ExpAn

1 template <typename T> void Vector<T>::expand() { //向量空间不足时扩容 2 if (_size < _capacity) return; //尚未满员时，不必扩容 3 if (_capacity < DEFAULT_CAPACITY) _capacity = DEFAULT_CAPACITY; //不低于最小容量 4 T

今天写java，后台报错 java.lang.NumberFormatException: null 报空参数异常，debug到报错的那句代码，发现他传入的参数b的值为空。 当你的代码报这个异常的时候，有两个解决思路： 查看自己传入的参数是否为空 查看自己是否粗心写错了参数名 //a是被除数，b是除数 //b传入参数为空 //c=(a-b)/b BigDecimal a = new BigDec

在使用 BigDecimal rate = new BigDecimal(1).divide(new BigDecimal(3)); 1 时抛异常: Non-terminating decimal expansion; no exact representable decimal result 1 原来是在做除法的时候出现了无限不循环小数如：0.333333333333 解决方案 在做做除法的时候

A/B 测试的统计学原理 了解一些统计学知识对正确地进行 A/B 测试和研判试验结果是很有帮助的，本篇文章深入介绍了 AppAdhoc 平台上进行 A/B 测试的原理和背后的统计学依据。完全理解本文中提到的数学计算需要您掌握概率方面的一点基础知识。 统计学在 A/B 测试中的作用 A/B 测试是一种对比试验(下文中对比试验特指 AppAdhoc 平台上的 A/B 测试)，而试验就是从总体中抽取一些

主要内容：不要遮掩,使用‘rel=canonical’,使用302重定向,不要长时间运行实验搜索引擎优化是一种在搜索引擎页面顶部显示您的网站的方法，当对这些相关项目执行搜索时。 它包括您的网站为访问者提供的信息以及为什么网页内容与搜索结果的顶部相关。 许多潜在客户认为A/B测试或多变量测试会对其搜索引擎排名产生影响。 有四种方法可以确保您运行A/B测试，而不必担心失去潜在的SEO价值。 不要遮掩 当您向网站访问者展示Googlebot代理和其他版本的网页版本时，会调用隐藏功能。 谷歌说你

问题内容： 这是我的第一个问题，我开始学习Python。之间有什么区别： 和 在下面的示例中编写时，它显示不同的结果。 和 问题答案： 在中，在将右侧的表达式赋给左侧之前对其求值。因此，它等效于： 在第二个示例中，运行时已更改的值。因此，结果是不同的。

像A/B测试一样，多变量测试基于相同的机制，但它比较了更多的变量，并提供了有关这些变量行为的更多信息。 在A/B测试中，可以在不同版本的设计之间分割页面的流量。 多变量测试用于衡量每个设计的有效性。 示例 假设有一个网页已经收到足够的流量来运行测试。 现在比较每个变体的数据以检查最成功的变体，但它也包含对访问者的交互具有最大正面或负面影响的元素。 使用多变量的优势 多变量测试是一种有效的工具，可帮

主要内容：A/B测试 - Google Analytics,将Optimizely与Google Universal Analytics集成,配置步骤,使用Google Analytics创建自定义报告有各种工具可以用来产生假设和运行变化，其中包括 - Visual Website optimizer (VWO) Google Content Experiments Optimizely 所有这些工具都能够运行A/B测试并找到优胜者，但要执行后分析，这些工具应该与Google Analytics

主要内容：1. 背景研究,2. 收集数据,3. 设定业务目标,4. 构建假设,5. 创造变体/假设,6. 运行变体,7. 分析数据A/B测试包括一系列必须按顺序进行的过程，以得出一个现实的结论。 在本章中，我们将详细讨论可用于在任何网页上运行测试的A/B测试过程的步骤 - 1. 背景研究 背景研究在A/B测试中起着至关重要的作用。 第一步是找出网站的跳出率。 这可以通过几种广泛使用的背景研究工具(如Google Analytics等)的帮助完成。 2. 收集数据 来自Google Analyti

主要内容：示例A/B测试(也称为分割测试)定义了一种比较应用程序或网页的两个版本的方法，使您可以确定哪一个更好。 这是分析应用程序或网页以创建新版本的最简单方法之一。 之后，可以比较这两个版本以找出转换率，这进一步帮助找到这两者中更好的版本。 示例 让我们假设有一个网页，所有的流量都被引导到这个页面。 现在做A/B测试，在同一页面上做了一些小的改动，例如标题，编号等，其中一半的流量是针对这个网页的修改版本。 现

主要内容：面向读者,提前条件,问题反馈A/B测试是比较两个或更多版本的应用程序或网页的最佳方式之一。 它使您能够确定哪一个性能更好，并且可以产生更好的转换率。 它分析应用程序或网页以创建更有效的新版本的最简单方法之一。 这是一个简短的教程，涵盖了A/B测试的基础知识，并附有合适的示例来说明如何实践。 面向读者 本教程的设计符合所有在软件测试领域工作的专业人士要求。 它提供了对A/B测试概念的充分了解，以及如何将其应用于执行数据分析并最