原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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基准测试、并发测试、综合场景测试、场景测试、负载测试、疲劳测试、极限测试、吞吐量测试、大数据量测试、内存泄漏测试等。
纲要 场景类型介绍 场景设计 场景执行 场景监控 监控要从影响性能的因素切入场景监控 场景介绍 1、手动设计测试场景 1.1 用户组模式 1.2 百分比模式 2、面向目标测试场景 要点：a、两种测试场景的应用场景，优点？ b、两种模式的区别，应用场景举例说明 场景设计 1、Initialize：释义、常用设置及原因？ 2、start Vusers：释义、常用方式及原因？ 3、duration：常规压测、稳定性测试的时间 4、stop Vusers：一般如何start就如何st
性能测试必知名词 QPS：每秒查询率 RPS：每秒用户请求率 HPS：每秒用户点击率 后面的我再介绍 性能测试流程 需求分析——熟悉业务 明确性能测试指标 了解整体软件功能、架构 制定测试计划，做好工作量评估 编辑测试用例 搭建环境(包括监控)、脚本开发 执行测试 测试结果分析与调优 分析依据：结果图表 分析思路：服务器硬件瓶颈->网络瓶颈->服务器OS瓶颈(参数配置、数据库、web服务器)->应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法) 输出测试报告与结果跟踪
analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件，它是LR三大组件之一，保存着大量用来分析性能测试结果的数据图，但并不一定要对每个视图进行分析，可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析，分析结果可以生成一些不同格式的测试报告，可以对不同的图表进行合并分析。 在controller里面点击analysis，可以生成分析图表
如果这个人正在做提交的动作，比如注册，登录这些有数据传向服务器。这样的话才会对服务器造成压力。
我们每天的生活中都在用水用电，我只会关心自己的水管是否有水，水压是否稳定，如果我们把水龙头拧到最大，还是一滴一滴的流水。那我们就要愤怒了，直接找房东问明情况。我们从来没想过去找自来水公司。我们每天都会上网，网速很慢，看个电影很卡，需要等很久才缓冲一个画面，我们打开网页很慢，IE状态条一直50%，那我们就要愤怒了，直接找电信、网通公司问明情况。
AI（人工智能）技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团数亿消费者和数百万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。
Web服务器的各种系统管理工作包括了多Nginx/Apache 日志的统计，python使这个任务变得极其简单，下面分享两个小脚本。
大家好，这里是NewBeeNLP。今天我们分享Bing在搜索广告的最新技术细节，来自微软和北航的合作工作，发表在KDD 2022。
htTPS://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
最后选择菜单“Report->New Report…”生成各种格式的报表。如102所示。
我们做性能测试时，尽可能的降低网络延迟时间，这样RT时间才会无限的接近我们的服务器处理时间
编者按：LDA是一个简洁、优雅、实用的隐含主题模型，腾讯效果广告平台部（广点通）的工程师们为了应对互联网的大数据处理，开发了大规模隐含主题模型建模系统Peacock，通过并行计算对10亿x1亿级别的大规模矩阵进行分解，从而从海量样本数据中学习10万到100万量级的隐含语义。Peacock已应用在腾讯的文本语义理解、QQ群的推荐、用户商业兴趣挖掘、相似用户扩展、广告点击率转化率预估等多个业务数据中。本文节选自Peacock团队的论文《Peacock：大规模主题模型及其在腾讯业务中的应用》，分享了广点通Peac
在web性能测试中，一个事务表示一个“从用户发送请求->web server接受到请求，进行处理-> web server向DB获取数据->生成用户的object(页面)，返回给用户”的过程，一般的响应时间都是针对事务而言的。
本文介绍了深度学习在点击率预估中的应用，特别是一种基于深度学习的点击率预估模型。该模型使用深度神经网络来学习用户和广告的隐含特征，并使用一种自适应的方法来学习训练数据的分布。同时，本文还介绍了一种用于特征工程的深度学习模型，该模型可以自动学习到用户和广告的隐含特征，从而提高模型的精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在点击率预估中具有较高的预测准确率和较快的训练速度。
最近在查询资料的时候，发现腾讯和阿里云都有优惠，用起来也就让我们有了优惠了，把博客申请加入到腾讯的云社区之后，给了 ￥180.00 ，刚好可以申请三个月的服务器资源，不过又看到了阿里社区的 ￥206.00/年 的优惠，如果是同一家就好了。
