更多原创测试技术文章同步更新到微信公众号 :三国测,敬请扫码关注个人的微信号,感谢! 原文链接:http://www.cnblogs.com/zishi/p/6856204.html 众所周知,在IT行业中技术人员的KPI考评一直是比较模糊的,尤其测试人员,更遑论自动化测试人员这个更细化的分支. 为了横向比较自动化测试人员的工作量,也同时衡量自动化测试的工作效率和质量,我们团队根据各个自动化队员的反馈和综合,对设计和维护工作加入了考评系统,综合整理出目前这套的自动化考评原则. KPI分为四个方面

日益多元化的广告形式以及投放成本的不断攀升,让广告主们更加关注每一次广告投放带来的实际价值. 然而,广告主一般仅能从平台获得展示.点击.下载等前端效果字段,实际的用户注册.激活等后端深度转化指标并无法获取. 如何科学衡量广告投放效果? 新增用户到底来源于自然增量还是推广买量?这些,您通过HMS Core分析服务都将得到答案. 智能分包和监测链接是华为应用市场商业推广的两种归因方案,以Last Click归因模型 避免了低效曝光对科学归因的干扰.目前华为应用市场商业推广与HMS Core分析服务正

分层测试的思想 分层测试(有的也叫测试金字塔)是最近几年慢慢流行.火热起来的,也逐渐得到了大家的认可,大家应该已经比较熟悉分层测试的思想了,不太了解的可以自行找一些相应的渠道去补充一下上下文的知识. 总的来说测试需要有层次感,不同层面的测试需要不同形态的测试方法来保证其质量. 分层测试的思想把测试分为3层: * unit test层:可以简单的理解为白盒测试层.测试的对象是代码,测试工具一般为相应语言对应的单元测试框架,通过各种断言来判断代码的逻辑是否符合预期. 单元测试用例一般是从代码中演化出

自动化测试是一项"一旦开始,就需要持续投入"的工作,所以它一直是测试领域的一块鸡肋.不做吧,好像手工测试重复得让人有些厌倦,而且手工测试时间也缩短不了.做吧,害怕投入的比回报要多. 没实施自动化的团队有各种各样的困扰.有的说:"项目有太多的老代码需要补充自动化测试脚本,补不起!"有的说:"项目开发太紧张,如果同时还要自动化,等不起!"还有的说:"自动化测试工具太贵了!买不起!"确实,各种各样的"伤不起"使得

更多原创测试技术文章同步更新到微信公众号 :三国测,敬请扫码关注个人的微信号,感谢! 原文链接:http://www.cnblogs.com/zishi/p/6856204.html 众所周知,在IT行业中技术人员的KPI考评一直是比较模糊的,尤其测试人员,更遑论自动化测试人员这个更细化的分支. 为了横向比较自动化测试人员的工作量,也同时衡量自动化测试的工作效率和质量,我们团队根据各个自动化队员的反馈和综合,对设计和维护工作加入了考评系统,综合整理出目前这套的自动化考评原则. KPI分为四个方面

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22083601\ 感谢轮子哥点赞,这会儿消息扎堆过来了,轮带逛果然不是随便说说的…… 第二篇一个简单的Windows Automation API测试用例已经更新. 之前回答了一个问题https://www.zhihu.com/question/49452639/answer/117174974?group_id=749327470490025984,本来是说那个火车票查询软件的,捎带说了一句UI自动化测试,结果评论里大家对Window

什么是O2O营销模式 O2O营销模式又称离线商务模式,是指线上营销线上购买带动线下经营和线下消费.O2O通过打折.提供信息.服务预订等方式,把线下商店的消息推送给互联网用户,从而将他们转换为自己的线下客户,这就特别适合必须到店消费的商品和服务,比如餐饮.健身.看电影和演出.美容美发等.2013年O2P营销模式出现,即本地化的O2O营销模式,正式将O2O营销模式带入了本地化进程当中. O2O营销模式的产生背景 随着互联网的快速发展,电子商务模式除了原有的B2B,B2C,C2C商业模式之外,近来一种

付费用户其实存在一个付费周期转化的问题,直接指标可能就是付费渗透率的问题,然而在此背后其实还有更深入的问题.我们经常遇到的是推广渠道获得的新用户,且这批用户进入游戏的状态.其实在付费用户问题研究方面,本质上是类似的.对于广告网络,渠道带来的新用户而言,我们判断了新用户在随后的留存情况,今天我们研究的是当一个用户付费后,则是另一次“新用户”在随后留存情况的分析.换句话,我们把付费用户当作“新用户”开始研究留存,也就是付费留存. 付费留存概念 付费留存概念这一点,对于大家是不难理解的,实际上我们能够

