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测试

测试旨在确定系统的以衡量问题,验证系统的质量属,例如在各种负载条件下的响应, 速度, 可伸缩, 稳定. 软件测试涉及对被测应用程序的测试,以确保应用程序在各种负载条件下都按预期工作。测试的目标不仅是发现系统中的错误,而且还要消除系统中的瓶颈. 测试步骤 1.确定测试环境2.确定验收标准3.计划和设计测试用例4.配置测试环境5.实施测试6.执行测试 7.测试结果, 报告和反复测试测试关注的指标

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Android APP优化

本文通过Android APP优化的四个方面做了详细,并对原理和重点做了详细解释,以下是全部内容:说到 Android 系统手机,大部人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃 如下:响应客户端事件, Layer 与客户端的 Surface 立连接。接收客户端数据及属,修改 Layer 属,如尺寸、颜色、透明度等。将的 Layer 内容刷新到屏幕上。 之间都会一个SharedClient ,然后在每个 SharedClient 中,最多可以 31 个 SharedBufferStack,每个 Surface 都对应一个 SharedBufferStack 工具问题并不容易复现,也不好定位,但是真的碰到问题还是需要去解决的,那问题和确认问题是否解决,就需要借助相应的的调试工具,比如查看 Layout 层次的 Hierarchy View、 Android 系统上带的 GPU Profile 工具和静态代码检查工具 Lint 等,这些工具对优化起到非常重要的作用,所以要熟悉,知道在什场景用什工具来

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    PostgreSQL临时表下降

    环境信息PostgreSQL 11.5问题客户反馈临时表耗时较长,平均耗时在5ms以上,相对于之前测试阶段的时间有明显变慢。 根本原因postgresql在表时,会预估当前表是否存在超长记录的可,如果使用了text,varchar(555)等超大字端,会在表同时toast表及toast索引表,同时多字段会写入系统表记录 ,这将增大表的开销。 pg_constraint,pg_type,pg_attribute等系统表也会随着表字段数增加而写入更多的数据,而客户环境上还部署有逻辑复制槽,这会进一步加剧系统表的膨胀问题,导致插入速度的降低,影响临时表的解决方法议尽量减少字端数量 ,尽可精确描述字段最大长度,减少使用varchar超长字段,以及text字端。

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    数据做才有前瞻

    有同学问:领导总让做“有前瞻”的,不要说那些“大家都知道的事”。可到底什是前瞻?有时候明明写了预计未来情况,可还是被批判为:没啥前瞻。真不知道咋办了。——今天系统解答一下。 所以单纯用惯思维判断,完全没有体现数据的价值,做的结论还极有可是错误的。错误三:习以为常。 因为历史规律,特别是这种宏观迹象这明显的规律,是个人只要不瞎都看得到,说出来当然没啥意思。况且,谁说去年涨,今年就一定涨?万一今年涨的少,甚至跌了呢?仅凭一根线又判断呢? 真正的前瞻,是定预测 本质上,所谓的前瞻,是需要我们做一个定预测。虽然没有精确的数据或模型,但是通过,判断未来走势(相对应的,数据模型详细计算的是定量预测)。 并非每次变化都一定有深层次的原因,有可就是自然波动、某个产品活动做烂了、没钱还装逼,道理就这简单。出来关键因素,提示问题才是重要的。所以,数据的价值,不是神神叨叨的讲没人知道的秘密。

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    抓包 | APP 抓不到包办?

