1. 实现步骤
在数据库操作中，常常需要完成既定数据的检索。少量数据存放在表中，只需使用基本的SQL语句即可检索得到。但当数据量较大时，受MySQL数据库底层实现原理的限制，缺省的SQL语句，检索效率较低。
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
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
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。
ES全称为"ElasticSewrch", 是一个基于RESTful web接口, 并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。ES可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。简单来说, ES可以帮助我们快速完成海量数据的搜索工作。
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？
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。
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