这里就是需要部署Google Optimize的代码了，其实就是不是跟Optimize的容器ID即可的，我们复制Optimize的容器ID，然后在GTM中做如下配置： ?...名称就是你这个实验的名字， URL，这个就是你需要做测试页面的URL，你需要对哪个页面做测试，就填写哪个URL 实验的类型，就是做哪种类型的实验，之前只有三种类型的，现在有四种了，分别是： A/B测试：...也常叫做A/B/N测试，就是两个页面，其他条件相同，仅保证其中一个对象不同来进行测试，可以测试两个或多个变量，这也是最常用的实验。...个性化测试，每个用户展示的都不同的 我们这里选择AB测试的，点击后进入如下页面 ? 在这里我们先需要点击右侧的“运行诊断“，让Optimize去检测我们不熟的代码是否正确。 ?...配合，配置里面包含目标和定位，目标就是本次实验测试的目标，定位就是测试的是哪些流量的。 我们先创建安排时间，一般至少为两周，对于做AB测试 ? 然后创建变体 ?
如果你想通过注册谷歌优化，但还没得到权限，你可以在这里（https://optimize.google.com/optimize/home/）注册。 1 什么是谷歌优化？...之后你就可以使用实验定向将更改应用于部分或全部博文。 03 选择要运行的实验类型。以下是三个基本的选项： A/B测试。测试一个页面的两个或多个变体，也称为A/B/N测试。这是最常见的实验。...使用地理位置定向来定向特定地理区域的用户。例如，你可以邀请来自特定城市的用户参加面对面活动或访问你的零售点。...单击“编辑元素”将为你提供与右键单击元素相同的修改选项——删除、编辑文本、编辑html、插入html和运行JavaScript。 11 运行实验 完成修改后，点击“保存”，然后就会返回实验页面。...仔细检查你的目标和定向选项，即可开始实验。 12 报告 建议你在实验运行至少两周后再查看结果。 实验运行时，报告标签的第一张卡片将展示当前最佳者。收集到足够的数据后，Google会宣布最佳者。
A/B 测试是一个系统技术，也有一些工具帮助我们来帮助平衡与非明显的方式进行这些实验。 当我们需要考量多个变量时，我们可以使用多元化测试，它是A/B 测试的一个子集，用于推进实验。...您可能需要将测试数据段分配到指定的用户组 在理想状态下，我们希望两个测试结果能够并行展示，以有利我们同时比较并分析它们，我们也希望两组实验同时是活跃的数据，以确保测试的公正。...三大工具：Google Optimize、CrazyEgg与Optimizely 虽然也有很多值得留意的 A/B 测试工具，但是Google Optimize、CrazyEgg与Optimizely被人们认为三大测试工具之一...这些工具在功能上也有一些区别，因此选择哪个使用取决你的A/B 测试需求。 Google Optimize与GoogleAnalytics协同工作，与GA一样，它是免费的。...CrazyEgg（https://www.crazyegg.com/）实际是将用户测试（它提供有热点图工具）和A/B 测试集成到一个应用程序中，允许您缩放特定的可用性问题，然后尝试各种解决方案，而无需切换其它应用程序
，比如实验组的测试结果比原始产品页面效果更好，就改用实验组的产品页面等。...最后，划重点： 考虑限制每次测试的元素数量，这样更容易确定具体是哪个元素产生了特定结果。 您所测试的所有备选元数据都需要提交审核。...另外，关于使用不同 app 图标，苹果能接受的“不同”的度有多少？完全不一样的图标可以吗？所以，这个理由你觉得充分吗？...不同的测试影响的效果怎么比较？数据怎么分析？所以，小编也认为，建议开发者要测试时，考虑限制每次测试的元数据数量，这样更容易确定具体是哪个元素产生了特定结果。...提供原生 A/B 测试工具。
在前两年就有时传闻Optimize将停止服务，现在Google终于官宣这一消息。...Google在今天发布：Google Optimize 和 Optimize 360 将在2023年9月30后停止提供服务，停止后将无法进行实验和访问数据。...your user experiences and are investing in A/B testing in Google Analytics 4.”...Google可能会在GA4内提供AB功能。...而且市面上也有很多的类似产品，Optimize的停止将会给市面的AB测试工具让出很大的市场空间： 但如果这些AB测试工具的测试数据不能回流GMP，作用会大打折扣。
