对于功能测试,判断测试用例是否测试通过,往往是比较容易的,只要不发生错误并且满足用户的需求即可。而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢?可以考虑以下三个方面。
给定一个整数数组,你需要寻找一个连续的子数组,如果对这个子数组进行升序排序,那么整个数组都会变为升序排序。
软件性能测试中有一类很重要的测试——负载测试,包括并发测试和容量测试。负载测试的重要工作在于找到系统的性能拐点。
互联网的用户是存在一定的生命周期的, 每一个产品都会经历去获取用户, 用户成长, 用户不断成熟, 然后用户衰退的过程。
搭建一套与pro环境相同配置的服务成本比较高,大多数公司会选择直接在线上压。 因为全链路的混合流量更接近实际的业务场景,同时,风险也高。 那么,既要不影响系统使用,也要找出性能瓶颈,需要
性能测试在质量ISO2510 2006模型中属于效率,根据维基百科定义,[30]软件性能测试作为软件质量保证必不可少的环节,指的是软件系统或构件对于其及时性要求符合程度的指标;它是一种规范,可以用来量化更改业务指标所产生的影响,进而说明部署软件的风险。一般用响应时间|、QTP、吞吐率、每秒点击数等参数指标进行衡量。
Implement next permutation, which rearranges numbers into the lexicographically next greater permutation of numbers.
T客汇官网:tikehui.com 撰文 | 徐婧欣 云计算可以说是近几年企业服务发展最快的领域之一,同时也是产业互联网发展的基础。云计算从概念萌芽期如今正在成为 IT 基础设施的水和电。 12 月
随着AI、5G、IOT成为产业热词,企业应如何发挥科技生产原动力促进效率提升?当企业发展遇到多重挑战,科技企业该如何完善产品与团队?又该如何利用好资源与机会,共建产业新生态? 2月2日,腾讯产业加速器毕加所-案例实战二期在线上举办,IDG资本合伙人王辛以“中国科技发展趋势与生态合作契机展望”为主题,从企业战略管理的实际体会与经验出发,从宏观与微观层面剖析了科技企业面临的机会与挑战,回答了企业效率提升、技术驱动增强、产品与团队建设等一系列问题。 IDG资本合伙人王辛-线上分享 企业效率提升需求爆
随着软件行业的快速发展,现代的软件系统越来越复杂,功能越来越多,测试人员除了需要保证基本的功能测试质量,性能也随越来越受到人们的关注。但是一提到性能测试,很多人就直接连想到Loadrunner。认为LR就等于性能测试,其实这是不对的。LR只是性能测试的一个工具,但性能测试不仅仅是LR。本文会从以下几个方面介绍基础的性能测试理论,后续也会持续更新相关文章,尽量理论结合实践,让性能测试学习不在是工具的学习。
拐点检测(Knee point detection),指的是在具有上升或下降趋势的曲线中,在某一点之后整体趋势明显发生变化,这样的点就称为拐点(如图1所示,在蓝色标记出的点之后曲线陡然上升):
3.2容量负载测试执行 我们采用二分逼近法来寻找容量负载测试的拐点,用过python脚本向数据库中注入数据,通过delete SQL语句删除数据。固定在线用户数为100,每次测试仍旧持续运行10分钟,如果测试错误百分比在5%以内(含5%)认为测试正常,否则认为测试出现异常。设置通过的最小值与失败最大值之间差值 (精度) 为<10000。 1)建立如下代码,目的是向数据库中加入数据。
经过了之前的铺垫:性能测试框架对比初探,目前留下来的几个测试框架就是「JMeter」、「K6」、「locust」和「FunTester」。本次测试目的是对比几种框架的在各个并发下面的发压能力和资源消耗。本次值测试了最简单的GET接口,不涉及参数和POST接口。
最近微信里有很多小伙伴,在私信问我该怎么学习 python,但网上这方面的资料攻略一抓一大把
在开始本篇之前,我们先来了解下什么是思维模型。这本书,正是描述了企业发展中的若干种重要思维模型。
在这篇文章中,我将利用stocker模块,演示如何进行数据分析的,你可以从Github仓库中获得这个模块的代码:https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/tree/master/stocker。
工业是国民经济的主导部门,它为经济中的各部门提供能源和原材料、生产工具以 及消费品。过去几十年来,第二产业在我国 GDP 中占比和增速贡献的重要性不言 而喻,市场也一度通过观察工业增加值来预判 GDP 的走势。但近年来工业增加值 的波动性相较股市在降低,只观察这一总量指标已无法满足市场对宏观经济、各行 业景气度的研究需求。在此背景下,我们认为有必要拆解工业生产体系,探寻工业 部门内产业各自的周期规律以及相互联动关系,以期为寻找结构性机会做准备。
