分类:系列活动

支付宝--平台技术部--质量技术部--工具平台研发团队招聘

蚂蚁金服--平台技术部--质量技术部--工具平台研发团队邀请您一起打造AQC 全力打造蚂蚁金服全站产品质量管控、资损防控、风险防控、测试管控、回归体系、效率工具、无线测试等平台,见http://aqc.alipay.net 全站回归体系建设,见详情;无线测试平台建设,见详情;线下工具平台建设实践,见详情 工作年限:五年以上 学历要求:本科或硕士 岗位级别:P6+、P7、P8 待遇面谈:Base + 年终奖+ 红包 + 股权激励 岗位描述: 1. 负责测试平台研发、持续集成平台或回归体系建设、自动化测试框架研发、移动应用开发(andriod或ios); 2. 带领组员进行项目研发和关键技术攻关; 3. 要带头写代码,尤其是技术攻关,要能够落地,不单单只是方... 详情

2013 GBA终结篇之华山论剑

提师百万西湖上,立马测试第一峰。 试问谁敢与争锋?唯有基础蒙面人! —— 记GBA之华山论剑 3月14日下午,阿里巴巴西溪园区5号楼4楼休闲吧人头攒动,标志着测试最高荣誉的“GBA金杯”吸引了很多人的眼球,原来是“阿里巴巴技术质量部2013GBA总决赛”在这里举行! 本次活动由技术质量部三帅之一的帅哥天彤总策划,由久负盛名的喜感主持人文朗主持,由刚正不阿、六亲不认的政委夙玉大人进行公证,更有郭芙,左耳朵耗子,五福,元逍,叶渡等大腕级评委到场! 评委们认真聆听,专心记录,只为保证决赛的公平与公正! 神秘奖品来历: 奖品“黄金旋转木马吊坠”价值两千多块... 详情

概率求解的hive实现方式对比分析

在算法评测过程中,通常需要将评测指标量化一个具体的数值或一种区间分布,便于参照对比,能够更为直观的指导结果分析。最常采用概率或概率区间来呈现这类数据形态。 下文演示说明:数据集分散在两张表情况下,用hive实现求解概率的处理方式。 样例:两张数据表A、B(如下示:t_gushe_test_A、t_gushe_test_B),A表数据集是B的一个子集合,需要求解出A在B的占比,即A落在B中的概率。 t_gushe_test_A示例结构: t_gushe_test_B示例结构: 其中,a为b的子集,要求计算a落在b中的概率。假设A、B中数据集为: t_gush... 详情

简单随机抽样 hive几种实现对比

背景:在算法测试过程中,涉及到算法正确性的部分,很多时候需要随机抽样一部分数据进行人工评测,尤其是在和内容相关的算法结果上抽样评测显得尤为重要。因为没有统一的抽样实现,在测试过程中有用到抽样的同学都有自己的一套实现方式,下面分享一下实践中用到的简单随机抽样(不放回)的几种实现方式,以及各自的特点和适用场景。 不放回简单随机抽样的定义:对于一个大小为N的总体,抽取一个样本量为n的样本,如全部可能的(N/n)个样本每个被抽中的概率都相等,即都等于1/(N/n),则这种抽样成为不可放回的简单随机抽样,所得样本为不放回的简单随机样本 方式一: 实现描述:这种实现方式初衷是基于不放回的简单随机抽样定义(见上)。设想抽样总体的总数为countNum,为每个单元都标上一个[0,co... 详情

算法测试分享之微创新点:概率区间string标记VS排序输出(hive小尝试)

前几天在处理一个统计指标数据收集的时候,为了能够清晰输出,小小地尝试了下对数据集标记处理,共享小节下。 实现需求:数据最终汇集到结果表中,会保留有四个字段,如下表的结构 (dif_p_level——概率落入的区间、dif_num——当前区间的记录数、base_num——数据集合总记录数、rate——当前区间记录在总数据集中的占比)。概率区间的标记方式由我自定义,统计记录数据从上面的处理过程中输入进来。对于区间标记有3个期望: a).明确直观描述出区间概率; b).分层清晰地表示出增加、消减、概率区间三个部分; C).依照概率区间升序输出结果。 对于区间的标记方式处理,有微调了几次,过程和数据集结果如示: 示例表结构 drop ... 详情

