分析ab在使用过程中的坑

最新推荐文章于 2023-11-29 17:34:34 发布
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#linux #网络

数据分析之AB测试基础知识
qq_45727498的博客
03-18 365
在 A/B 测试中，零假设是两组的指标是相同的，当假设检验推断出两组指标不同，但事实上两组指标相同时，就是第一类错误。
教育AI架构设计：如何实现AB测试快速迭代？
AI天才研究院
07-25 1035
教育AI系统，无论是智能辅导、自动测评、个性化推荐还是自适应学习平台，其核心目标都是提升学习效果、优化学习体验、提高教学效率。然而，教育场景的复杂性、学习者的个体差异性、以及AI模型本身的不确定性，使得“一招鲜吃遍天”的情况几乎不存在。学习者差异：不同年龄、不同基础、不同学习风格的学生对同一教育AI功能的反应可能截然不同。场景复杂性：家庭学习、课堂辅助、课后复习等不同场景对AI系统的需求也不尽相同。AI模型迭代：算法模型在持续优化，新的特征、新的架构层出不穷，其实际效果需要验证。教学策略验证。
ab压测工具的一些个人见解
xu547823501的博客
01-05 3651
ab压测工具（linux版）由于网上教程一大把，今天也按照教程好好研究了一番，下面写一下对此工具的一些个人见解，如有不妥，希望一起探讨。 优点： 1、小巧。 2、理论支持655350并发数。实际32环境中使用，超过10000就跑不下去，更改配置后还是如此。经试验32测试环境中支持的最高并发数约为5000。 3、使用简单方便，一行指令即可，如：ab -c 100 -n 10000 http://19...
autosar etas isolar-ab guide
01-24
配置工具指导手册，可以参考autosar isolar进行配置，C
《Multi-task Learning based Pre-trained Language Model for Code Completion》阅读
专心致志写BUG的博客
10-26 1325
Multi-task Learning based Pre-trained Language Model for Code Completion 目录 Multi-task Learning based Pre-trained Language Model for Code Completion ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 BACKGROUND 2.1 Statistical Language Model 2.2 Multi-task Learning 2.3
48个代码大模型汇总，涵盖原始、改进、专用、微调4大类
学姐带你玩AI的博客
11-29 5504
具有强大的表达能力和复杂性，可以处理各种自然语言任务，包括文本分类、问答、对话等。这些模型通常基于深度学习架构，如Transformer，并使用预训练目标（如语言建模）进行训练。在对大量代码数据的学习和训练过程中，代码大模型能够提升代码编写的效率和质量，辅助代码理解和决策，在代码生成、代码补全、代码解释、代码纠错以及单元测试等任务中都表现出十分出色的能力。为了帮大家深入掌握代码大模型的发展历程和挑战，我这次整理了相关的48个模型。
Mina 连接器接口定义及抽象实现（IoConnector ）
Donald_Draper的专栏
06-11 613
引言： 前面一篇文章我们可以socket监听，先来回顾一下： socket监听NioSocketAcceptor，有两个内部变量为选择器selector和选择器提供者selectorProvider。init方法主要工作为打开一个选择器selector。打开一个socket地址，如果选择器提供者不为空，则通过选择器提供者打开一个ServerSocketChannel，否则通过ServerSocketChannel打开一个socket通道服务者；配置通道阻塞模式，及通道关联的SeverSock
fsolve在机械工程中的真实案例：四杆机构位置分析的精确求解全过程
# 四杆机构运动学分析的工程实践：从非线性建模到fsolve高效求解 在现代机械系统设计中，连杆机构依然是实现精确运动控制的核心单元之一。尽管我们已经进入了智能驱动与数字孪生的时代，但像四杆机构这样的经典结构...
AB测试-A/B Test
cqx2020的博客
03-02 3069
应用场景，什么是ab测试，作用是什么，ab测试流程，常见误区（避坑指南）等。
Vue2中使用Element UI：集成方案+8个常见坑点避坑指南
[Vue2中使用Element UI：集成方案+8个常见坑点避坑指南](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6fb3cbb188034eb785ab5ea432d495a5~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 摘要 ...
Apache自带的ab压力测试工具
php菜鸟技术天地
08-26 562
一、测试网站 Nginx 环境 二、使用命令开启Apache测试 2.1 打开CMD,进入Apache安装目录(Apache环境不用启用，只要安装正常就行) 如果测试网址带参数：需要把网址用""起来 测试网址： ab -n 1000 -c 100 "http://www.xxx.com/test_apache?n=3&g=3&d=1&p=3&sid=0&a=100&as=0" 例如：ab -n 5000 -c 200 http:/.
