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Java 国产生态,Solon v2.4.3 发布

Solon 是什么? Java 生态型应用开发框架。它从零开始构建,有自己的标准规范与开放生态(历时五年,已有全球第二级别的生态规模)。与其他框架相比,它解决了两个重要的痛点:启动慢,费内存。2023年6月,Maven 单月下载量突破200万。 解决痛点? 由于SolonBean容器的独特设计,不会因为扩展依赖变多而启动很慢(开发调试时,省时、爽快)!以知名开源项目“小诺”为例: “snowy-spring 版”启动 15-50秒 “snowy-solon 版”启动3-5秒,内存节省1/3(有兴趣的,欢迎拉取代码体验) 相对于 Spring Boot 和 Spring Cloud 的项目,有什么特点? 启动快 5 ~ 10 倍。(更快) qps 高 2~ 3 倍。(更高) 运行时内存节省 1/3 ~ 1/2。(更少) 打包可以缩小到 1/2 ~ 1/10;比如,300Mb 的变成了 23Mb。(更小) 同时支持 jdk8, jdk11, jdk17, jdk20,graalvm native image 入门探索视频(用户录制): 更新了什么? 增加 solon.cloud.metri...

每日一博 | AB 实验遇到用户不均匀怎么办?

作者:vivo 互联网数据分析团队 - Li Bingchao AB实验是业务不断迭代、更新时最高效的验证方法之一;但在进行AB实验效果评估时需要特别关注“用户不均匀”的问题,稍不注意,产出的研究结论就可能谬以千里,给业务决策带来极大风险。因此我们游戏业务针对该问题,借助霍金实验团队已经实现的分层抽样(协变量平衡算法)能力,探究出一套基于用户分层逻辑的“事前用户分层”方案,和霍金实验平台项目团队、版本发布项目团队共同协作推进方案落地,提升游戏业务AB实验的用户均匀性。本文会基于实际应用案例,来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程,实现原理,应用结果,希望能够帮助大家在各自领域中解决用户不均匀问题时带来参考和启发。 一、引言 业务通过不断迭代更新来持续进步,AB实验是最高效的迭代验证方法之一,分析师则通过研究优化实验方案,评估业务实验效果来展现数据价值。这也是数据分析师的核心工作职责之一;这就要求实验方案和效果评估具备极高的科学性与准确性,但是在实际工作中,因为用户不均匀问题的存在,会直接影响到分析师产出结果的准确性,进而影响产品相关决策。 过去的几年里,游戏业务的分析师团队不断探索和研...

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