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也称强度测试，是在强负载（大数据量、大量并发用户等）下的测试，通过查看应用系统在峰值使用情况下的操作行为，发现系统的某项功能隐患、系统是否具有良好的容错能力和可恢复能力。软件缺陷表现：设计不合理，不是用户所期望的风格、格式，部分实现了软件功能，系统界面混乱，数据结果不正确、精度不够，存取时间过长、界面不美观，超出范围，难以理解。如果两条或多条规则动作项相同，条件项只有一项不同，则可合并，合并后的条
AB 实验是一种小流量随机实验，目前已经被广泛应用在产品更新迭代、营销等业务应用场景中，实际上在广告投放领域，AB 实验也能得到广泛使用。那么，广告投放该如何应用 AB 测试实现优化？本文来详细聊一聊。
AB测试中的痛点新功能上线，产品要求按照规则进行AB测试,但是规则随着业务的推进不断变化(上线前也无法完全确定)。例如：第一天要求产品价格>100的走A场景，第二天要求：在上午10到下午18之前的走B场景，第三天要求产品编码为（1001,1002,1003）的走A场景… 传统方案:修改规则后发版，这就导致开发工作量增加，频繁上线，时效性也很差。在这种情况下GrayScale 应运而生…介绍c
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
ab是WGCLOUD自带的压力测试工具。ab非常实用，它不仅可以对Apache服务器进行网站访问压力测试，也可以对其它类型的服务器进行压力测试。比如Nginx、Tomcat、IIS等。下载：http://www.wgstart.com下面我们开始介绍有关ab命令的使用：1、ab的原理2、ab的安装3、ab参数说明4、ab性能指标5、ab实际使用一、ab的原理ab是apachebench命令的缩写。
作为AB测试的学习记录，本文主要总结了AB测试背后的数学原理和一些概念解释。
本文通过10个实际产生影响的A/B测试案例，展示了如何利用A/B测试提升转化率和优化市场策略。例如，Going公司通过改动主页的号召性用语（CTA），将“免费注册”更改为“免费试用”，实现了104%的环比增长；Campaign Monitor则通过动态文本替换功能，利用用户搜索动词显著提升了31.4%的转化率；第一中西部银行通过人像照片和重新布局表单，整体转化率提升了195%；而Electroni
一、安装部署1、mac端：下载jmeter安装包，解压直接使用，不用进行环境变量的配置（因为mac本默认安装了jdk）2、windows端：下载jmeter安装包，需要配置jdk的环境变量,配置如下：配置jdk环境变量右键计算机属性->高级系统设置->系统属性->高级->环境变量->添加如下的系统变量：变量名：【JAVA_HOME】变量值：【D:\Program Fi
本文详细介绍了A/B测试的概念及测试流程，同时介绍了A/B测试与灰度发布的关系。
测试达妙电机的曲线追踪能力
辛普森悖论（Simpson’s Paradox）指的是在分组数据中，各组内呈现某一趋势或结论，但当将所有组的数据合并后，整体数据却呈现相反趋势的现象。这种现象通常说明在数据聚合过程中，存在混杂或隐含的影响因素，使得分组内的真实关系被整体数据的权重分布所扭曲。假设在两组人群中比较两种治疗方法 A 和 B，分组统计显示在每个子组中治疗 A 的成功率均高于治疗 B；但将两个子组数据合并后，治疗 B 的总
AB 测试作为一种科学、数据驱动的决策方法，在互联网产品开发、运营以及众多商业领域都有着无可替代的重要作用。它帮助我们摆脱主观臆断，用真实的数据说话，从而做出更符合用户需求和市场趋势的决策。无论是优化产品的用户体验，制定更有效的运营策略，还是提升推荐算法的准确性，AB 测试都能为我们提供有力的支持。在实际工作中，大家不妨积极尝试运用 AB 测试，不断优化自己的业务和产品。同时，也欢迎大家在评论区分
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测试的介绍与实施
随着大语言模型（LLM）成为AI应用的核心引擎，提示工程（Prompt Engineering）已成为决定系统效果的关键环节。然而， prompt 的设计往往依赖经验判断，难以量化其对系统可信度（可靠性、一致性、用户信任度）的影响。AB测试作为互联网产品与机器学习领域的“黄金验证工具”，能否适配提示工程的独特场景？本文从第一性原理出发，系统拆解提示工程中AB测试的理论框架、架构设计、实现细节与实践
《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
是德示波器DSOX6002A作为高性能测试工具，凭借其高带宽、低噪声、多通道同步和丰富的分析功能，在AI芯片的研发、验证和量产测试中扮演着关键角色。通过DSOX6002A的多通道同步测量发现，内存读写时序存在5 ns偏差，调整仲裁逻辑后，时序偏差降至1 ns以内，问题得到解决。抖动分解：通过TIE（时间间隔误差）分析，区分随机抖动（RJ）和确定性抖动（DJ），定位抖动来源（如串扰、时钟偏差）；触发
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。
