如果网页正在运行 AB 测试的时候，你时不时的去查看试验结果的显著性，你就会陷入误区。统计学上，重复检验显著性是错误的行为。这样做的后果是，即使数据报告显示统计显著，实际上仍有较大可能性非统计显著。

前不久，LinkedIn 在官方博客介绍了该公司的最新开源项目 Bluepill。Bluepill 使得开发人员可以在单一机器上同时用多种模拟器运行 iOS UI 测试，目标在于提供稳定的测试工具和可扩展的测试。

还在为接口的调试编写繁琐的代码？还在为接口文档编写卖弄着那难使的 Word？没时间解释了，赶紧上车，今天老司机要带你们完成 API 一条龙服务！

本文已在我的公众号hongyangAndroid首发。转载请标明出处：https://gold.xitu.io/post/589736ad570c350062426974本文出自张鸿洋的博客 一、概述 放了一个大长假，happy，先祝大家2017年笑口常开。 热修复这项技术，基…

腾讯优测是专业的移动云测试平台，为应用、游戏，H5 混合应用的研发团队提供产品质量检测与问题解决服务。不仅在线上平台提供「全面兼容测试」、「缺陷分析」、「云手机」等多种质量检测工具，同时在线下为 VIP 客户配备专家团队，提供定制化综合测试解决方案。真机实验室配备上千款手机，覆盖亿级用户，7*24 小时在线运行，为各类测试工具提供支持。

为了在自动化测试中节省时间节省真机的成本，而且更高效的覆盖所有的 iOS 版本，避免兼容性问题和实现全面自动化测试，我采用 saucelabs（https://saucelabs.com）平台提供的虚拟设备。使用简单易书写的 Java 语言和 appium 开源框架以及单元测试 testng，创建 maven 工程（为了不在工程中引入 jar 包），将需要的 jar 写入 pom .xml 文件中，最后使用 jenkins 构建自动运行实现 IOS 全自动化测试。这样一来就完全不用人为干预，只需要关注测试结果就好了。

我们在安卓上进行性能测试时，如果想获取 CPU 以及内存等常用性能指标，linux 系统自身就提供了现成的方法，谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具。而相比之下，想要获取 GPU 的相关指标则没那么容易，甚至我们对 GPU 应该使用什么指标衡量都几乎一无所知。这一方面是由于系统没有提供相关接口与命令，另一方面似乎业界目前对于 GPU 的关注度不足，相关积累与沉淀较少，鉴于此，个人感觉 GPU 测试这一块也可以作为终端专项后面需要关注及攻克的课题

本文介绍了模拟测试框架 Mockito 的一些基础概念,，介绍该框架的优点，讲解应用 Mockito 的 Java 示例。