    简单对遇到的 APP 不好抓包的情况做个总结,篇幅较短只讲述方法,没有实战。 •关闭代理服务器(fiddler等代理抓包工具)•使用手机访问浏览器网页访问失败,确定代理失效•使用APP访问,正常访问确定 APP 不走代理访问网络处理方法•更换不基于代理类型的抓包工具(HTTP Analyzer V7--缺点没办法用在真机、HTTP Debug Pro、手机端的HttpCanary-基于V**)•hook - 先反编译看看他是使用了那个框架,然后针对的hook -- 菜鸡劝退•iptables 强制拦截转发代理检测的APP挂上代理之前APP访问正常,挂上代理之后APP无法使用显示网络出错等情况•代理检测(hook 代理检测的方法)•证书检测(用 JustTrustMe )双向认证的APP双向认证的情况是客户端校验证书的时候 不过在双向认证的APP中要做到双向验证,在APP中一般要配置好服务器端验证的证书,所以在客户端中我们可以找到一个服务端的证书,我们只要在 Fiddler 中配置好这个证书就可以请求了。

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    POSTGRESQL 通过explain 来SQL查询

    从命令来命令和功来划 explain select a.first_name,a.last_name,a.last_update,fa.film_id from film_actor as fa right 而cost 中的前面的数值和后面的数值别代表, 查询计划在获取第一行数据的成本和获取所有数据后的成本.当通过添加verbose 命令后,显示的信息更加的详细,并发work中如何进行并行工作,使用了多少 ,并且在内存中生成相关的指针地图,然后在一次的将数据根据地图获取. 比index scan 要好.5 Nested Loops : Nested Loops 是两张表之间根据之间的关联关系进行数据的fetch, 基本原理是为驱动表和数据表, 从驱动表中取出一条数据 groupaggregate 操作10 HashAggregate : 通过临时表来将数据进行hash 临时存储,在计算中不需要较大的内存在进行group by 的操作中,如果GROUP BY 键有索引, 会倾向的使用

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    JVM可达GC的?

    可达是什? 可达是用来判断对象是否存活,通过GC Roots作为起点,从这个节点往下搜索,如果有有引用,则这个对象是存活的,如果没有则判定可回收的对象。JVM可达解决了什问题? 可达解决了引用计数法(reference counting)导致的循环引用对象及繁琐更新操作需要额外的空间问题。JVM可达GC的? 实现源码** *参考:深入理解Java JVM * 功描述: 此代码演示了两点: * * 1.对象可以在被GC时自我拯救。 = null) { SAVE_HOOK.isAlive(); } else { System.out.println(no, i am dead :(); } }}java垃圾回收默认就是可达标记对象是否存活

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    前端:股票交易APP频繁更新

    写本文的原因有几位小伙伴最近又来问这个问题,之前帮人解答过一次,今天写下来以后有时间会多写一些解决方案,例如oom了,不用esbuild解决之类的等..正式开始主题:股票交易APP(IM场景前端交互高频更新卡顿 )一个正常的股票交易APP,是很复杂的,大都用原生写,但是有的公司没钱啊,只做一套web app或者用RN这些写,也有用Flutter的(这就是没钱又要玩,那办呢? 高频更新,此时要区reactreact-native环境,因为react-native组件在挂载后就不会卸载了,不像web app.原则优化最好是简单的手段所见即所得,简单高校,不触碰底层逻辑,例如网络层前后端可都要做粘包的处理 (不要说不可,世界在发展,这就是高可用的APP),传统的事件需要每个item去绑定,然后切换组件时候再remove掉,但是频繁对事件挂载、移除其实也很损耗,这里换成事件冒泡,就可以了,把需要的数据挂载到 dom的属上获取即可~上面说的,不要小看,解决相当一部问题最重要的高频更新的问题不同金融交易类公司,后端架构设计不一样,消息推送也是,例如大智慧的后端架构就比较特殊.前端网络层可要处理粘包,

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    业务模型,该

    很多同学最怕听“模型”仨字。尤其是立“业务模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被业务方狂喷:你这都是啥东西!脱离业务!不切实际!所以到底什是“业务模型”,又改? 业务模型的重点,在“业务”两个字。得让业务参与得进来,看得懂,应用的,才叫业务模型。 显然,我们不指望产品经理、销售、运营、售后、物流的人去学《机器学习》《数学模》《统计学》《python编程》所以数据师们经常打交道的算法模型就不要在这里用了——业务看不懂,参与不进来,问题解决不了 有的同学会疑惑:可我的领导只会提“个模型”,说不出是业务模型还是算法模型,我区别呢? 因此梳理业务流程的时候,需要关注业务上下游部门、兄弟部门是如何协同的,从而构出来。实际业务流程,可既有串联,又有并联,比如我们常说的杜邦法,就是如此(如下图):?