1. HashMap要点: 1.1 基本数据结构:  采用 数组+链表/平衡二叉查找树 的组合形式,所有键值对都以Entry<K,V>形式存储(每put进一个键值对,就会实例化一个Entry<K, V>). 数组:Entry<K,V>数组,以hash( key.hashCode() ) 为数组索引.即计算键值的hash值,以此为索引存储键值对Entry<K, V>.数组长度总是2的n次方(这与hash有关,后边会讲) 链表:如果hash()方法算出的hash

国外一些好用的UX/UI设计工具和资源分享 你今天使用的设计工具也许不再适合以后的网页和APP设计项目了.新的工具不断的推出市场,目标只有一个,让你的工作更快.更容易而且工作成效更好.今天分享的这些UX/UI设计工具和资源,有专注于快速原型设计.强大的团队协作功能.和设计可用性测试或成品测试等,希望能对你的工作有所帮助,快来体验吧! ●Proto.io Proto.io把原型制作提高到了一个新的水平.除了可以上传这就的设计,你还会发现这里有一个最真实的互动UI库之一.用它创建一个原型,非常容易,

本文讲述了C#开发人员应该了解到的13件事情,希望对C#开发人员有所帮助. 1. 开发过程 开发过程是错误和缺陷开始的地方.使用工具可以帮助你在发布之后,解决掉一些问题. 编码标准 遵照编码标准可以编写出更多可维护的代码,特别是在由多个开发人员或团队编写和维护的代码库中.例如FxCop,StyleCop和ReSharper等,就是常用的实施编码标准的工具. 开发人员:在压缩代码之前,请使用工具仔细检查是否违反了标准,并且对结果进行分析.使用工具发现的代码路径问题,不比你预期的少. 代码审查 代码

TSS: Total Sum of Squares(总离差平方和) --- 因变量的方差 RSS: Residual Sum of Squares (残差平方和) ---  由误差导致的真实值和估计值之间的偏差平方和(Sum Of Squares Due To Error) ESS: Explained Sum of Squares (回归平方和) ---  被模型解释的方差(Sum Of Squares Due To Regression) TSS=RSS+ESS R2: Coefficien

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别,必须指定分类阈值(也称为判定阈值).如果值高于该阈值,则表示“1”:如果值低于该阈值,则表示“0”.人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5,但阈值取决于具体问题,因此必须对其进行调整. 2- 真与假.正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别. 假正例是指模型将负类别样本

Lecture 1 视频网址:https://www.bilibili.com/video/av17204303/?p=2 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884?refer=intelligentunit 补充材料翻译笔记.https://blog.csdn.net/han_xiaoyang 作业参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30748903 作业参考 David Marr的1970年出版的书籍<Vision>中认为,为了

广告投放流程主要分为展示和转化,CPC/CPM/CPD/CPT/CPA/CPS等代表的是不同的结算模式 展示端的结算方式有: CPM(Cost Per Mille) 每千人成本:只要向足够量级的用户展示了广告主的内容,广告主就为此付费.按此计费的广告一般是以品牌展示和产品发布为主,如新闻客户端的GD广告,曝光效果通常比较好. CPT(Cost Per Time)每时间段成本:以固定价格买断一段时间内的广告位展示,如开屏广告.富媒体广告或应用市场的下拉关键词等. CPC(Cost Per Clic

1.数据可视化 kaggle中数据解释:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 数据形式: 读取数据,并显示数据信息 data_train = pd.read_csv("./data/train.csv") print(data_train.info()) 数据结果如下: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns

SILC算法详解 一.原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,

广告商指南 原文链接:https://www.facebook.com/business/help/337584869654348/ Ads Help - Desktop > Learn About Advertising > Guides for Advertisers : Advertising Basics : Guide to Digital Advertising 数字广告(Digital Advertising)指南 通过数字广告,你可以在人们准备好接收你的广告信息的确定时刻rea

参考链接: https://www.bilibili.com/video/av26086646/?p=8 <统计学习方法> 一.决策树算法: 1.训练阶段(决策树学习),也就是说:怎么样构造出来这棵树? 2.剪枝阶段. 问题1:构造决策树,谁当根节点?例:相亲时为啥选年龄作为根节点? H(X)为事件发生的不确定性. 事件X,Y相互独立,概率P(X),P(Y).认为:P(几率越大)->H(X)越小,如今天正常上课.P(几率越小)->H(X)越大,如今天翻车了. 熵是表示随机变量不确定

战略性业务伙伴 Strategic business partners 关于这本书,一般是因为好奇,从HR到BP的角色,再到这个SBP,其实是一段没有走过的很虚的过程,不过总归是需要灯塔,即使偶尔只是海市蜃楼.不过提到STRATEGE,不得不说到波特他老人家,整本书的感觉就是做SBP不能够单单做HR,从业务出发,从关系的建立,信任的取得和维护出发,更多的是提供一个通用的模型,不单单是在这方面的管理而已.1.四个概念:   三类工作(2/8):事务性---服务于个体.策略性---服务于员工的工作群