ab测试

第十四天设计一个OTA升级AB测试方案传统OTA升级采用全量推送模式：新版本发布后，所有符合条件的设备同时收到更新。这种模式存在巨大隐患：AB测试通过渐进式发布解决这些问题：

递归尽头是星辰

JVM类加载高阶实战：从双亲委派到弹性架构的设计进化作为Java开发者，我们都知道JVM的类加载机制遵循"双亲委派"原则。但在实际开发中，特别是在金融支付、插件化架构等场景下，严格遵循这个原则反而会成为系统扩展的桎梏。本文将带你深入理解双亲委派机制的本质，并分享如何在金融级系统中优雅地突破这一限制。

【测试】Bug和用例软件测试贯穿于软件的整个⽣命周期测试⼈员在执⾏测试的过程中如有发现bug，需要在对应的bug管理平台来创建bug（bug⽣命起源），创建好的bug需要被开发⼈员修复，以及测试⼈员的持续跟踪和测试。

K8S Gateway AB测试、蓝绿发布、金丝雀(灰度)发布假设有如下三个节点的 K8S 集群：k8s31master 是控制节点k8s31node1、k8s31node2 是工作节点

大数据开发知识1：数据仓库数据仓库是面向商务智能（BI）活动，尤其是分析的数据管理系统。它能集中、整合多个来源的大量数据，为企业提供 “单一信息源”，方便从数据中获取业务洞察以辅助决策。其特点如下：

DPP推荐引擎架构升级演进之路｜得物技术DPP依赖于算法平台的引擎服务（FeatureServer，召回引擎, 精排打分），提供“开箱即用”的召回，粗排，精排服务。采用“热加载技术”解决算法平台的工程和算法同学策略迭代效率问题，支持策略随时发布，让他们可以专注于业务逻辑，即可拥有稳定的推荐在线服务。

Mysql相关知识：存储引擎、sql执行流程、索引失效存储引擎是 MySQL 的核心组件，负责数据的存储、读取和管理。不同的引擎在事务支持、锁机制、性能等方面有显著差异。MySQL 支持多种存储引擎，可通过以下命令查看所有支持的引擎：

软件的生命周期有哪些阶段？“软件生命周期通常分为六个核心阶段，每个阶段对应不同的目标和产出物：需求分析：系统设计：开发实现：测试验证：

面试_ABtest原理简介ABtest会涉及到产品、开发、数据部门，流程较长，环节较复杂；总结：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测试灰度>AB测试上线>效果评估

字节数据平台

数据飞轮赋能科学决策：火山引擎 DataTester 升级 A/B 大模型评测在数字化浪潮的推动下，企业数据化转型已成为不可逆转的时代趋势。随着企业对数据价值认知的深化，从优化数据管理到内部数据普惠，再到数据资产价值的充分挖掘，数据产品需求呈现爆发式增长。作为推动企业数智化升级的新范式，火山引擎数据飞轮以数据消费为核心驱动力，有效促进了企业数据流与业务流的深度融合。

字节跳动数据平台

数据飞轮赋能科学决策：火山引擎 DataTester 升级 A/B测试大模型评测在数字化浪潮的推动下，企业数据化转型已成为不可逆转的时代趋势。随着企业对数据价值认知的深化，从优化数据管理到内部数据普惠，再到数据资产价值的充分挖掘，数据产品需求呈现爆发式增长。作为推动企业数智化升级的新范式，火山引擎数据飞轮以数据消费为核心驱动力，有效促进了企业数据流与业务流的深度融合。

软件测试微课堂

接口框架辅助类的深度解析（上篇）在本次接口框架实战项目中的示例文件为configDB.py，放在commomsrc文件夹内。接下来我们来分析一下文件内容。文件头部是导入一些类，pymysql模块、readConfig类、log类。

得物AB实验平台数据驱动决策实践随着互联网的普及和移动互联网的爆发式增长，在经历了多年的高速发展后，增长速度逐渐放缓，偶尔出现的新互联网红利也逐渐消失。企业在进入平稳期后，竞争模式逐渐转变为存量竞争，往往难以通过功能迭代产生明显的收益。因此，小步快走的模式越来越受到欢迎。当产品的用户量级达到较高水平，如上千万或上亿，即使对每个用户的收益微乎其微，由于边际成本较低，仍然能够带来可观的总收益。

Linux 安装ab测试工具yum -y install httpd-toolsab -help#10个并发连接，100个请求ab -n 200 -c 100 http://www.baidu.com/

货拉拉技术

因果推断之中介效应在AB实验和非AB实验因果推断中，我们得到的结论往往是单一的变量X对变量Y的影响，而我们往往想知道X是通过何种路径对Y造成影响的。此时就需要通过中介效应分析来得出因果关系之中的变量影响路径。在业务中，通过探索中介效应我们也可以更准确掌握不同变量间的直接和间接关系，从而对业务问题提供更深层次的见解。本文介绍了中介效应的基本概念和进行中介效应分析的方法以及相关案例。

字节跳动数据平台

解锁产品迭代新速度：A/B测试在AI大模型时代的应用（DP微信公众号发布请标注原创，作者DataTester）本文作者为火山引擎A/B测试平台DataTester的资深研发工程师刘明瑶。作为火山引擎数智平台VeDI旗下的核心产品，DataTester源于字节跳动长期的技术和业务沉淀，目前已经服务了数百家企业，助力企业在业务增长、用户转化、产品迭代、策略优化以及运营提效等环节科学决策。在大模型时代，当A/B测试应用在AI场景中，“让每一个决策更加正确”的显性效果也会被指数级放大。

货拉拉技术

因果推断技术实践简述货拉拉数据科学团队在订单分发、产品功能迭代等各项业务的支持上，都会遇到实验科的挑战——在AB实验方面，有时需要避免货运双边市场独有的“运力竞争”对实验结果的影响，有时需要准确评估小流量或小收益实验的收益；在观察性研究上（非AB实验），则会面临全量策略的效果评估。

《探索信息技术中心一体化系统架构：提升企业数字化转型的效率与能力》在当今数字化时代，信息技术中心（IT Center）扮演着至关重要的角色，它不仅是企业的技术支撑，更是推动数字化转型的引擎。为了更好地应对日益复杂的业务需求和技术挑战，许多企业开始探索一体化系统架构，以整合各种信息技术资源，提升企业的运营效率和竞争能力。

字节跳动数据平台

火山引擎VeDI：A/B测试平台指标能力升级，助力企业提升精细化运营效率在数字化浪潮的推动下，数据分析与精细化运营已成为企业提升竞争力的关键。近日，火山引擎A/B测试DataTester完成了指标能力的全面升级，为企业在流量竞争激烈的市场中提供了更强大、更可信的数据支持。

每天一个数据分析题（三百一十七）-AB测试某平台在同一渠道投放了两种不同内容形式的广告，想了解该渠道适合哪种广告内容形式应使用哪种分析方法？A. AB测试分析法