并且每个用户在测试期间会持续看到相同的版本。当测试结束时，可以将版本 A 用户参与度与版本 B 的用户参与度进行比较，看看版本 B 是否具有统计显着性 的改进。...下面的表格列出了大部分的情景，可以帮助你确定要如何选择测试的版本。以我们假设的导航实验为例。 ? “排除测试”这一列表示不参与测试的用户。他们的行为将不会有助于测试结果。我们看看谁是测试用户。...平台通过完全把每个测试视为另一个测试的附加组来实现这一点。 自我选择 自我选择让用户知道自己正在使用特定测试中的特定版本。用户可以自行选择版本，或者让 A/B 测试平台给他们分配。...对使用 A/B 测试还有任何疑问或想法吗？...可以在下面的评论中发布讨论，或者使用标签 #AskPlayDev，我们将会在@GooglePlayDev 里回复，我们会定期分享有关如何在 Google 上做得更好的新闻和提示。
自适应实验可扩展平台 Ax 为了配合 BoTorch，Ax 提供了易于使用的 API，以及面向产品和研究复现所需的管理。...以 Facebook 为例，Ax 与其主要 A / B 测试、机器学习平台，以及模拟器、其他后端系统相接，需要最少的用户参与来部署配置以及收集结果。 ?...根据实验的特征，Ax 从贝叶斯优化、 bandit 优化以及其他技术中选择适当的优化策略。用户可以轻松定制这些默认例程，以满足其特定应用程序的需求。 系统理解工具。...交互式的可视化让用户可以查看代理模型、执行诊断，以及了解不同结果之间的权衡。 人可参与的优化。...轻松比较不同算法在测试问题上的优化性能，并保存结果，以便进行可重复的研究。
| INNODB_FT_BEING_DELETED 该表仅在OPTIMIZE TABLE语句执行维护操作期间作为INNODB_FT_DELETED表的快照数据存放使用。...它的存在是为了避免在InnoDB FULLTEXT索引的DML操作期间进行昂贵的索引重组操作，新删除的全文索引中单词的信息将单独存储在该表中，在执行文本搜索时从中过滤出搜索结果，该表中的信息仅在执行OPTIMIZE...DML操作实际并不删除索引中的数据，相反还会在对应的DELETED表中插入记录，因此随着应用程序的允许，索引会变得越来越大，即使索引中的有些数据已经被删除，查询也不会选择这类记录，为此，InnoDB提供了一种方式...，允许用户手工将已删除的记录从索引中彻底删除，这就是OPTIMIZE TABLE。...，用户可以通过参数innodb_ft_num_word_optimize来限制每次实际删除的分词数量，默认为2000 查询该表的账户需要有PROCESS权限，该表为Memory引擎临时表 下面是该表中存储的信息内容
为了确保我们能够在大部分用户的访问期间达成建议目标值，对于上述每项指标，「一个良好的测量阈值为页面加载的第 75 个百分位数」，且该阈值同时适用于移动和桌面设备。...使用实验室数据测量CLS ❝实验室数据意味着使用工具来模拟用户的体验。 ❞ 这就像实验室测试一样，几乎是真实的，但在受控环境中进行，结果只涵盖了一小部分可能的情况。...该服务允许我们输入一个URL，并根据Google过去28天收集的数据为其提供综合性能评分。该评分考虑了多个指标，包括CLS、FCP和LCP。 在这个测试中，我们选择了一个没有明显CLS的网站。...除了现场数据外，PageSpeed Insights还提供了所谓的实验室数据。 ❝实验室数据是基于单次测试的性能评分，而不是基于长时间收集的数据（被视为现场数据）。...❞ 在我们的测试中，我们获得了一个CLS得分为零，这意味着没有布局位移。针对这一特定测试而言是如此。现在让我们将其与另一个得分没有那么高的网站进行比较。
，在定长算法下最优的表达式为： a. 010 b. 011 c. 100 d. 101 e. 110 这样我们就能做到节省一位的损耗，那哈夫曼算法比起定长算法改进的地方在哪里呢？...(20%) d:101 (0%) e:110 (0%) 在这种情况下，我们可以使用哈夫曼树算法再次优化为： a:1 b:01 c:00 所以思路当然就是出现频率高的字母使用短码，对出现频率低的使用长码...查阅一些博客资料介绍，使用相同的原始图片，分别设置 optimize_coding=TRUE 和 FALSE 进行压缩，发现 FALSE 时的图片大小大约是 TRUE 时的 5-10 倍。...换言之就是相同文件体积的图片，不使用哈夫曼编码图片质量会比使用哈夫曼低 5-10 倍。...，最多也就在 2 倍而已，有国人也测试了一下，结果一致：JPEG Optimized Huffman。
