HACH哈希可见分光光度计维修DR3900DR3900可见分光光度计内置准双光束光学系统，自动校准波长，该可见光分光光度计预置200多个用户程序，几乎覆盖常规水质参数，彩色触屏搭载中文操作界面，可自动分析检测并存储2000组实验数据，是一款测量准确的可见光分光光度计。hach哈希光度计维修DR3900特点如下：拥有出色的准双光束光学系统，可进行自动波长校准，性能良好，测量准确。内置200多个用户程
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2024-07-07 05:05:07
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1.哈希(Hash)与加密(Encrypt)的区别在本文开始，我需要首先从直观层面阐述哈希（Hash）和加密（Encrypt）的区别，因为我见过很多朋友对这两个概念不是很清晰，容易混淆两者。而正确区别两者是正确选择和使用哈希与加密的基础。概括来说，哈希（Hash）是将目标文本转换成具有相同长度的、不可逆的杂凑字符串（或叫做消息摘要），而加密（Encrypt）是将目标文本转换成具有不同长度的、可逆的
开放地址查找成功的ASL和不成功的ASL问题描述ASL 指的是平均查找时间关键字序列：（7、8、30、11、18、9、14）散列函数： H(Key) = (key x 3) MOD 7装载因子： 0.7处理冲突： 线性探测再散列法查找成功的 ASL 计算方法：因为现在的数据是 7 个，填充因子是 0.7。所以数组大小=7/0.7=10，即写出来的散列表大小为 10，下标从 0~9。 第一个元素 7
Java基础知识1、关键字2、标识符3、基本类型和引用类型4、public、default、protected、private5、static、Final、abstract6、构造方法：7、this和super8、==和equals9、字符容器(String、StringBuffer、StringBuilder)10、File(Java文件操作)11、流12、常用类(内部类、匿名类、抽象类)13、
一.分流和负载均衡区别结论：AB实验分流不能丢失策略，分流比要完美趋近权重。负载均衡只要将流量根据权重打到不同的机器即可，所有机器的业务逻辑都是一样的。AB实验分流则需要：将同一个请求多次访问时打到同一个策略，保证请求不丢失策略。比如用户访问一个页面时不能交替出现不同的展示；同负载均衡,保证流量比完美趋近于权重。综上AB实验需要保证不丢失策略流量分配无限接近与权重比。二.常用负载均衡优缺点结论：源
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2024-04-19 09:25:55
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我正在试着和一位朋友一起做作业，一个问题是询问用于线性探测方法的搜索，添加和删除的平均运行时间。 我认为它是O（n），因为它必须检查一定数量的节点，直到它找到一个打开的节点为止。 搜索时，它从原始索引处开始并向上移动，直到找到所需的数字。 但我的朋友说这是O（1）。 哪一个是对的？ 最满意答案当我们谈论渐近复杂性时，我们通常会考虑非常大的n。 现在，对于哈希表中的碰撞处理，一
应用中不同的场景、设计方案，不经过测试，你永远不知道消费者会更偏好哪一种。面对随时可能变更的产品需求，开发人员如何才能在保证测试进程的同时，让工作也变得高效、省力？本章内容，网易严选Android资深开发张云龙为您解读《Android ABTest 的框架设计》概述什么是Android ABTest ？AB测试是为web或app制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本，在同一时间维度，分别让组成
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2024-08-15 09:01:10
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最近工作中，频繁听到业务方和同事聊到AB Test，所以我研究了下AB Test的流程规范。一、背景实际业务场景中，为了优化产品体验，我们常会提出多种产品策略方案。比如，手机的温控策略，可能会有多种方案，但选择哪种方案能给用户带来更好的体验呢？除了通过实验室测试、招募试用用户体验和使用现有数据验证等方法之外，最直接的方法是AB Test。AB Test是一种测试方法，通过对比两种策略在研究主体上的
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2024-04-29 22:57:39
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AB test用于推荐系统在线测试AB test一个总的目的和意图是，判断哪种UI或rerank策略更优，通过事实的依据判断哪种方案更符合用户的习惯和需求。一、背景介绍无法衡量就无法优化，对于互联网产品而言，不仅是推荐系统，整个app系统的更新迭代必然需要建立一套度衡量，来把控整个流程优化的方向，而ABtest系统就是一个很好的进行变量控制和优化方向选取的工具，循环：衡量-发现-迭代-验证。所谓精
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2024-05-18 15:26:02
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目录定义相关概念1. 白名单2. 流量正交&正交实验3. 灰度发布4.检验灵敏度AB Test 完整的实验流程1. 流程2. 注意事项3. 假设检验4. 实验5. 分流6. 确定最小样本量7. 确定实验时长8. Z检验9. T检验不显著现象及解决定义为了验证一个新策略的效果，准备原策略A和新策略B两种方案。 随后在总体用户中取出一小部分，将这部分用户完全随机地分在两个组中，使两组用户在统计
前言前不久Hubble推出AB测试平台，web端已支持了编程实验、多链接实验，现在又支持了可视化实验。可视化实验通过所见即所得的在线配置，降低了运营方使用A/B Testing 的成本，本文就web端可视化实验实现简单分享下。分析整个可视化实验流程大体如下： 1. 创建可视化实验，填入目标url； 2. 打开目标页，进入在线编辑状态； 3. 编辑完成后保存退出； 4. 进入可视化调试；
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2024-04-12 10:35:08