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    数据体系是什?该

    有同学问:经常听到“搭运营体系、搭业绩监控体系、搭商品体系”等等要求。可到底数据体系是什?似乎经常看到的,只有AARRR五个字母,又语焉不详。到底样才算是了个体系? 把数据报表、专题报表串起来,有层次展现,应用到业务中的,才是真数据体系。 搭数据体系的基本思路数据本质是为业务服务的。尽可多帮助业务工作,少浪费业务时间,才是服务宗旨。 所以,在搭数据体系时,要先问自己:1、我在为谁们服务?2、他们中每一位,有什工作职责?3、提供什样数据,更好帮助他们工作?4、在什时间提供帮助,更少干扰他们? 了解业务行动,解业务细节,是为了:找到数据可以帮助的点。数据不是万的,比如一个新媒体小哥写文章,数据不只告诉他写。但是具体到业务细节,数据可以提供很多参考,如下图所示: ? 数据的优势,不是直接生产出超人的意,而是事后总结出普遍的经验。优秀的业务力永远是稀缺资源,是不可复制的。但通过数据复盘,可以把明显的作死行为总结出来,避免普通人犯错。

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    数据体系是什?该

    有同学问:经常听到“搭运营体系、搭业绩监控体系、搭商品体系”等等要求。可到底数据体系是什?似乎经常看到的,只有AARRR五个字母,又语焉不详。到底样才算是了个体系? 把数据报表、专题报表串起来,有层次展现,应用到业务中的,才是真数据体系。 搭数据体系的基本思路数据本质是为业务服务的。尽可多帮助业务工作,少浪费业务时间,才是服务宗旨。 所以,在搭数据体系时,要先问自己:1、我在为谁们服务?2、他们中每一位,有什工作职责?3、提供什样数据,更好帮助他们工作?4、在什时间提供帮助,更少干扰他们? 了解业务行动,解业务细节,是为了:找到数据可以帮助的点。数据不是万的,比如一个新媒体小哥写文章,数据不只告诉他写。但是具体到业务细节,数据可以提供很多参考,如下图所示: ? 数据的优势,不是直接生产出超人的意,而是事后总结出普遍的经验。优秀的业务力永远是稀缺资源,是不可复制的。但通过数据复盘,可以把明显的作死行为总结出来,避免普通人犯错。

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    数据体系是什?该

    有同学问:经常听到“搭运营体系、搭业绩监控体系、搭商品体系”等等要求。可到底数据体系是什?似乎经常看到的,只有AARRR五个字母,又语焉不详。到底样才算是了个体系? 把数据报表、专题报表串起来,有层次展现,应用到业务中的,才是真数据体系。 搭数据体系的基本思路数据本质是为业务服务的。尽可多帮助业务工作,少浪费业务时间,才是服务宗旨。 所以,在搭数据体系时,要先问自己:1、我在为谁们服务?2、他们中每一位,有什工作职责?3、提供什样数据,更好帮助他们工作?4、在什时间提供帮助,更少干扰他们? 了解业务行动,解业务细节,是为了:找到数据可以帮助的点。数据不是万的,比如一个新媒体小哥写文章,数据不只告诉他写。但是具体到业务细节,数据可以提供很多参考,如下图所示: ? 数据的优势,不是直接生产出超人的意,而是事后总结出普遍的经验。优秀的业务力永远是稀缺资源,是不可复制的。但通过数据复盘,可以把明显的作死行为总结出来,避免普通人犯错。

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    培养数据力?

