、自动化测试的优势及劣势五、自动化测试分类六、自动化测试的流程七、自动化测试常用工具八、什么条件的人适合做自动化测试九、总而言之一、前言我接触了太多测试同行，由于多数同行之前一直做手工测试，现在很迫切希望做自动化测试，其中不乏工作5年以上的同行。我从事软件自动化测试已经近十年，接触过底层服务端、API 、Web、APP、H5 等等，对
摘要：Dify工作流可构建会自我优化的测试智能体，显著提升测试效率。这种智能体具备动态优化能力、持续学习机制和自适应测试策略，能自动分析测试结果并改进策略。通过5个步骤即可搭建：环境准备、模型配置、工作流设计、优化机制实现和持续集成。相比传统测试方法，智能体能将测试开发时间缩短3倍，场景覆盖率提升100%，并能主动发现边界缺陷。测试人员可通过Dify可视化界面快速构建智能体，无需深厚编程基础，是软
【摘要】本文阐述了AI驱动的因果推断如何超越传统AB测试，通过构建反事实框架，精准量化商业决策的真实增量与ROI。内容覆盖从核心方法论到工程化落地的完整路径。
《软件测试中的BUG管理实践》摘要：本文系统介绍了测试工程师在软件测试生命周期中管理BUG的核心要点，包括BUG的双重视角定义（规格说明与用户预期）、高质量描述的五大要素（版本、环境、步骤、预期/实际结果）、四级严重程度分类法（崩溃、严重、一般、次要），以及完整的BUG生命周期模型（New到Closed的流转）。文章还提供了处理团队争议的五种策略和预防性措施建议，强调建立缺陷标准、三方评审和缺陷库
字节跳动于2025年7月26日正式开源其AI智能体开发平台“扣子”（Coze），包含和两大核心组件。短短48小时内，GitHub星标数突破，掀起开发圈热潮。最令人惊喜的是——它仅需即可本地运行，真正将AI开发门槛拉低到“家用电脑级”。下面手把手教你从零部署，避开新手常见坑点！
一家在线书店正在优化其网站设计，为用户提供了两种主题：浅色主题和深色主题，并且进行了网站 A/B测试。本项目将使用python对项目进行分析。
蚂蚁集团及合作企业近期发布多个测试开发岗位招聘信息，涵盖杭州、深圳、上海、北京、成都等地。岗位涉及全球资金业务、AI基础设施、支付业务、数据算法等领域，要求3-5年以上测试经验，熟练掌握Java/Python等语言，具备测试框架开发能力和质量保障体系建设经验。部分岗位优先考虑有金融支付、区块链、Web3或国际化业务背景的候选人。成都新希望同时急招中高级测试工程师，要求5年以上经验及团队管理能力。所
《大模型性能测试实战指南》摘要：本文系统阐述了大模型性能测试的方法论与实践。首先分析了大模型特有的流式响应机制和PD分离架构，提出五大核心指标：首Token延迟、吐字率、QPM、输入输出Token数。通过阿里云环境搭建、Locust压力测试等实战案例，详细演示了测试流程。总结出"30-60-10"优化法则，并前瞻性探讨了多模态测试的新挑战。文章为测试工程师提供了从理论到实践的全
传统的LCR测试仪虽然能够完成基本的测试任务，但在面对复杂多变的测试环境和日益提高的测试要求时，显得力不从心。机器学习是AI的核心技术之一，通过训练模型使LCR测试仪能够自动识别和分类不同的电子元器件，并根据测试数据预测元器件的性能和寿命。LCR测试仪作为电子元器件测试的重要工具，其智能化与AI的融合不仅提升了测试的精度和效率，还为电子元器件的研发和生产带来了革命性的变化。通过引入更先进的机器学习
20个AB测试面试题
从支付宝的两个营销活动中收集的真实数据集。该数据集包含支付宝中的两个商业定位活动日志。由于隐私问题，数据被采样和脱敏。虽然该数据集的统计结果与支付宝的实际规模有偏差，但不影响解决方案的适用性。
为了对比不同策略的效果，如新策略点击率的提升是否显著，常需要进行A/B测试。但测试是有成本的，样本量小时不能判断出差异是否是由抽样误差引起，样本量太大时如果效果不好则会造成难以挽回的损失。如何科学地选择样本量呢？需要了解A/B测试的统计学原理。如果你不想了解统计学原理或者统计学原理对你来说就是无字天书，请直接跳至文末福利部分，用在线计算器计算样本量就可以。不过建议您了解一下原理部分，其实并没有那.
软件测试生命周期（STLC）是系统化的测试流程，贯穿软件开发的各个阶段，确保质量可控。其核心阶段及关键内容如下：
零、科学的、可信赖的、可重复的、可解释的一次可信赖的实验是什么样的？实验设计的科学性，-实验对象分配的独立随机性，实验过程的安全、可重复性，实验数据的可靠性，实验分析结果的可解释性。0.1 实验设计背景知识0.1.1 实验设计的原则对照性原则：在实验设计中，通常设置对照组，通过干预或控制研究对象以消除或减少实验误差，鉴别实验中的处理因素同非处理因素的差异。通常采用空白对照组：不给对照组加实验组的处
最小样本量（功效分析）样本大小、显著性水平、功效、效应值，给定任意三个量，可以推算出第四个量：效应值的计算：依赖于假设检验中使用的统计方法，如两样本均值之差除以标准差（如下），或两样本均值之差除以合并标准差，或卡方检验计算样本量z检验样本量公式为两样本均值之差；AB实验原假设（即两样本同质）下：（即标准差，）；例：假设我们要通过实验分析新的产品UI对于用户时长的影响，现在要设计实验来验证假设，根据
本文将深入探讨智慧林业系统的总体架构与应用，从数据采集、数据传输、数据处理与分析、应用与决策等方面进行全面解析，以期帮助读者更好地理解智慧林业在森林资源管理中的重要性和应用价值。综上所述，智慧林业系统总体架构的设计与应用涵盖了数据采集、数据传输、数据处理与分析、应用与决策等多个方面，为森林资源的保护、管理和利用提供了全方位的技术支持和服务保障。智慧林业系统的应用与决策层是整个系统的最终目标，将数据
碳足迹GIS服务平台技术架构的设计和实现，将有助于企业和社会更好地管理和减少碳排放，推动可持续发展的目标。在碳足迹GIS服务平台中，可视化展示模块能够将计算得出的碳排放数据以直观的方式呈现给用户，包括地图展示、图表分析等多种形式，帮助用户更直观地理解碳排放的情况。碳排放计算是碳足迹GIS服务平台的核心功能之一，通过对采集到的数据进行计算和分析，得出相应的碳排放量。空间信息处理模块负责对碳排放数据进
实验过程中的一些答疑解惑
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