本系列之中我们将会介绍 NVIDIA 出品的 HugeCTR，这是一个面向行业的推荐系统训练框架，针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面：
1. 引言 深度学习可以说是目前机器学习和人工智能领域最热的词汇了，已经热了数年，而且有望继续热下去。深度学习技术自横空出世以来，在多个应用领域刷新了历史记录，如语音识别、图像识别、自然语言处理等等，且其后劲甚足，不断有新的记录出现。近日，来自Google和Facebook的两个科学家团队又在体现高级人工智能的计算机围棋上以深度学习技术取得突破，大大提升了计算机棋手的棋力，取得了对一些人类棋手的胜利。Google的这一突破还登上了Nature杂志的封面，并再次刷爆了笔者的朋友圈。 鉴于深度学习技术的辉煌战
从client发出请求到得到响应的整个时间，一般包括网络响应时间+server的响应时间
这是对一个PPT的内容的整理，PPT的主要内容是刘铁岩的《Online Advertising》。主要介绍了一些付费搜索相关的一些技术。这篇文章主要是对这方面的知识做一个整理。在搜索广告中，有很多的知识点是值得借鉴的。
这是对一个PPT的内容的整理，PPT的主要内容是刘铁岩的《Online Advertising》。主要介绍了一些付费搜索相关的一些技术。这篇文章主要是对这方面的知识做一个整理。在搜索广告中，有很多的知识点是值得借鉴的。 一、广告 1.1、定义： Advertising is a form of communication intended to persuade an audience (viewers, readers, or listeners) to purchase or take action u
摘要：近年来，随着移动互联网和大数据的发展，基于精准定向目标的实时竞价（RTB）广告投放模式逐渐成为移动广告领域的热潮。RTB 广告投放流程中，需求方平台（DSP）如何通过精准地预测广告点击率为广告主出价，以保证优价购买优质流量是各DSP 平台所关心的问题。本案例利用某DSP 平台收集的4696 条数据，从广告交易平台、用户设备和广告信息三个角度入手探讨手机APP 上RTB 广告点击率的影响因素。通过7 个自变量（广告交易平台和竞价底价，用户手机型号、网络状况和手机运营商，广告是否为全插屏广告和投放时间)与广告点击率的棘状图分析，发现手机APP 上RTB 广告平均点击率为19.2%，是否为全插屏和手机型号对广告点击率影响最大，全插屏广告点击率是非全插屏广告的近2 倍，苹果手机上RTB 广告点击率（25%）远超于其他手机型号。因此DSP 平台在竞价时可以优先考虑在优质流量时间内，如下午和晚上，在苹果手机APP 上投放更多全插屏广告。该研究也为后期DSP 平台能精确地预测广告点击率从而进行合理出价提供支持。
早上起床打开音乐 APP，会有今日歌单为你推荐一些歌曲。地铁上闲来无事，刷一刷抖音等短视频，让枯燥的时光变得有趣。睡前打开购物 APP，看一看今天是不是有新品上架。不知不觉大家已经习惯了这些 APP，不知道大家有没有留意到为什么这些 APP 这么懂你，知道你喜欢听什么音乐，喜欢看什么类型的短视频，喜欢什么样的商品？
译者：李晓艳 本文长度为2158字，预估阅读时间3分钟。 我们今天要向大家揭秘2017年搜索引擎营销局势。 本文是关于搜索引擎营销的使用情况的统计，希望给你一些搜索引擎营销战略和战术上的启示。 统计报告帮助我们将数据变成信息，让我们做出基于数据的理性决定，这篇文章的目的正在于此。我们都痴迷于搜索引擎营销，但是无论是通过代表着AdWords专注于很多国家的 搜索引擎优化（http://www.smartinsights.com/search-engine-optimisation-seo/）还是 付费搜索
https://jmeter-plugins.org/downloads/old/
在功能测试完成，所有的功能都比较稳定的时候，才可以做功能测试，一般在测试的中后期执行
今天分享一篇百度公司发表在SIGIR 2021的点击率预估方面的Short Research Paper论文。
当增大系统的压力（或增加并发用户数）时，吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致，则系统基本稳定。若压力增大时，吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢，甚至平坦，很可能是网络出现带宽瓶颈，同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦，很可能是服务器响应时间增加，观察服务器资源使用情况，确定是 否是服务器问题。
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发，看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。
微服务架构设计的首要任务就是合理划分微服务，即围绕业务功能创建微服务项目。在划分微服务时，有关微服务粗细粒度的考量，建议在平台创建的初始阶段使用粗粒度的方法，按业务功能进行划分。随着业务的发展及其运营的情况，再依据发展规模考虑是否继续细分。下面，我们将使用水平划分法和垂直划分法两种方法相结合的方式创建微服务。
