一个App软件从研发提测到版本上线经过了哪些测试流程呢？有些测试童鞋认为就是进行功能测试，没bug了就提交审核，审核通过就直接上线了，其实不然，有些步骤是需要特别关注的，否则极易造成线上bug，本文就通过两步介绍一款App从提测到上线的具体测试流程
自SpringCloud问世以来，微服务以席卷之势风靡全球，企业架构都在从传统SOA向微服务转型。然而微服务这把双刃剑在带来各种优势的同时，也给运维、性能监控、错误的排查带来的极大的困难。
产品经理，不是在吵架，就是在迎接吵架的路上。这句话一点也不夸张，作为处于公司研发枢纽位置的产品经理，时刻曝光在众人的火力之下，无时无刻不是在被挑刺。当然，这里说的“吵架”并不是互喷脏话的那种字面意思，而是产品经理和其他部门在产品设计上出现了冲突，并且通过语言博弈来解决冲突。
编程的学习学无止境，只掌握一门语言是远远不够的，现在我们开始C++的学习之路
而在埋点的需求当中，“多参数事件”的埋点又是比较常见的一种类型，当然，这个名词是友盟平台上这么称呼，在其他平台也有本质上相同但名称不同的埋点方式。那既然是“多参数事件”，首先冒出来的疑问，就是到底什么是多参数呢？
一个电商平台，在完成基本功能的搭建以后，往往会进入运营至上的阶段，拉新、活跃、转化等指标成为平台最关心的数据，为了提升运营指标，平台会上线多种促销手段，如拼团、秒杀、优惠券等，而为了提升用户活跃与留存率，搭建积分体系成为很多平台选择的手段，但怎样搭建一套积分体系，如何避免积分体系变成了用户的薅羊毛工具，中间需要非常多严谨阶段。
很多人都在玩抖音，并且越玩越嗨，究其根源就是抖音根据个人爱好进行的精准视频推荐，那么问题来了，精准度怎么测试呢? 其实精准度就是一个概率值，并且像抖音这样的推荐系统通常是使用人工智能分类算法实现的，而分类算法有个AUC指标可以很好的衡量概率值的大小评测是否合适。本文就通过两步来介绍怎样通过分类算法的AUC指标来评测类似抖音推荐系统的推荐精准度。
对于产品经理来说，工作当中的核心就是设计出一款产品，甚至是需要设计出一款好的产品，这样才能够在市场当中有一定的立足之地，于是就会涉及到一个问题，就是到底什么样的产品才算得上是一款好的产品？
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