第九届B'QConf精彩分享~

现在是什么时代?是互联网时代!是电商时代!!更是无线互联网的时代。。。 本期B'QConf在无线自动化、安全、性能、系统框架等方面做了深入的交流与分享 汇集了不同公司和领域在无线方面的资深人士,做了较深入的交流 测试一直延续传统方式,如何去变革测试模型,做精测试策略,《基于风险的回归策略》带给你全新实战体验~ 本次BQCONF收集了大家非常感兴趣的无线相关话题,为了让大家一饱耳福,围绕无线做了5个话题,分设两个场地 诚邀的嘉宾都是拼搏在最一线的童鞋,用最真实的案例与实践,带给你意想不到的收获 本次BQCONF收集了大家非常感兴趣的无线相关话题,为了让大家一饱耳福,围绕无线做了5个话题,分设两个场地 诚邀的嘉宾都是拼搏在最一线的童鞋,用最真实的案例与实践,带给你意... 详情

算法测试分享之微创新点:几种常用数据抽样hive处理

在算法评估中,经常会遇到需要从数据集中抽取一部分样本做评估,样本选择的原则是:随机抽样。用hive实现了随机抽样中简单随机、系统和分层抽样的方式。总结共享下: 0.示例样表:用户id和2个可用的分组字段,如下示例: 1. 简单随机抽样 (rand()) 示例:从表中,随机抽取100个用户数据,做实现评估,实现如: 1). 给所有数据一个共同的标记, 2). 然后随机排序后,取出100条即可 2.系统抽样(mod,rand()) 示例:从表中,依照userrid取模,分5组,每组随机抽取100个用户,实现如: 1). 依据user_id,取模,获取 mod_numd ... 详情

算法测试系列分享纲要

数据应用测试团队服务于应用算法,产品涉及到业务、算法、系统不同的侧面,测试对象覆盖数据、算法、人工评测、接口、功能、性能等不同类型。因此在与合作团队间协作过程与传统流程不同,测试采用的技术策略也与以往不同。这里将汇总,我们在算法产品测试过程中流程、策略、技术等方面的分享。 一、算法产品需求流程篇 ——活动进行中的流程规约 算法产品需求核心流程 二、算法评测体系标 ——对于行业内指标实战论证、创新指标 覆盖率 失效率 新颖性 时效性 准确度 多样性 共现度 NDCG AUC ... 详情

算法测试分享之流程:算法产品需求核心流程

因数据产品涉及到业务、算法、系统不同的侧面,测试对象也需要覆盖数据、算法、接口、功能、性能等不同类型。因此在与合作团队间协作过程与传统的需求流程不同。这里将从需求开始到发布上线中我们遵守团队协作的过程,梳理分享一下,以供参考。约定项和执行内容项,依照团队具体情况共同确定,不细缀。 【活动要点】 1. 需求接入:确立目标—业务数据、算法期望、产品目标(执行人:PD、TL、算法TL) 2.里程计划:确立阶段时间点—方案、提测、发布(执行人:需求负责人) 3.算法方案: 先预研分析数据,确立目标可行性,再详细算法方案(执行人:算法开发) 4.系统测试方案:评估是否进行性能测试(执行人:测试负责人) 5.算法测试方案:明确算法输入输出,测试方案选型、指标... 详情

石蜜“双十二新版首发”活动

1212,淘不一样,1212淘什么,淘宝最神秘的语音电台空间——石蜜,淘语音乐趣! 石蜜“双十二新版首发”,聚音活动马上开始! 你想成为最具甜美的语音主播嘛? 你想成为一个受人瞩目的站长么? 你想随时随地的大声喊出自己的告白么? 那么就来体验石蜜之旅吧! 下载地址: 安卓下载: http://app.taobao.com/software/detail.htm?spm=a210u.1000832.1000748.28.gMXnz9&appId=18886 IOS下载: 下载链接: https://itunes.apple.com/cn/app/shi-mi/id575824268?l=en&mt=8 二维码下载: ... 详情