本文来自@阿里数据运营 微博分享,由车品觉老师在2014西湖品学大数据峰会分享的《大数据这三年》演讲内容。文章未经演讲者审阅。 1、大部分人已经开始停止讲大数据了 今年我们去美国的大数据的时候,你会发现大部分人已经开始停止讲大这个词了,那创造了一个词叫Data,这个词是非常有意思的,我们把数据工程化,里面必须要有一个标准要出现,而且在有标准要出现之后,还有一些楼层要出现。那么Data我自己的想法是什么呢?我没有跟马总沟通过,我们这个Data要泛化更多的人要用,更多的人去用上数据,就好象20年前我们让每一个
作者:肖承志、周飞鹏 来自:东北证券金融工程《经济指标周期及领先性确认的数理方法》
工具/产品/解决方案是数据科学家洞察数据的利器。KDNuggets网站对此观点进行了年度调查,来分析数据科学家在用哪些类型的工具,并提供了调查的匿名原始数据。
随着流量红利,人口红利消失,互联网的黄金年代悄然逝去,应用创新也从蛮荒年代步入精细化时代。对于开发者而言,技术创新与对行业的深刻洞察变得愈发重要。
文章转自:腾讯医典 2月12日的疫情数据显示,湖北疫情的扩散指数进一步下降,非湖北地区的新增病例数连续8天下降,但趋势变缓。疫情似乎进入胶着状态。 人们不禁要问,拐点还要等多久?全国疫情什么时候能得到根本好转?哪些因素起关键的作用?基于国家卫健委的数据,我们对上述问题进行客观的分析。 解读要点 (1)非湖北地区的拐点指数为0.5168,似乎拐点很快会来临。但即使到达拐点,疫情也会在一点时间内呈现胶着状态。 (2)湖北地区的拐点指数为3.949,要趋于0,还需要一段时间。 (3)宁夏、辽宁、天津的扩散指数高
B2B交易系统平台成为热门早不是这一两年的事情了,早在2013年在各个行业就发布了不少B2B交易平台升级模式的企业,例如找钢网、大丰收、震坤行、易点租、一手、智布互联、猎芯、小胖熊、辅料易等各个行业领先的B2B公司。
昨晚翻看收藏的一些技术文章,看到了这篇:Thinking Clearly About Performance。
我是 跨阶凑导数定义 ,武老师 是用的 泰勒展开,我这里直接用 吴老师 的方法了
前面我们写了一篇关于疫情数据自动获取,并且通过邮件定时发送的文章,感兴趣的同学的可以自己了解,我贴一下链接:
如何获得更多用户的信任,如何降低流量成本,如何提高机构经营管理质量,是当前成人职业教育培训行业普遍关注的三大问题。 反之,找到高质量的技能培训课程,降低找课的时间成本,提高学习的效果质量,也是在线学习用户关注的核心问题。 作为全国领先的在线职业教育平台,为了提高机构与学员的撮合效率,腾讯课堂在成都举办主题为“聚势·生长”的 2022职业教育培训行业研讨会。会上,腾讯课堂发布了一系列机构成长计划,包括新机构入驻扶持计划、机构代运营计划、腾讯课堂官方严选课计划等,在流量、销转、交易、交付等多个环节帮助降本增效,
为期半天的机器人论坛揭示了一个新趋势:消费机器人的投资机遇已经来临。 消费机器人的最佳时机 在举行消费机器人研讨会的Casanova602会议室座无虚席之前,许多人特别是投资者、商人和机器人开发者
生产模式变革(已完成); 分发模式变革(进行中)。 Next……? 随着自媒体生态的出现,和人工智能对内容分发的改造,这场覆盖内容产业端到端的革新,终于迎来了第三个环节——收获模式变革。 用户不再局限于读、看、听。他们期待新技术带来更多体验收获; 用户变得厌倦了标题党,同质化。对收获好内容的期待,正跟随审美一同上升; 用户越来越强调“有用”。当然,“有用又有趣”更好——我们称其为“新知”; 还有的用户开始“变身”,他们不再满足于消费者所带来的收获感,而是成为社交网络中资讯传播的一个又一个转发点——我
用在有类目轴的折线图表中:鼠标放哪个拐点上,就只显示当前拐点的信息,设置symbol: ‘none’,的没有拐点,不显示提示框
选择「jp@gc - Stepping Thread Group (deprecated)」
从一个设备的输出端口连线到另一个设备的输入端口。鼠标点击输出端口时,开始画线,位置随鼠标位置移动,再次点击鼠标,若为输入端口,连线成功。
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值,那可读性才是第一,性能在需要的地方是no.1,但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去,没有这种及时响应诉求的地方,削峰下慢慢跑就是了。(但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步,并发编程,逻辑缓存,算法真的会加剧系统的复杂度,得不偿失。如果没那个价值,简单才是王道)。
