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重头梳理网络协议栈
从 1989 HTTP 0.9 发布开始,互联网发展近三十年,各种概念已层出不穷。我们通过另一面,来看看它们是如何演化,背后的设计初衷,解决的问题,加上实践等。带大家重头回顾这计算机基础知识。
再谈移动端跨平台框架 Flutter 与 React Native
现如今,在跨平台方案上仍活跃于市场的,仅剩 RN 与 Flutter。让我们通过框架的设计初衷,架构,开发环境,代码风格,等多个层面看看它们的差异。看看哪一个更适合你。
小白入门 A/B Testing 之样本数
在前面几篇文章中已经概况讲解了如何做 A/B 实验与检验原理。那么到底需要多少样本可以满足实验的需求呢? 有人会说当然是"样本量越多越好"!注意,这个越多越好,我们是否能保证正在做实验的版本万一带来了极大的负面影响,比如造成了交易量下跌,你还会觉得是越多越好吗?所以这里要取一个…
小白入门 A/B Testing 之假设检验
最近在和 PD 聊 A/B 功能集成时,业务方提了这么个问题,如果命中的实验方案的人群,刚好是一些特定人群,比如非大陆人群,可能会导致最终的结果不准。该如何何避免这种情况的发生? 从这个问题来看,这是一个非常常见的问题,即使我们已经采用了相当平均的随机算法去保证人群的随机性,但…
小白入门 A/B Testing 之置信区间
想像一下,如果我抛起三枚硬币,落地分别是正正反,那么我可以说抛硬币正面朝上的概率是三分之二吗?显然是不行的, 概率和频率并不是一个东西。同理,少数几次AB测试的结果也不能证明版本A和版本B的优劣。我们需要统计学上的严格论证和计算,来判断一个实验结果是否显著,是否可信。 在AB实…
小白入门 A/B Testing 之正态分布
这是一张德国马克,大家可以看到中间还有一个数学图表,它就是伟大的数学家高斯发明的正态分布,所以也叫高斯分布。 这是一张典型的标准正态分布曲线,Y 轴表示随机变量, X 与曲线围成的面积就是发生的概率。 它有什么含义呢?拿一个实际例子来说,当我们对中国成年男性做一个抽样,我们会发…
从头梳理之--内存与内存管理
对于大多数开发者,特别是 C, Objective-C, Swift 等相关的开发者来说,已经很了解如何避免内存泄漏,解决循环引用等问题。但如果继续深入讨论为何会需要手动管理内存,为何内存泄漏仅在特定场景下产生,如何尽可能减少内存开销等问题时,能回答很清楚的人就相对较少了。 所…
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