如上所示，的分解意味着我们需要用两个较小的LoRA矩阵A和B来表示较大的矩阵。如果A的行数与相同，B的列数与相同，可以将以上的分解记为。（AB是矩阵A和B之间的矩阵乘法结果。）...LoRA一致性 虽然LLM在GPU上训练的随机性不可避免，但是采用LoRA进行多次实验，LLM最终的基准结果在不同测试集中都表现出了惊人的一致性。对于进行其他比较研究，这是一个很好的基础。...以上展示了r=32, r=64, r=128, and r=512的实验结果，不过 r=256 时，效果的确最佳。事实上，选择alpha=2r也确实提供了最优结果。...既然算力紧张是限制大语言模型训练的关键因素，LoRA也可以被用于在特定领域的专用数据集，进一步预训练现有的预训练 LLM。 另外，值得注意的是，我的实验中包括两个算术基准测试。...然而，基线测试结果不好，可能是过拟合或次超优参数导致的。 QA-9 LoRA权重可以组合吗？ 答案是肯定的。在训练期间，我们将 LoRA 权重和预训练权重分开，并在每次前向传播时加入。
可复制性是根据原始出版物中提供的计算模型或方法的描述来编写然后运行新软件，并获得足够相似的结果以得出相同的结论。 在开放源代码软件时代，可重复性非常简单：只需运行代码即可。...而且，由于本文未对它们进行重点介绍，因此很少有人会在进一步的实验中考虑这些细节。...我们的经验是： 我们见过由顶尖高科技公司的研究人员设计的ML系统，它们在训练期间显示测试集错误。你甚至通过阅读其他报告测试结果的研究也已经从测试集中收到信号。...还不清楚这种测试装置泄漏在多大程度上真正重要。研究人员发现[10] [9]，尽管多年的研究人员都使用相同的测试集，但图像识别模型可以很好地推广到看不见的数据。...研究人员可以在分布式基础结构上进行实验，以便即使使用相同的随机种子，数据输入的顺序也始终是随机的，从而导致结果略有不同。
举一个最简单的计时攻击的例子，某个函数负责比较用户输入的密码和存放在系统内密码是否相同，如果该函数是从第一位开始比较，发现不同就立即返回，那么通过计算返回的速度就知道了大概是哪一位开始不同的，这样就实现了电影中经常出现的按位破解密码的场景...同样，如果使用私密数据来确定从内存中的哪个位置读取，这可能会导致缓存未命中，进而影响应用程序的执行时间。在这两种情况下，有关私密数据的信息都会在程序执行期间通过时间差异泄露。...这将在函数的执行过程中引入一个时间差，这可能会泄露关于选择变量的信息。下面的Rust实现使用了一个巧妙的技巧，在恒定时间内执行相同的条件选择。...// 为 optimize 属性添加 never 选项 #[optimize(never)] fn conditional_select(a: u32, b: u32, choice: bool) ->...机器代码生成过程中依赖特定平台依然会有一些优化。 未来通过引入私密类型可能会解决问题，但是目前，只能依赖于我们已经掌握的信息，依赖于 #[optimize(never)] 来向前迈出一小步了。
然后，使用审查过的代码修改、审查员的评论以及作者执行的解决这些评论的修改，对该模型进行特定任务的微调。 这是一个基于 ML 建议进行代码重构的一个实例。...然后，我们根据来自内部测试版（即，开发中的功能测试）的洞察，包括用户反馈（例如，在建议的编辑旁边 加入 “这有帮助吗？（Was this helpful）”按钮），对功能进行了优化。...我们发现，目标准确率为 50% 提供了一个良好的平衡。 在较高层次上，对于每个新的审查员评论，我们以与训练相同的格式生成模型输入，查询模型，并生成建议的代码修改。...我们将在所有 Google 开发人员中进行的为期 12 周的 A/B 实验将进一步衡量该功能对整体开发者生产力的影响。 我们正在全面优化整个技术栈。...这包括提高模型的质量和召回率，给开发者提供更流畅的使用体验，通过改进发现性（提供清晰的界面和导航，以帮助用户快速找到他们所需的功能，而无需花费过多的时间和精力）来提升整个审查过程的体验。
处理用户提供的文本的机器学习模型，例如神经机器翻译系统，特别容易受到这种攻击，例如市场领先的服务 Google Translate 。...利用相应的 WMT14 测试集数据为每个对抗样本提供参考翻译。图片对于完整性攻击集，为 500 个句子制作了对抗样本，并针对 0 到 5 的扰动budget重复对抗生成。...针对 Google Translate 和 Microsoft Azure ML 的测试的 BLEU 结果如下图。相应的 Levenshtein 结果如上图。...使用了与 IBM 投毒内容分类实验相同的实验设置，只为 50 个句子生成了对抗样本。结果见下图。图片G....本实验中使用的句子取自 MNLI 测试集。生成每个样本平均需要 51 秒。该实验的结果如下图所示。 即使budget为 1，性能也会显着下降。图片H.