ab test样本计算器的使用
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：
使用AD软件进行等长布线时，经常是在已经布好线的基础上进行等长处理，这时候会需要获取两个元器件之间的所有网络线长，从而进一步为等长处理做铺垫！
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
n1，n2的样本容量都应满足大于等于30，一旦小于，总体的分布就应重新考虑，当样本量较小时，最为重要的是满足两个总体近似服从正态分布。大数定律：某个随机事件，在单次试验中可能发生也可能不发生，但在大量试验中，事件发生的频率往往向某个常数收敛，该常数即为事件发生的期望。中值极限定理：给定一个任意分布的总体，从总体中抽取n个样本，抽取m个组，对m组抽样求均值，这些平均值的分布接近正态分布。更换指标：更
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
AB testing过程中会有哪些隐藏的陷阱。AB testing的数据分析要注意什么。
实验过程中的一些答疑解惑
AB实验基本流程公式整理
**安全性和隐私保护：** 中台系统涉及大量用户数据和交易信息，需要采取严格的安全措施和隐私保护机制，确保数据的安全性和完整性。- **高可用性和容错性：** 中台系统需要具备高可用性和容错性，能够应对突发流量和系统故障，保证业务的稳定运行。- **扩展性和灵活性：** 中台架构需要具备良好的扩展性和灵活性，能够根据业务需求快速调整和扩展系统规模和功能。- **业务中台：** 包括订单管理、支付结
相信在不断优化和创新的努力下，美团优惠券平台将会在未来取得更大的成功和发展。同时，还需要考虑到优惠券的发放规则、有效期管理等，确保平台的运营顺畅和优惠券的有效使用。通过不断优化和创新，美团优惠券平台有望成为用户消费的必选平台，助力美团在生活服务领域的进一步发展。同时，美团优惠券平台也需要与美团主站和App进行无缝对接，实现用户信息的共享和优惠券的跨平台使用，提高用户粘性和促进消费转化。另外，平台的
啊！！！！我终于摸清了显著性检验的本质！！！！！！！！！！！！
显著性检验的基本统计原理
Google 重叠实验框架：更多，更好，更快地实验IntroductionGoogle是一个数据驱动型公司，这意味着所有对用户的改动的发布，都要决策者以相应的经验数据作为依据。这些数据大部分是由在线流量上的实验产生的。在web的语境下，一个实验是由一股流量（比如，用户的请求）和在这股流量上进行的相对对比实验的修改组成的。修改包括用户可见的修改（比如，修改顶部广告的背景色），以及不可见的修改，比如测
DataTester目前已经服务了数百家企业，助力A/B测试应用在AI场景中，“让每一个决策更加正确”的显性效果指数级放大。
这是因为冷启至少有两个目标，一个是激励作者发布，另一个是让用户满意。
在 Windows 系统下的安装教程吧！各位 开发小伙伴 们可以跟着我一起来~接下来带大家简单体验一下：使用 SoapUI 发送请求。安装非常简单，只需双击它即可启动，安装程序将立即启动。最后会有一个进度条，我们只需要等待进度条到 100%我们需要添加一个接口，使用这个接口来进行接口请求。点击发送按钮，就可以看到响应结果了~就可以看到开始安装的界面了。勾选你所需要的安装组件。
AB测试其实来源于假设检验，我们现在有两个随机均匀的样本组A、B，对其中一个组A做出某种改动，实验结束后分析两组用户行为数据，通过显著性检验，判断这个改动对于我们所关注的核心指标是否有显著的影响。在这个实验中，我们的假设检验如下：原假设H0：这项改动不会对核心指标有显著的影响备选假设H1：这项改动会对核心指标有显著影响如果我们在做完实验之后，通过显著性检验发现P值足够小，我们则推翻原假设，证明这项
笔试、测评的作弊小软件，主要面向有两个电脑并且也有GPT4的秋招和春招的小伙伴，节约时间用来做其他事情，不用浪费时间去做弱智测评和脑残笔试
实验开始之前，首先要和产品和项目经理明确实验的变量是什么，我们要保证ABtest的单一因素原则，即每一个实验的评估因素都是单一因素，一次实验都不能糅合多个影响因素，否则会导致实验效果难以区分是哪个因素的影响；ABtest样本量计算：AB测试的样本量选取基于大数定律和中心极限定理，在计算样本量之前，我们先了解一下大数定律和中心极限定理；实验改动点确认>核心指标确认>样本量、周期确认>流量分割>AB测
一、实验效果不显著怎么办 为了使A/B实验得到统计显著的结果，有三个思路：上线对指标影响较大的策略，然而多数情况下这种策略可遇而不可求；增加实验的样本量，应该是普遍用的最多的，可通过提高实验流量配比或者让实验持续更长时间来实现；缩减指标的方差，根据前面样本量计算和显著性检验介绍的公式可以知道，指标方差越小，所需样本量越小，也越容易统计显著；微软2013年发表过一篇论文（文末链接），介绍了一种利用实
本文较为全面的总结了AB实验涉及到的统计学知识、AB平台核心功能等，同时也给出AB不显著的分析思路，以及如何在sql中进行假设检验等，希望能够有帮助。
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