    最好从数据最初是获取的开始了解,当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的,不然很容易就被数据给坑了;4)最后就是不断地看数据、数据,这是个必经的过程,往往一个工作经验丰富的非数据的运营人员要比刚进来不久的数据师对数据的了解要深入得多 答案二:最重要的是形成数据的思想、意识,并不断在实践过程中找到数据的关联,挖掘其内在含义,提升自己的数据力,并利用结果对未来的工作作出前瞻和指导,也同时检验自己的成果。 简而言之事前,采集历史数据,数据关联,推测可的模型和影响因子;事中,采集线上数据,同前期规划模型作比较,找到实际问题中的亟待解决的问题和模型改善,为进一步产品改进等做可、关联;事后,归纳数据 ,发现自己的不足、考虑问题的全面,为接下来的工作做经验储备;这样的意识就是:事前估计,为什会有这样的预测,有什样的数据或是模型支持此结果;事中监测,有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据 ;考虑模型,但要动态变化;不为数据而数据,应该是客观的评数据,提出合理的结果;不断在实践中提升自己的感悟力,这不是一朝一夕的事。

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    数据点技点?

    背景:鸭鸭本人是计算机专业但为什要去一个统计学专业的岗位呢!??别人都说,你开发不好好做转数据?别人都是转计算机,你转出去了? 因为鸭鸭对数据比较敏感,喜欢探索数据背后的事情,思考他的业务逻辑,这也是我选择数据的原因,直观! down to earth! 数据无非就三点1.Excel(玩表啊)2.SQL3.Python这三个其实都是工具,著名数据师Omeed Selbe说过“Data --> Insight --> Action”,我们对数据的处理是基础 SQL:SQL作为计算机的课程鸭鸭学过,但是它的奥义我认为无非就是做题,做练习题,面试题,对函数融会贯通,话说回来数据又不是DBA,谁会让一个数据师去恢复一个数据库的数据呢? Python:python我觉得是一个很好的回顾统计学知识的工具,因为它提供了很多库来进行运算,可以用来理解回归问题,机器学习,什正态布都可以学!之后鸭鸭也会每日每夜的更新文章,跟大家一起学习~

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    【数据用户画像

    如何用户画像呢?下面以我所负责的一款企业产品为例,来讲述用户画像的过程,希望和大家一起交流经验。在这个项目中我们通过定研究了用户画像。 然而,即使要定量用户画像,前期充的定调研也非常重要,在对聚类结果的解读或参数的调整中,对用户的充理解可以帮助我们出有意义的用户画像。  用户画像的为以下几个步骤:? 由于调研的目的是用户画像,所以,我们应该尽可的调研最大范围的不同用户。 通过前面阶段的数据收集,我们收集到了大量数据,如何在数据的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉数据呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量定信息的过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 用户画像在团队中的推广至关重要,项目中我们主要是通过前期加大团队成员的参与,中期邀请团队成员一起参与用户画像的,以及后期组织大的享和讨论会来将让大家认识并认同用户画像。

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    【数据用户画像

    如何用户画像呢?下面以我所负责的一款企业产品为例,来讲述用户画像的过程,希望和大家一起交流经验。在这个项目中我们通过定研究了用户画像。 然而,即使要定量用户画像,前期充的定调研也非常重要,在对聚类结果的解读或参数的调整中,对用户的充理解可以帮助我们出有意义的用户画像。  用户画像的为以下几个步骤:? 由于调研的目的是用户画像,所以,我们应该尽可的调研最大范围的不同用户。 通过前面阶段的数据收集,我们收集到了大量数据,如何在数据的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉数据呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量定信息的过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 用户画像在团队中的推广至关重要,项目中我们主要是通过前期加大团队成员的参与,中期邀请团队成员一起参与用户画像的,以及后期组织大的享和讨论会来将让大家认识并认同用户画像。

