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【软件测试】稳定性和可靠性测试在软件开发中的重要性

可靠性测试在软件测试中的重要性 软件工具用于现代社会的所有领域——包括最关键的领域，如医疗保健或安全。...该阶段完成后，项目团队将了解所选择的对策是否是预防和消除系统故障的有效方法。...稳定性测试定义 稳定性测试是一系列活动，旨在验证软件产品在高压力水平下是否可以在既定时间范围内或超出既定时间范围内执行而没有性能缺陷或崩溃。...确保系统在开发环境之外没有内存泄漏、前所未有的关闭或异常行为。 稳定性测试在软件测试中的重要性 业务经理只能通过在延长的时间范围内检查软件项目来确定其软件项目的稳定性。...如果您想要一支熟练的软件测试人员团队来检查您项目的稳定性和可靠性，请联系性能实验室。我们的软件测试人员团队足够熟练，可以处理所有行业的小型和大型项目。

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通过实例理解如何选择正确的概率分布

概率分布 概率分布是描述获得事件可能值的数学函数。概率分布可以是离散的，也可以是连续的。离散分布是指数据只能取某些值，而连续分布是指数据可以取特定范围内的任何值(可能是无限的)。...超几何分布和二项分布都描述了一个事件在固定次数的试验中发生的次数。二项分布每次试验的概率都是一样的。相比之下，在超几何分布中，每次试验都会改变每次后续试验的概率，因为没有替代。...泊松分布的主要特征: 在不重叠间隔中发生的变化数量是独立的。 在足够短的时间间隔h内发生一次变化的概率大约为λh,，其中λ>0。 在足够短的时间内发生两次或两次以上变化的概率本质上是零。...定义随机变量X为第一次成功的试验。 理论上，试验的次数可以永远持续下去。至少要进行一次成功试验。 例子 问:机器生产出有缺陷产品的概率是0.01。每一项都在生产时进行检查。...假设这些是独立的试验，并计算必须检查至少100个项目才能找到一个有缺陷的概率。 由公式可知，P(X≥100)→P(X>99) 结论 概率分布是统计学的基础，就像数据结构是计算机科学的基础一样。

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可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

概率质量函数给出了一个变量可以等于某个值的概率，相反，概率密度函数的值本身并不是概率，因为它们首先需要在给定范围内进行积分。...使用正态分布时，分布平均值和标准偏差起着非常重要的作用。如果我们知道它们的值，则只需检查概率分布即可轻松找出预测精确值的概率（下图）。...实际上，由于分布特性，68％的数据位于平均值的一个标准偏差范围内，95％的数据位于平均值的两个标准偏差范围内，99.7％的数据位于平均值的三个标准偏差范围内。 ?...例如，保险公司经常使用泊松分布来进行风险分析（例如，在预定时间范围内预测车祸事故的数量），以决定汽车保险的价格。...指数分布 最后，指数分布用于对不同事件发生之间的时间进行建模。 举例来说，假设我们在一家餐厅工作，并且希望预测到到不同顾客进入餐厅之间的时间间隔。针对此类问题使用指数分布，可能是一个理想的起点。

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Redis源码阅读（一）总体概览

配合使用，bitmap标识哪些用户活跃，hyperloglog计数 Geo数据建议使用单独的 Redis 实例部署（在项目开发中，有看到经纬度专用的Redis，与业务使用的Redis分离） A....Hyperloglog hyperLogLog是bitmap的升级版。本质上是一种概率算法，不直接存储数据集合本身，而是通过一定的概率统计方法预估基数值。...HLL的API类似使用SETS数据结构做相同的任务，SETS结构中，通过SADD命令把每一个观察的元素添加到一个SET集合，用SCARD命令检查SET集合中元素的数量，集合里的元素都是唯一的，已经存在的元素不会被重复添加...而使用HLL时并不是真正添加项到HLL中（这一点和SETS结构差异很大），因为HLL的数据结构只包含一个不包含实际元素的状态。 操作： PFADD：用于添加一个新元素到统计中。...【GeoHash值相近，并不一定位置相近，故需计算邻居节点，以提高LBS精度】 image.png 注意： 在项目开发中，会看到将一个Redis单独划分出来，用于经纬度的计算。

