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A/B测试评测 A/B测试在各类网站设计中已经是比较常见的,本文着重讲讲A/B测试在应用推送领域的作用. 目前国外开通A/B测试的推送服务商只有swrve,而国内的个推也在前不久发布的smart push 2.0中集成了A/B测试的功能. 小编联系到个推相关的负责人,拿到了一个测试账号,用实际的操作详解A/B测试在推送中的作用. 个推的smart push2.0需开通相应的服务才能使用,其中包括智能推送(给用户打上标签).A/B测试等功能. 登陆个推开放平台后,在智能推送中找到了新建A/B测试的…
A/B测试在各类网站设计中已经是比较常见的,本文着重讲讲A/B测试在应用推送领域的作用. 目前国外开通A/B测试的推送服务商只有swrve,而国内的个推也在前不久发布的smart push 2.0中集成了A/B测试的功能. 小编联系到个推相关的负责人,拿到了一个测试账号,用实际的操作详解A/B测试在推送中的作用. 个推的smart push2.0需开通相应的服务才能使用,其中包括智能推送(给用户打上标签).A/B测试等功能. 登陆个推开放平台后,在智能推送中找到了新建A/B测试的入口,点击后进入…
机器翻译领域常使用BLEU对翻译质量进行测试评测.我们可以先看wiki上对BLEU的定义. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to another. Quality is considered to be the correspond…
软件测试基础 软件的复杂度已经超越了人的理解能力 1. 虽然高抽象的层次语言,程序框架,程序库等提高了人的生产力,但是还是需要开发者深入理解细节,可以减少开发时间,但是无法减少开发者学习整个技术栈的时间 2. 对于复杂的软件,如果测试人员不能掌握全部的信息,那么他的测试策略已经会错误(对于开发也是如此),所以需要和各个工作岗位的人进行协作 3. 软件复杂,所以测试用例需要进行迭代,持续地评估和反思 4. 大规模的软件中,对于少量代码的变更都不能掉以轻心 5. 单凭人的脑力已经很难应对复杂的软件测…
转自:http://pieux.github.io/blog/2013-05-08-learn-hadoop-the-definitive-guide.html 1 前言 Hadoop的内部工作机制: 分布式系统理论, 实际工程和常识于一体的系统. 但是,Hadoop提供的用于构建分布式系统的工具–数据存储, 数据分析,和协调处理–都非常简单. 本书的结构: 1章介绍历史, 2章介绍MapReduce,3章剖析Hadoop文件系统, 特别是HDFS,4章包含Hadoop的基本I/O操作:数据完整…
据DigitalTrends网站报道,谷歌Chrome浏览器性能远超竞争对手的时代已经成为过去.目前流行的浏览器水平基本相当.IE 11被Windows 10中的Edge浏览器取而代之.Mozilla火狐和Opera浏览器仍然在不断出新版本.Safari在Windows平台上已不再更新. 用户使用任何一款流行的浏览器都不会有问题,但一些特性会使每款浏览器各有自己的竞争优势.以下是DigitalTrends对6款主要浏览器在多个方面进行的比较,用户可以根据自己的需求.喜好选择合适的一款. 安装.更…
Lmbench是一套简易,可移植的,符合ANSI/C标准为UNIX/POSIX而制定的微型测评工具.一般来说,它衡量两个关键特征:反应时间和带宽.Lmbench旨在使系统开发者深入了解关键操作的基础成本. 软件说明: lmbench是个用于评价系统综合性能的多平台开源benchmark,能够测试包括文档读写.内存操作.进程创建销毁开销.网络等性能,测试方法简单.Lmbench是个多平台软件,因此能够对同级别的系统进行比较测试,反映不同系统的优劣势,通过选择不同的库函数我们就能够比较库函数的性能:…
引言 要评价一个系统的性能,通常有不同的指标,相应的会有不同的测试方法和测试工具,一般来说为了确保测试结果的公平和权威性,会选用比较成熟的商业测试软件.但在特定情形下,只是想要简单比较不同系统或比较一些函数库性能时,也能够从开源世界里选用一些优秀的工具来完成这个任务,本文就通过lmbench 简要介绍系统综合性能测试. 测试软件 Lmbench是一套简易,可移植的,符合ANSI/C标准为UNIX/POSIX而制定的微型测评工具.一般来说,它衡量两个关键特征:反应时间和带宽.Lmbench旨在使系…
Kaggle实战之二分类问题 0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 “尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题.” 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w…
前言 在游戏测试中,音画同步测试是个难点(所谓游戏音画同步:游戏中,音效与画面的同步程度),现在一般采用人工主观判断的方式测试,但这会带来2个问题: 无法准确量化,针对同一场景的多次测试结果可能会相反: 人力投入与业务场景数成正比: 本文主要内容: 一. 音画同步测试方案 二. 玩家对FPS游戏音画不同步的感知 (注:上下文中,游戏默认为PC上的FPS游戏,音画同步默认为PC上FPS游戏的音画同步) 一. 音画同步测试方案 如果我们采用 实时计算 的方案,这将导致该测试对计算机有很高的要求,因为…