ab命令压力测试
咻一咻的博客
01-30 5323
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下，才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。 性能测试工具目前最常见的有以下几种：ab、http_load、webbench、siege。今天我们专门来介绍ab。 ab是apache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，也可以对或其它类型的服务器进行
【AutoSAR】【开发工具】ISOLAR-A/B踩过的“坑”
专注汽车软件开发、AutoSAR、车载以太网、SOA、EE架构。
06-28 7471
一、ISOLAR注意点1、DBC文件整理，一定要检测好每个Message及singal的属性定义；像大小端、周期、初始值、回调函数、比例因子、偏移量等等；后期如果因报文属性错误更改DBC再次导入带来重复劳动量；2、DBC导入时，不同类型的报文对应不同的模块，例如DCM\COM\XCP等3、split功能，DBC导入后生产COM栈生成一个ARXML,split出来CANIF CANTP COM CAN;防止DBC修改后再次导入覆盖上次手动添加内容，再次导入DBC可以通过Merge功能合并到分割出来的模块上；4
xfire调用webService接口方法
Yoara的备忘录
12-16 1698
xfire调用webService接口方法    /**     * 获取连接对象     */    private static Client getClient() {        synchronized (XXXService.class) {            if (client == null) {                try {                  
c++调用ffmpeg sdk中出现的一些常见问题解决方法
ljy的专栏
08-17 1468
ps：本文总结的是ffmpeg库在调用过程中因为版本不同或编译器不同导致的使用过程中出现问题的一些解决方法，在实际使用中还需根据当前的环境进行验证测试。
ab problem java,ab测试和ulimit的设置
weixin_35924765的博客
03-13 197
ApacheBench 是一个指令列程式，专门用来执行网站服务器的运行效能，特别是针对Apache 网站服务器。这原本是用来检测 Apache 网站服务器能够提供的效能，特别是可以看出Apache能提供每秒能送出多少网页。ApacheBench( ab )工具程式是标准 Apache 网站服务器发布的一部份，跟 Apache 网站服务器一样，也是免费软件，并可以用 Apache许可证 的规范下散布...
高精度减法
u011730792的专栏
08-29 160
// a >= b vector<int> minus(vector<int>& a, vecotr<int>& b) { vector<int> c; int tmp; int i = 0; while (i < a.size()) { t += a[i]; if (i < b.size()) { t -= b[i];
java异常的坑
heymysweetheart的专栏
07-17 528
1. URL url = null; try { url = new URL(fileUrl); } catch (IllegalArgumentException e) { logger.info("参数URL不合法",e); } catch (MalformedURLException e) {
AUTOSAR工具ISOLAR简介
热门推荐
weixin_43037543的博客
07-17 2万+
AUTOSAR作为现如今汽车行业软件开发绕不开的一个话题，在网上的热度一直都很高，但是对于具体开发的资料还是相对较少，因此在此做一个关于开发工具ISOLAR的科普。 一. ISOLAR工具简介 ISOLAR工具主要包含ISOLAR-A,RTA-BSW,RTA-OS,RTA-RTE ...
怎么去分析数据
最新发布
11-11
<think>我们要回答“怎么去分析数据”这个问题，需要提供一个系统的数据分析流程，并涵盖关键步骤和方法。然后，根据回答提出3-5个相关问题。 注意：最后必须以“§§相关问题§§”开头，然后列出问题，禁止换行分散。 回答结构： 1. 概述数据分析的目的和流程 2. 分步骤详细说明如何分析数据，包括数据准备、探索性分析、建模分析、结果解释等 3. 可以给出示例代码（如使用Python的Pandas、Matplotlib等） 4. 最后提出相关问题 注意：之前的对话历史中，用户已经询问过数据分析的方法，但这次问题更侧重于“怎么去分析”，即过程。因此，我们将重点放在操作步骤上。 具体回答内容如下： </think>### 数据分析的系统化流程 数据分析是通过结构化的方法从原始数据中提取价值的过程，核心在于将数据转化为可执行的洞察。以下是通用操作框架及关键步骤： #### **一、分析流程四阶段** 1. **问题定义（占工作量20%）** - **关键动作**： - 明确业务目标（如"降低客服工单处理时长"） - 定义核心指标（KPI：平均处理时长、一次解决率） - 划定分析边界（时间范围/数据维度） - **工具**：5W2H分析法、SMART原则 2. **数据准备（占工作量40%）** - **核心任务**： - 数据收集：SQL提取数据库日志、API获取用户反馈 - 数据清洗： ```python import pandas as pd # 缺失值处理 df = pd.read_csv('service_data.csv') df['call_duration'].fillna(df['call_duration'].median(), inplace=True) # 异常值过滤 df = df[(df['satisfaction'] >= 1) & (df['satisfaction'] <= 5)] ``` - 特征工程：创建衍生变量（如"高峰时段"标志） 3. **探索分析（占工作量30%）** - **核心方法**： | 分析类型 | 工具示例 | 输出洞察 | |----------------|--------------------------|----------------------| | 趋势分析 | 时间折线图 | 工单量周末上升40% | | 维度下钻 | 数据透视表 | 新客服组平均处理时长超标准2倍 | | 相关性检验 | 热力图+相关系数矩阵 | 响应时长与满意度r=-0.72 | | 聚类分组 | K-means算法 | 识别出高投诉用户群体 | 4. **结论落地（占工作量10%）** - **行动闭环**： 1. 可视化报告：Power BI制作动态看板 2. 根因诊断：鱼骨图定位"知识库检索效率低" 3. AB测试：验证新培训方案效果（实验组解决率↑15%） 4. 监控迭代：建立自动化预警规则 #### **二、高效分析技巧** 1. **分析思维** - MECE原则（问题拆解无遗漏） - 假设驱动（先猜想后验证） 2. **工具组合** - 数据处理：Python(Pandas)+SQL - 可视化：Seaborn/Tableau - 高级建模：Scikit-learn（决策树/回归） 3. **避坑指南** - 避免相关即因果：需控制变量实验验证 - 警惕幸存者偏差：分析全量数据而非抽样 - 数据可比性：确保时间维度口径统一 **黄金法则**： > 业务理解 > 数据质量 > 算法复杂度
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