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机器学习统计概率分布全面总结（Python）

返回连续随机变量 X 在某个范围内的概率。 PDF。...Poisson 分布 它是与事件在给定时间间隔内发生频率相关的分布。 ， 是在指定时间间隔内预期发生的事件次数。它是在该时间间隔内发生的事件的已知平均值。 是事件在指定时间间隔内发生的次数。...QQ 图 我们可以使用 QQ 图来直观地检查样本与正态分布的接近程度。 计算每个数据点的 z 分数并对其进行排序，然后在 y 轴上表示它们。X 轴表示值的排名的分位数。...在 t 分布中，自由度变量也被考虑在内。根据自由度和置信水平在 t 分布表中找到关键的 t 值。这些值用于假设检验。...韦伯分布 它是指时间间隔是可变的而不是固定的情况下使用的指数分布的扩展。在 Weibull 分布中，时间间隔被允许动态变化。 是形状参数，如果是正值，则事件发生的概率随时间而增加，反之亦然。

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每个数据科学专家都应该知道的六个概率分布

介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。...一种方法是将成绩可视化，看看是否可以在数据中找到某种趋势。 ? 上面展示的图形称为数据的频率分布。其中有一个平滑的曲线，但你注意到有一个异常情况了吗？在某个特定的分数范围内，数据的频率异常低。...在特定城市上报的自杀人数。 5. 书中每一页打印错误的数量。 泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件的情况，其中，我们只关注事件发生的次数。 当以下假设有效时，则称为**泊松分布** 1....任何一个成功的事件都不应该影响另一个成功的事件。 2. 在短时间内成功的概率必须等于在更长的间内成功的概率。 3. 时间间隔变小时，在给间隔时间内成功的概率趋向于零。...不同呼叫之间的时间间隔是多少呢？在这里，指数分布模拟了呼叫之间的时间间隔。 其他类似的例子有： 1. 地铁到达时间间隔 2. 到达加油站的时间 3. 空调的寿命 指数分布广泛用于生存分析。

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每个数据科学家都应该知道的六个概率分布

介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。...一种方法是将成绩可视化，看看是否可以在数据中找到某种趋势。 上面展示的图形称为数据的频率分布。其中有一个平滑的曲线，但你注意到有一个异常情况了吗?在某个特定的分数范围内，数据的频率异常低。...书中每一页打印错误的数量。 泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件的情况，其中，我们只关注事件发生的次数。 当以下假设有效时，则称为泊松分布： 任何一个成功的事件都不应该影响另一个成功的事件。...在短时间内成功的概率必须等于在更长的间内成功的概率。 时间间隔变小时，在给间隔时间内成功的概率趋向于零。 泊松分布中使用了这些符号： λ是事件发生的速率 t是时间间隔的长 X是该时间间隔内的事件数。...在这里，指数分布模拟了呼叫之间的时间间隔。 其他类似的例子有： 地铁到达时间间隔 到达加油站的时间 空调的寿命 指数分布广泛用于生存分析。

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数据分析小案例（二）：面包是不是变轻了（python）

，在python中用pandas可以非常方便的导入csv数据。...，那么检验面包是否变轻，就要用样本的标准差来检查样本平均值和总体平均值之间是否存在矛盾，即均值差异检验。...均值差异检验（t检验） 零假设 样本均值与总体均值的差异在误差范围内，即面包没有变轻 备择假设 样本均值与总体均值的差异超出了误差范围，即面包变轻 概率不足显著性水平（5%） 否定零假设...几个小概念 正态分布：以平均值为中心左右对称离散的分布。有95%的数据集中在距离平均值1.96倍（约2倍）标准差的范围内。...均值差异检验：本例中指分析了30个面包的平均重量与面包店宣传的平均重量之间是否存在实质性差异。如果概率小于显著性水平（一般为5%），则认为存在显著差异。 ---- 机器学习养成记

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使用布隆过滤器求两个大文件交集

布隆过滤器解法基于上述分析,需要一种能够快速判断元素是否在集合中的数据结构。布隆过滤器(Bloom Filter)可以提供这种能力。布隆过滤器是一个空间效率很高的随机数据结构,对一个元素集合建立索引。...效率高,可实现间隔判断,不需要存储和比较全部元素。当然布隆过滤器也存在误判率问题,需要对参数k和m进行调优,控制在可接受的范围内。...随着大数据的发展,这类空间效率高的随机算法及数据结构还有很多,比如HyperLogLog用于统计基数,Reservoir Sampling用于抽样等。...判断不存在的元素时,可能会产生少量的误判布隆过滤器的原理是,使用多个随机映射函数将元素映射到一个位向量中,判断元素是否在集合中时,检查它在位向量中的位置是否都为1。...添加元素时,将元素分别通过k个函数映射到位向量的k个位置,并将这些位置设为1。判断元素是否存在时,检查它通过k个函数映射的位置是否都是1,如果都是则判断元素存在,否则判断不存在。

