Sixpack-java:用于Android和Java应用的A/B测试工具

SeatGeek团队推出了Sixpack-java客户端,旨在简化Android和Java应用的A/B测试过程。该客户端允许开发者通过引入依赖、初始化Sixpack客户端并编写测试用例来优化应用体验。

SeatGeek团队日前宣布为Sixpack A/B测试框架增加了一个新的客户端,也就是Sixpack-java,它的目标是简化Android和Java应用的A/B测试。

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A/B测试通常用来优化Web网站。开发者准备好网站的各种不同方案,这些方案在一些次要方面如颜色方案或者按钮标签等存在一些差异。这些不同的方案以预定的比例呈现给用户,然后根据转换率、时间或者数量目标确定更成功的方案。最后将最成功的方案呈现给网站所有用户。

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Sixpack是一个与语言无关的A/B测试框架,具有非常易用的API和内置的dashboard。Sixpack有两个主要的组件,即Sixpack server和Sixpack web。其中sixpack server负责收集experiment 数据并决定要将哪一个可选方案展现给哪些人。Sixpack web是一个基于Web的dashboard。Sixpack支持多种语言的客户端,目前包括PHPRubyPythonJavaScript

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借助最新提供的Java客户端,可以编写针对Android应用的A/B测试用例。在使用Java客户端之前,需要预先安装并运行Sixpack server,在该项目的Github主页上提供了安装指导

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在编写A/B测试时,首先需要引入对Sixpack-java的依赖,目前它已经发布到了Sonatype的快照仓库中,因此可以通过Gradle声明依赖:

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\repositories {\maven { \\turl 'https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots' \\t}\}\\dependencies {\    compile 'com.seatgeek:sixpack:0.1-SNAPSHOT'\}\
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依赖正确解析之后,就能够为应用编写A/B测试了,我们需要初始化Sixpack客户端,在这个过程中可以使用SixpackBuilder来创建新的Sixpack实例:

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\Sixpack sixpack = new SixpackBuilder()\        .setSixpackUrl(\"http://api.mycompany.com/sixpack\")\        .setClientId(getCachedClientId())\        .build();\
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在这里所引用的getCachedClientId()方法可能会如下所示:

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\public String getCachedClientId() {\    SharedPreferences prefs = context.getSharedPreferences(\"sixpack\
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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