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    没有数据,物联网

    传统制造业厂商已经开始涉足物联网,物流车、制造系统和电网等都安装了传感器,监视机械。越来越多的公司开始收集数据。 不过下一个问题是如何数据,只有正确地数据,才实现预测维修、设计更高效的运输线路。 他表示:“数据加解决问题。”物联网产品的在Gartner8月发布的《2014年新兴技术报告》中,物联网位列前茅。但很多用户认为,物联网还停留在数据收集阶段。 IT风投公司Activant Capital始人Steven Sarracino表示:“要想让物联网发挥出价值,企业必须对传感器数据进行,并把结果利用到生产流程中来。” Hussain 表示,机器数据很早就开始了,但有了传感器数据,数据可以发挥出更大的价值。有很多筑公司询问,他们该如何利用传感器数据提高机器效率,避免安全问题的发生。

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    数据做才“可执行”

    很多同学在工作和面试时都遇到一个要求:数据的要给出“可执行”的议。“可执行”这仨字难倒了好多人。才算可执行?我要给销售一个可执行的议,所以我要自己去卖几百万的货? 什叫可执行很多做数据的新人,喜欢写:活跃率低了,议搞高。这就是典型的“不可执行”的议。“搞”是一个动词,光秃秃一个动词丢出来,别人铁定问:谁来搞?要搞谁?在哪搞?搞?搞多少? 颇有一种“只要开好了矿,你平A过去就赢了”的感觉。 当然,这种层层递进的逻辑方法,也是数据的短板。从经验上看,数据师做的方案往往倾向于保守,往往缺少意,这些都是太过理的后遗症。 而实际上商业成功往往不是理的结果。天才的意、勇猛的胆识、无敌的运气、过人的机智、诱人的魅力、不可挑战的权力,可都是成功的因素。然而,数据的独特吸引力也在这里。 所以基于数据提可行议,可不会被采纳,但只会越来越被重视。经济大潮来了,成功,现在水势不明的时候,就是数据方法大放异彩了。与大家共勉。

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    【入门】培养数据力?

    首先总结下平时数据的一般步骤。 )抽样(关键是随机)存储和归档第二步:数据观察(发现规律和隐藏的关联)单一变量:点图、抖动图;直方图、核密度估计;累计布函数两个变量:散点图、LOESS平滑、残差、对数图、倾斜多个变量:假色图、马赛克图 、平行左边图第三步:数据模推算和估算(均衡可行和成本消耗)缩放参数模型(缩放维度优化问题)立概率模型(二项、高斯、幂律、几何、泊松布与已知模型对比)第四步:数据挖掘选择合适的机器学习算法(蒙特卡洛模拟 ,相似度计算,主成)大数据考虑用MapReduce得出结论,绘制最后图表循环到第二步到第四步,进行数据,根据图表得出结论完成文章。 结合实际业务来做数据“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹,就像金矿等待发掘。

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    拒绝僵尸-移动App数据之道

    ,而是想从更高的一个level来和大家一起思考;我是想把整个App生命周期内的各种环节,以及每个环节的工作结合数据和大家一起探讨;? App,实际上常见的就那几个;我们想象每一个业者在最开始时候突然萌发了一个伟大梦想的激动也理解每一个业过程中的艰辛和泪水;但事实是残酷的,破? 所以,快速试错比完美设计更重要,而作为移动开发者,从萌发念头的那一刻起数据就要开始了;那移动App研发的一共有哪些环节,每个环节需要哪些什样的数据呢?? 我们不妨看一下移动App数据生命周期在各个环节上的工作要点:在立项和概念阶段,我们需要对用户与产品进行;在技术选项和方案阶段,我们需要对整体技术进行评估;在团队组阶段,我们会对人员的效进行考核 ;在产品上线之后,需要进行推广以及进行后续的运营数据;同时也需要对App和用户体验数据进行;?

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