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内存受限下找出亿级整数集合中的不重复元素

在大数据环境下,我们常常需要处理数量极其庞大的数据集,但由于内存大小的限制,无法直接加载到内存中进行操作。这时就需要设计适合内存受限环境的算法,来解决问题。...但随着处理的数据越来越多,HashSet 的大小也会越来越大,还是存在内存溢出的风险。Bloom Filter解法针对上述问题,我们可以考虑使用Bloom Filter这种空间效率极高的概率数据结构。...并可以实现间隔查询,不需要对集合进行遍历。理论上,2.5亿个元素只需要225MB的Bloom Filter,远小于元素本身的内存占用。...具体地,思路是:初始化一个225MB大小的Bloom Filter分批读取整数数据,每次处理1万个对每批数据,将元素存入Bloom Filter再次遍历数据,检查每个元素是否在Bloom Filter中命中未命中的元素即为不重复元素代码实现...二次遍历时只检查元素是否在Bloom Filter中,而不需要加载集合本身。总结对于内存无法容纳的超大数据集,使用Bloom Filter可以实现高效地去重和查询。

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Redis布隆Bloom过滤器

本文讨论布隆过滤器： 布隆过滤器是最具代表性的概率数据结构，可用于各种应用，数据库，网络设备甚至加密货币都广泛使用布隆过滤器来加速内部操作。...客户端可以向服务查询某个数据是否已经被缓存了，Redis以名为ReBloom的模块方式提供，此数据结构允许你测试某个数据项是否属于一个大型集合的一分子，但无需将整个集合保存在内存中。...检查用户名可用性 2. 欺诈检测和缓解某些类型的网络攻击 3....Cuckoo过滤器提供更新的概率数据结构，它以不同方式存储信息，导致性能特征略有不同，并且能够在需要时删除项目。 布谷鸟过滤器在下面情况比布隆过滤器更好： 1. 删除项目 2....结论 概率数据结构优雅地解决了许多类型的问题，否则，这些问题需要更多的计算能力、成本和开发工作，在本文中，我们介绍了三种有用的概率数据结构： 1.

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Redis的3个高级数据结构

HyperLogLogs HyperLogLog是用于计算唯一事物的概率数据结构（从技术上讲，这被称为估计集合的基数）。如果统计唯一项，项目越多，需要的内存就越多。...或者如果您的HyperLogLog（我们从现在开始简称它为HLL）已经看到的元素非常少，则需要的内存要要少得多。 在redis中HLL是一个不同的数据结构，它被编码成Redis字符串。...HLL的API类似使用SETS数据结构做相同的任务，SETS结构中，通过SADD命令把每一个观察的元素添加到一个SET集合，用SCARD命令检查SET集合中元素的数量，集合里的元素都是唯一的，已经存在的元素不会被重复添加...而使用HLL时并不是真正添加项到HLL中（这一点和SETS结构差异很大），因为HLL的数据结构只包含一个不包含实际元素的状态，API是一样的： PFADD命令用于添加一个新元素到统计中。...而Bitmaps则用于判断某个用户是否访问过搜索页面。这是它们用法的不同。

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知道这三个数据结构就够了

它虽然稍微有点冷门但也不能太low，你如果只知道一些菜鸡水平的数据结构（比如双向链表），你的面试八成就凉了。 所以，这三个数据结构就被完美选中啦！ 布隆过滤器 布隆过滤器是集合的概率版本。...所以，chrome在本地存储了一个潜在垃圾邮件URL的布隆过滤器，这既节省时间又节省空间，可以快速检查给定的URL是否为垃圾邮件。对于普通的URL，布隆过滤器对“非垃圾邮件”的响应就足够判定了。...如果一个URL被标记为“可能是垃圾邮件”，那么Google可以在跳转之前检查它真实数据库。事实证明，当你愿意牺牲绝对时，你可以做出伟大的事情！...插入元素的时间复杂度是O(1)，因为对每个插入元素所做的唯一工作是运行恒定数量的哈希函数，并设置恒定数量的数组索引。 那该如何检查布隆过滤器是否包含该元素？ 再次运行所有相同的哈希函数！...哈希函数是确定性的，因此相同的输入应返回相同的输出。所以相对应每个索引，检查布隆过滤器的数组是否在该索引处设置为true即可。

54210

走过19年，每年千万下载量，科学计算开源库SciPy的前世今生

例如，SciPy 提供了人们期望在统计学教科书中能找到的基本算法（概率分布、假设检验、频率统计、相关函数等），但 Statsmodels 提供了更先进的统计预估及推断方法。...，并估计发病离就诊的时间间隔分布、发病离住院的时间间隔分布； 使用伽玛分布拟合病例集群数据，从而估计人际传播的时间间隔（serial interval）分布。...数据结构：稀疏矩阵 scipy.sparse 提供了 7 种稀疏矩阵数据结构，或者称之为稀疏格式。其中最重要的一种是压缩行/压缩列的稀疏格式，它们分别为 CSR 与 CSC。...比如，下图 3 展示了在大约 9 年的项目发展历程中，scipy.spatial. cKDTree.query 的性能提升情况。 ?...尽管如此，SciPy 依然在继续进步。下图的表格是一个持续更新的文档，描述了团队正在项目中进行改进和提升的工作。这份文档也提到了一些需要改进的地方。 ?

