想做长期的 AB 实验?快来看看这些坑你踩了没
作者:江颢1.什么是长期的AB实验大部分情况下,我们做的AB实验都是短期的,一到两周或者一个月之内的,通过分析这段时期内测得的实验效应得出实验结论,并最终进行推广。长期实验即运行时间达数月甚至数年的实验,实验的长期效应指的是需要数月数年的AB实验才能积累的
Wesley13 Wesley13
3年前
APM for .NET评测系列:OneAPM vs SCOM
随着.NET技术的开源和推广,越来越多的企业选择使用.NET语言开发业务系统,其性能问题是大家共同面临的最棘手的问题。笔者在此向大家分享一款国内还算靠谱的产品OneAPM,来管理业务系统的性能及HttpERROR。并从安装,性能,功能等几个方面与SCOM进行一个简要的对比。  安装  OneAPM:一键安装  OneAPMfor.NET提供免
Stella981 Stella981
3年前
PouchContainer 容器技术演进助力阿里云原生升级
我们从2016年开始在集团推广全面的镜像化容器化,今年是集团全面镜像化容器化后的第4个双11,PouchContainer容器技术已经成为集团所有在线应用运行的运行时底座和运维载体,每年双11都有超过百万的PouchContainer容器同时在线,提供电商和所有相关的在线应用平稳运行的载体,保障大促购物体验的顺滑。我们通过Pouch
Stella981 Stella981
3年前
FastReport Site授权联合推广计划 彻底保障商业化开发,还送iPhone 5s
上月慧都与报表控件开发商Fastreport(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.evget.com%2Fproduct%2F1861)联合推出的优惠活动,获得中国开发者的巨大反响。本月慧都再次发力,与FastReports,Inc.(https://w
Easter79 Easter79
3年前
TiDB 源码阅读系列文章(二)初识 TiDB 源码
本文为TiDB源码阅读系列文章的第二篇,第一篇文章介绍了TiDB整体的架构,知道TiDB有哪些模块,分别是做什么的,从哪里入手比较好,哪些可以忽略,哪些需要仔细阅读。这篇文章是一篇入门文档,难度系数比较低,其中部分内容可能大家在其他渠道已经看过,不过为了内容完整性,我们还是会放在这里。TiDB架构!(http:/
可莉 可莉
3年前
2021年的今天,如何成为一名专业的前端工程师?
!(https://pic2.zhimg.com/80/v2fd1789cc4f83abb877682e3d6b8e6455_720w.jpg)如果你想成为一名专业的前端工程师,那么你需要了解要学什么,学到什么程度,以及如何有效的学习。大学里没有正规的前端技术课程,普遍缺少比较权威的渠道来系统地了解和学习当前最实用、最前沿的前端技术。作为一个入行许
Wesley13 Wesley13
3年前
91手机助手百度用19亿美元去收购的值得?
 今日网龙在港交所发布公告,称百度拟出资19亿美元收购网龙旗下91无线已发行的全部股本。目前,双方已订立谅解备忘录。91无线是国内重要的手机应用发行渠道,但是19亿美元的价格遭到了很多科技界业内人士的质疑。如果最终交易达成,这将成为中国互联网(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2
Stella981 Stella981
3年前
2021年的今天,如何成为一名专业的前端工程师?
!(https://pic2.zhimg.com/80/v2fd1789cc4f83abb877682e3d6b8e6455_720w.jpg)如果你想成为一名专业的前端工程师,那么你需要了解要学什么,学到什么程度,以及如何有效的学习。大学里没有正规的前端技术课程,普遍缺少比较权威的渠道来系统地了解和学习当前最实用、最前沿的前端技术。作为一个入行许
Stella981 Stella981
3年前
S2JH新增WIKI页面:开发基础环境配置说明,基于SSH的企业Web应用开发框架
概要说明以下以我本人实际开发环境为例,简要说明开发环境配置过程,供初学者参考。当然你也完全可以根据熟悉的开发工具和环境可自行参考调整配置。本说明仅对配置过程予以说明,其中涉及到诸如Maven,Git等工具的使用相关请自行通过其他渠道了解。提示说明:以下说明和截图以自己平时使用的Ubuntu14 X64位操作系统环境,Windo
小万哥 小万哥
5个月前
多项分布模拟及 Seaborn 可视化教程
多项分布是二项分布的推广,描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals(和为1)和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的random.multinomial()可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案提供了相关图表绘制代码。关注公众号“LetusCoding”获取更多内容。