在上一期的异常值识别《KNN除了可以做分类和预测,还知道它可以识别异常值吗?》中,我们详细分享了如何使用K近邻的方法完成数据中异常值的查询。但该方法的最大缺陷在于计算复杂度高,对于大数据而言,识别异常数据将会消耗较长的时间。本期将从K均值聚类的角度,帮助大家理解该方法在异常值识别过程中的优势!(本文涉及的代码可以在文末链接中下载)
这一题思路也简单,首先就是统计一下各个难度的频次,显然如果有难度的频次为1,那么它永远无法被完成,返回-1就行了。
前几天我看到粥左罗老师的一篇文章,感觉写的太好了,我也想写出这样的文章,但是想到自己的能力,我就不由自主开始焦虑。
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的,因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
虽然小学生学习两周就能上手的 python,但是,那仅仅是前两周的学习内容,越往后那难度基本上都是指数上涨,像下图这样:
“连连看”是一款来源于我国台湾的桌面小游戏,主要考验的是玩家们的眼力,在有限的时间内,只要能把所有能连接的相同图案,两个两个的找出来,每找到一对,它们就会自动消失,只要能把所有的图案全部消完即可获得胜利。所谓能够连接,是指无论横向还是纵向,从一个图案到另一个图案之间的连线拐角不能超过两个(中间的直线不超过三根),其中连线不能从尚未消去的图案上经过。
极值点:一阶导数发生变号的点,对于导数不存在的点,分析其左导数和右导数的正负是否相同,相同则不是极值点;若不同则为极值点。极值点是该点的x坐标值,而极值是该点对应的y坐标值。
深度优先搜索(depth-first search)是对先序遍历(preorder traversal)的推广。”深度优先搜索“,顾名思义就是尽可能深的搜索一个图。想象你是身处一个迷宫的入口,迷宫中的
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种,每个品种有50个样本,以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的,但其他两个花种之间不是线性可分离的。
文章内容转自:腾讯医典 新型冠状病毒感染的肺炎疫情仍在蔓延,国家卫计委每天发布疫情情况,变化的疫情数字也牵动着千万人的心。 这些变化的数字中,有什么内在的规律和趋势?又反映出什么疫情发展信号? 腾讯医典邀请“清华-腾讯互联网创新技术联合实验室”专家进行科学解读。希望通过进一步的数据处理、分析和可视化展示,让更多的人对疫情有更科学的认知。 疫情的两个关键指标:扩散指数和消亡指数 疫情何时出现拐点,是现在大家最受关注的话题。想要准确判断拐点,需要知道两个关键的指标:疫情的扩散指数和疫情的消亡指数。 1.疫情的
S型曲线指的是在技术、产品、服务、行业从诞生、发展、成熟到衰亡的过程,从大尺度上看,它是一个S形曲线。它描述的是一个过程。第一曲线指的是沿着S曲线本身发展,又被称为连续性创新,一旦业务成形之后,管理就会把你固化在既有的业务延展之上。在稳定的竞争环境中,沿着第一曲线持续改善,是实现增长最好的方式,但是第一曲线不可能无限增长,最终会遭遇极限点。
以目前的疫情数据为例,由于疫情管理措施的实时进行,那么全局数字对看局部效应就显得没有意义了。
文章内容转自:腾讯医典 2月15日,国家卫健委和各省卫健委公布的数据,有两个特点,非湖北地区的新增病例持续下降;而湖北省内,武汉以外地区治愈人数首次超过新增病例数。 下面我们根据卫健委公开的数据,进行数据的客观分析。 解读要点: (1)非湖北地区病例数持续减少,疫情消退将加快; (2)湖北省内,非武汉地区拐点来临、病例数开始下降; (3)返工需根据各地疫情情况局部、分批、有序地组织,以避免疫情反复。 湖北省内的疫情控制出现转折,非武汉地区拐点来临、病例数开始下降 通过“临床诊断病例”、“应收尽收”、“集中
导读:如今,人工智能正在以前所未有的速度发展。目前,全球顶尖的IT和互联网公司都加大了对人工智能领域的投入,包括Google、Facebook、微软投入巨大,人工智能进入爆发式增长的拐点。这份关于人工智能领域的报告分析,我们一起来了解。
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