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走过19年，每年千万下载量，科学计算开源库SciPy的前世今生

例如，SciPy 提供了人们期望在统计学教科书中能找到的基本算法（概率分布、假设检验、频率统计、相关函数等），但 Statsmodels 提供了更先进的统计预估及推断方法。...，并估计发病离就诊的时间间隔分布、发病离住院的时间间隔分布； 使用伽玛分布拟合病例集群数据，从而估计人际传播的时间间隔（serial interval）分布。...数据结构：稀疏矩阵 scipy.sparse 提供了 7 种稀疏矩阵数据结构，或者称之为稀疏格式。其中最重要的一种是压缩行/压缩列的稀疏格式，它们分别为 CSR 与 CSC。...比如，下图 3 展示了在大约 9 年的项目发展历程中，scipy.spatial. cKDTree.query 的性能提升情况。 ?...尽管如此，SciPy 依然在继续进步。下图的表格是一个持续更新的文档，描述了团队正在项目中进行改进和提升的工作。这份文档也提到了一些需要改进的地方。 ?

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PNAS：描绘自杀想法的时间尺度

我们通过检查(在个人内部，随着时间的推移)欲望和意图的手段和方差，评估在不同频率(burst与EMA)进行的测量是否捕获了相同的潜在过程。...为了便于解释，我们使用估计的强度矩阵(SI附录，S.2)在每个图的左侧推导出1 h时间间隔内估计的转移概率矩阵，即在1 h后进行评估时保持相同状态(自循环)或过渡到不同状态的概率。...第六，目前的论文只使用了网上招募的成年人样本。目前尚不清楚这些关于自杀思维动态的发现是否适用于其他人群，如有自杀念头的青少年或因自杀风险住院的成年人。...我们通过检查高频(来自burst设计，每10分钟一次)和低频(来自EMA设计，间隔约3至12小时)测量之间的这些特征是否不同，评估了在不同频率下进行的测量是否在总体水平上捕获了根本不同的过程。...作为二次分析，我们检验了两组CT模型是否在间隔为高频和低频的数据子集(见图1面板B和C)得出了关于潜在动力学的不同结论。

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【Java 进阶篇】Redis 数据结构：轻松驾驭多样性

引言 Redis是一款强大的键值对存储系统，其数据结构的多样性是其引以为傲的特点之一。...集合（Sets） 4.1 存储与获取 集合是无序的唯一元素集合，适用于存储唯一性要求的数据。...以下是一些常见操作： # 添加元素到集合 sadd myset "apple" sadd myset "banana" # 检查元素是否在集合中 sismember myset "apple" 4.2..."PlayerA" 结语 Redis的数据结构多样性使其在各种场景下都能发挥出色的性能。...在实际应用中，不同的数据结构可以组合使用，充分发挥各自的优势。通过本文的介绍和示例代码，希望你对Redis的数据结构有了更深入的了解，能够更加灵活地应用于实际项目中。

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别再搞混了！

惰性删除策略的优点： 因为每次访问时，才会检查 key 是否过期，所以此策略只会使用很少的系统资源，因此，惰性删除策略对 CPU 时间最友好。...再回忆一下，定期删除策略的做法：每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查，并删除其中的过期key。 1、这个间隔检查的时间是多长呢？...接下来，详细说说 Redis 的定期删除的流程： 从过期字典中随机抽取 20 个 key； 检查这 20 个 key 是否过期，并删除已过期的 key； 如果本轮检查的已过期 key 的数量，超过 5...2、进行数据淘汰的策略 针对「进行数据淘汰」这一类策略，又可以细分为「在设置了过期时间的数据中进行淘汰」和「在所有数据范围内进行淘汰」这两类策略。...所以，Redis 在访问 key 时，对于 logc 是这样变化的： 先按照上次访问距离当前的时长，来对 logc 进行衰减； 然后，再按照一定概率增加 logc 的值 redis.conf 提供了两个配置项

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