Trunner技术漫游 - 架构篇

Trunner是淘宝性能团队基于开源压测工具Grinder开发的集群化的压测工具。Trunner=节点自管理的任务执行集群 + 压测引擎。其中压测引擎采用的是开源工具Grinder的核心模块(在3.7.1版本的基础上做了定制和Bug修复),Grinder核心模块被用来执行Jython语言编写的性能测试脚本和进行非侵入式的性能打点,Grinder自有Console-Multi-Agent模式的分布式压测框架完全被Trunner的自管理任务执行集群所替代,通过Trunner的自管理任务执行集群,一个Trunner集群可以同时运行多个性能测试任务/场景,并且将测试数据通过性能团队的PAP性能自动化平台接口回传入库进行性能分析和图表展示。 Trunner的自管理任务执行集群由控制节点和代理... 详情

BIT数据准备工具

BIT数据准备工具 还在烦恼不知道怎么准备数据么,还在疑惑数据准确性么,还在惆怅数据准备浪费时间么,还在害怕数据被修改么……请使用BIT,谁用谁知道。 What BIT是Build in Test, 现在BIT着力于数据准备这一块,帮助测试,开发,运营,客服快速准备各类型数据,可进行测试或者验收产品,提高效率。 工具链接http://bit.taobao.ali.com/bit/menu.htm?id=2249 Why 区别于其他数据准备,BIT不需要编码,进行简单的配置就可以完成数据准备,并且BIT运行的速度较快,BIT可以为每个团队打造出专属于自己业务需要的站点,站点内的数据不会受别人数据影响,可以DIY出自己想要的模式,便于使用。 Resolve 测试同学往往是头... 详情

Tcon2012 PPT & Video

淘宝技术嘉年华的Tcon2012 PPT和视频来了:http://adc.taobao.com/#7th#tcon # 互联网测试 # 观看视频ppt下载豆瓣ios自动化测试实践和经验- | 芈峮 (豆瓣) 观看视频ppt下载Leverage Virtualization in Software Test- | 谢雪娟 (EMC) 观看视频ppt下载Athrun instrument driver- | 李子乐/太禅 (淘宝网) 观看视频ppt下载敏捷测试中的工具实现- | 黄利/公直 (一淘网) 观看视频ppt下载Tester,One Step Forward 测试向前一步- 郭贤忠 观看视频p... 详情

阿里技术嘉年华(ADC 2012)-第四届TCon顺利结束

亲爱的Tester们,阿里技术嘉年华(ADC 2012)-第四届TCon已经顺利结束,感谢大家对TCon的热情支持,也感谢本次辛苦工作的组委会工作人员,回顾一下本届TCon的几个topic: 论坛一: 芈峮(豆瓣)——《 豆瓣IOS自动化测试实践与经验》 太禅(淘宝网)——《 Athrun Instrument Driver》 郭贤忠——《测试前向走一步》 仁甫(淘宝网)——《 XPP极限编程实践》 廖光明(支付宝)——《 支付宝持续集成之代码度量模型》 论坛二: 专题一:LeverageVirtualizationinSoftwareTest(谢雪娟(EMC)) 专题二:敏捷测试中的工具实现(黄利公直(一... 详情

Tcon 2012之XPP极速编程实践

主要介绍了XPP的模式,在此模式下PD, Dev, QA, DevOps各角色的职责与定位,以及如何持续快速交付高质量产品。 XPP的模式--面向交付开发与传统的面向测试开发区别: 极限编程的模式,面向交付的开发:有测试的工作,但没有真正的测试环节存在。开发写完代码,直接上线。没有经过严格的测试,会不会出现质量倒退呢,其实是赋予测试一些定的含义。 开发在编码阶段加入:代码审查、单元测试、集成测试;在交付阶段:加入一个新的角色DevOps,从复杂的TC编写中释放出来,而是做用例审查、验收测试、自动化回归。 需要建立持续集成的开发环境,便于开发自行测试。 在Xpp模式下,人员的职责和定位: 如何更快的交付 1. 需求管理方面:将需求拆分为小的端到端可测... 详情

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