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1.A/B测试简介 在各个行业中，ABtest对于数据分析师来说都是一个不陌生的明细。那么ABtest到底是什么？其基础原理是怎样的？ 在网站和APP的设计，产品的运营中，经常会面临多个设计/运营方案的选择，从界面颜色，界面功能按钮，不同的运营方案，都有不同的选择。ABtest可以帮助我们去做出选择，得出用户体验最佳的设计方案。 ABtest很类似于生物钟的控制变量法。将用户划分成不同的小组，在相
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2024-01-16 19:27:15
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个性化推荐系统、搜索引擎、广告系统，这些系统都需要在线上不断上线，不断优化，优化之后怎么确定是好是坏。这时就需要ABTest来确定，最近想的办法、优化的算法、优化的逻辑数据是正向的，是有意义的，是提升数据效果的。ab需求能方便测试，提供界面快速调整流量，调整流量后能够方便看效果变化，以及不同ab分支算法对比到底是a算法好、还是b算法好、还是c算法好。再有就是白名单配置上线新算法时，实现新算法上线测
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2024-03-09 18:31:22
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[从案例实战看AB Test系统设计及其原理 | 人人都是产品经理] 编辑导语：AB Test，即有A、B两个设计版本。通过小范围发布，得到并比较这两个版本之间你所关心的数据，最后选择效果最好的版本。对于互联网产品来说，通过A/B测试提升点击转化率，优化获客成本可以得到越来越多的关注。本文作者从案例实战出发，为我们分享了AB Test系统设计及其原理。在实际工作中，我们经常会遇到这种问题
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2024-03-30 07:55:19
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目录1.基本概念2.ABtest流程3.ABtest样本量计算(假设检验)3.1 对于点击率，转化率等指标的样本量估计3.2 对于时长等指标的样本量估计4.ABtest显著性检验(假设检验)5.注意5.1 新奇效应5.2 灰度发布5.3 早鸟用户5.4 分组信息控制产品功能5.5 正交性实验6.参考资料 1.基本概念ABtest是一种在线评估方法，为了实现同一个目标而制定的两个方案，一部分用户使
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2023-12-16 10:11:42
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目录一、实验设计1确定业务目标2 选择检验指标2.1 选择一类指标2.2 选择统计量3 确定原假设与备择假设4 两类统计错误的防范5 样本量计算6 检验策略选择、设计分组策略7 当企业没有AB测试的条件的时候，如何解决问题？二、实验结论分析1 决策统计检验2 决策业务问题结束语 我在另一篇博客中提到了什么是ABTest，并引用了一个项目，感兴趣的朋友可以再去看看。本篇博客会从企业真实业务的角度来
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2024-05-20 10:32:38
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sdk支持abtest功能现在web端A/B 实验支持三种类型：编程实验、多链接实验、可视化实验，sdk在用户客户端的功能就是拉取实验配置，执行实验。流程如下：graph TD
A[拉取实验配置] --> B
B[归类实验配置] --> C
C[运行多链接实验] --> D
D[发送da_abtest事件] --> E
E[运行可视化实验或编程实验] --> F
F
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2024-04-24 16:25:59
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最近工作中，频繁听到业务方和同事聊到AB Test，所以我研究了下AB Test的流程规范。一、背景实际业务场景中，为了优化产品体验，我们常会提出多种产品策略方案。比如，手机的温控策略，可能会有多种方案，但选择哪种方案能给用户带来更好的体验呢？除了通过实验室测试、招募试用用户体验和使用现有数据验证等方法之外，最直接的方法是AB Test。AB Test是一种测试方法，通过对比两种策略在研究主体上的
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2024-08-28 10:41:14
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什么是A/B测试？A/B 测试是一种产品优化的方法，为同一个优化目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用A 方案（称为控制组或对照组），同时另一部分用户使用 B 方案（称为变化组或试验组），统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策。 A/B测试的本质：A/B测试中是用对照版本和试验版本这两个样本的数据来对两个总体是否存在差异进行检验，所以
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2024-02-20 13:20:30
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一、起源AB测试的概念来源于医学的双盲实验。AB Test借鉴了实验的思维，目标是为了归因。通俗来说，就是我们想把条件分开，明确的知道，哪种条件下，用户会买账。这就需要三个条件：有对照组，随机分配用户，且用户量足够。最早的AB测试本身是起源于医学。当一个药剂被研发后，医学工作人员需要评估药剂的效果。一般就会选择两组用户（随机筛选的用户），构建实验组和对照组。用这两组用户来“试药”。也就是实验组用户
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2024-04-03 13:22:27
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