如果想在外贸网站上使用在线客服软件，最好选择一个可以支持在线翻译并具有本地化功能的在线客服系统。此外，还需要能够根据大量访客的用户行为数据进行诊断。
计算广告是根据个体用户信息投送个性化内容的典型系统之一。在介绍计算广告系统的架构之前，先看看一般的个性化系统是如何构成的。
这与谷歌的算法更新无关，我发现，无需制造更多的内容或链接，有些技巧也可以持续地提高网页排名。
大数据文摘作品 作者：Gabriel Moreira 编译：朝夕、Katherine Hou、党晓芊、Niki、元元、钱天培 作为全世界最知名的数据挖掘、机器学习竞赛平台，Kaggle早已成为数据玩家在学习了基础机器学习之后一试身手的练兵场。 那么，参加Kaggle比赛到底是怎样一种体验呢？Kaggle比赛的爱好者们不计其数，很显然这些比赛不会是简单枯燥的模型调参。 更进一步地问，Kaggle比赛的优胜者们又是如何取得优异的成绩的呢？优质的算法对大多数Kaggle竞赛来说显然不是制胜法宝——SVM、随机森林
本文主要用到的工具软件有《网页自动操作通用工具》或《网页自动刷新监控工具》，其中《网页自动操作通用工具》包含《网页自动刷新监控工具》所有功能，所以主要以前者为例说明。请自行在网上搜索和下载软件。
1.1常见的软件测试模型有哪几种 V模型、双V模型（W模型）、H模型、X模型 1.2简述软件测试V模型的流程 需求分析->概要设计->详细设计->编码->单元测试->集成测试->系统测试->验收测试 1.3软件测试V模型的优点、缺点。 优：各阶段分工明确，表示出软件开发阶段，包含了底层测试和高层测试 缺：许多前期的错误到后期才能发现或者无法发现，且需求分析阶段无法完全确定客户需求，需求发生变动时修改的返工量巨大。 1.4H模型诞生的背景 软件开发活动中虽然被分阶段执行，但实践中人们发现这些并不完全是串行的，更多的是交叉进行、迭代进行。为了解决上述问题，人们提出了“H”模型。 1.5H模型示意图及说明
前文中，我们根据不同召回策略召回了一批文章，并统一根据文章质量排序输出。但实际上，用户的阅读兴趣还会受到很多其他因素的影响。比如用户所处的网络环境，文章点击率、时效性，用户的年龄、性别，或者多种因素交叉的影响，而排序最终决定了用户优先看到的内容（最终推荐流是召回队列的topN），因此排序过程是至关重要的。
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。
对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况，可以直接判断出系统是否运行正常。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，腾讯发表了一篇介绍并行贝叶斯在线深度学习（PBODL）框架的论文，该论文表示这一框架已经用于腾讯广告系统的点击率预测，并获得了稳定高效的性能。该论文还
如果用户最近搜索了“红酒木瓜汤”，那么应该展示什么样的广告呢？从字面上理解，可能应该返回酒水或者水果类广告。可是你知道吗？“红酒木瓜汤”其实是一个民间丰胸秘方。如果机器能理解这个隐含语义，就能展示丰胸或者美容广告——这样点击率一定很高。在广告、搜索和推荐中，最重要的问题之一就是理解用户兴趣以及页面、广告、商品等的隐含语义。 让机器能自动学习和理解人类语言中近百万种语义，以及从海量用户行为数据中归纳用户兴趣，是一个已经持续了20年的研究方向，称为主题建模（Latent Topic Modeling）。目前业界
Open signal 官方提供了2019年2月份统计的全世界4G网络覆盖率和通信速率的统计分布图如下，在目前移动互联网的浪潮下，我们要利用好用户终端设备的每个字节的流量。
Remote Dictionary Server(Redis) 是一个开源的由Salvatore Sanfilippo使用ANSI C语言开发的key-value数据存储服务器。其值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型，所以它通常也被称为数据结构服务器。
在全球化的浪潮之下，越来越多的国内开发者选择“乘风出海”。消息推送作为APP连接用户的有效途径，成为开发者进军海外市场的刚需。但由于海内外网络环境、应用生态等的差异，APP在海外推送的过程中，也面临着消息通道建设、海外用户精细运营、数据安全合规等方面的诸多挑战。
一般，我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
点击率这个指标相信很多同学都有所耳闻，它的含义也很简单，顾名思义就是点击的概率，英文叫做CTR。如果我们用公式来表达的话就是click / impression，这里的click也就是发生的总点击数，分母的impression也就是曝光的数量。两者的商就是点击率。这些大家都很好理解，但问题是为什么点击率它这么重要呢？这个问题能回答上来的就不多了。
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