该公司的A / B测试工具Google Optimize 360于2017年3月推出测试版。...微软希望在A / B测试中提供自己的功能，并指出，“虽然A / B测试允许开发人员了解其关键指标何时发生变化，但其主要缺点是缺乏对指标在任何给定方向上移动的原因的可见性。...前者将基于单个会话对类似会话进行分组，帮助开发人员了解特定用户行为的范围，并为同一用户以及其他用户查找其他事件。...后者将通过点击或触摸热图（页面上的用户交互）和滚动热图（用户在页面上滚动的距离）提供聚合级别的用户行为视图。...到目前为止，Clarity听起来是Google Optimize的一个很好的替代品，前提是微软的价格具有竞争力。该公司没有分享时间表，预计Clarity将从测试版发布。
SiteGround的新用户界面设计得很友好，功能强大。它可以自动设置域名解析记录，一键自动安装WordPress，还提供免费的SSL证书，帮助你启用安全的https，并自动为你续期。...网站优化（Website Optimization） Google Optimize：是由Google提供的一款免费的A/B测试和网站优化工具。...它可以帮助你进行实验、测试和优化你的网站，提高用户体验，增加转化率。 Optimizely：允许用户创建A/B测试和多变量测试，以比较不同版本的网页、应用程序或功能的效果。...网站测速（Page Speed Test） Google Page Insights：这是由谷歌提供的一个工具，用来测试你的网站的速度和性能，并为其评分。...这个平台的名称”Fiverr”源自最初的定价模型，任务的起价为5美元，但后来Fiverr也允许自由职业者设置不同的价格范围。 Fiverr适用于小型任务和特定服务快速交付场景。
对同一张表相同的字段进行两次分组，这造成了极大浪费，我们能不能改造下呢，当然是可以的，为大家介绍一个语法：from ... insert into ......select count(distinct s_age) from stu; 有人说因为在数据量特别大的情况下使用第一种方式能够有效避免Reduce端的数据倾斜，但是事实如此吗？...用户等待耗时：记录的是用户从提交作业到返回结果期间用户等待的所有时间。...这样处理的结果是，相同的Group By Key有可能分发到不同的reduce中，从而达到负载均衡的目的； 第二个MapReduce任务再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到reduce...使用相同的连接键 当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。 2.
因此，他们不需要遵循科学家用于实证实验的严格评估协议。这些协议确保可以根据经验确定假设，例如在相同的实验条件下，系统 A 的性能优于 B。...相比之下，污染使得无法得出可靠的结论，并且除非您可以访问数据，否则没有简单的方法来识别问题。那么，我们可以做些什么来确保 ChatGPT 不会在我们的测试中作弊吗？...我们不能，因为这需要访问 ChatGPT 在训练期间使用的全套文档。但是我们可以从中得到一些线索，如下。 检测 LM 是否已经看到任何特定数据集的一种简单方法是要求生成数据集本身。...如果数据集的特定拆分不公开可用，我们使用标签 n/a。 该表中的结果表明，我们分析的许多学术基准被作为训练数据提供给 ChatGPT。...虽然我们目前提供的数据集列表并不详尽，但我们没有理由相信其他公开可用的数据集被故意排除在 ChatGPT 的训练语料库之外。您可以在 LM 污染指数[6]上找到完整的实验表。
两个站点可能会在完全相同的时间内加载，但一个站点似乎加载速度会更快（如果它逐步加载内容，而不是等到最后显示所有内容）。 一个网站可能加载很快，但在后来的用户交互会很慢。...这些指标之间并不是毫无关联，而是在以用户为中心的目标中不断演进出来的，有的已经不再建议使用，有的被各种测试工具实现，有的则可以作为通用标准，有各大浏览器提供的可用于在生产环境测量的 API。...RAIL 模型的理念是“以用户为中心，最终目标不是让您的网站在任何特定设备上都能运行很快，而是使用户满意”。...为了提供良好的用户体验，网站应力争使用 2.5 秒或更短的“最大内容绘制”。...Google 在 2020 年 5 月 5 日提出了新的用户体验量化方式 Web Vitals 来衡量网站的用户体验，并将这些衡量结果用作其排名算法的一部分。
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