综合实验 nginx+nfs+kpa- 实验目的:
最编程
2024-03-04 10:28:50
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静态资源和动态资源分别存放在远端存储NFS上,NFS上数据实现实时备份,用户通过负载访问后端的web服务。实现ngixn负载高可用,当keepalived master宕机,vip能自动跳转到备用节点
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什么是可用性测试?有效性(Effectiveness)-- 用户完成特定任务和实现特定目标的正确性和完整性程度;效率(Efficiency)-- 用户完成任务的正确性和完整性程度与所用资源(如时间)之比;满意度(Satisfaction)-- 用户在使用产品时的主观满意度和接受程度。 2.如何获得可用性? 可以参考以下原则:Gould、Boies 和 Lewis(1991 年)为以用户为中心的设计定义了 4 个重要原则: 早期以用户为中心:设计者应在设计过程的早期就努力了解用户的需求。 综合设计:设计的所有方面都应同步发展,而不是按顺序进行。使产品的内部设计始终与用户界面的需求保持一致。 早期和持续测试:当今唯一可行的软件测试方法是经验主义方法,即如果实际用户认为设计可行,该设计就是可行的。通过在整个开发过程中引入可用性测试,用户就有机会在产品推出之前对设计提出反馈意见。 迭代设计:大问题往往掩盖了小问题的存在。设计人员和开发人员应在整个测试过程中对设计进行迭代。 3...什么是可用性测试? 可用性测试是根据可用性标准对图形用户界面进行的系统评估。 可用性测试是衡量用户与系统(网站、软件应用程序、移动技术或任何用户操作设备)交互时的体验质量。4.如何进行可用性测试? l 实验室实验
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统计学习 04:假设检验(以 t 检验为例)和 P 值 - 要点 I. 假设检验的一般思路 假设检验 清楚你的问题是什么?期望得出什么结论? 例如,两种药物的疗效是否存在差异,自变量与因变量之间是否存在回归关系 .... 请始终牢记,假设检验回答的是是否存在某种关系的问题:它并不衡量这种关系有多大。 提出两种假设:零假设 (H0) 和备择假设 (H1) 零假设与备择假设相反,一般来说,研究的目的是证明原假设是错误的,即得出备择假设的结论。 例如,如果实验预期希望两种药物的疗效存在差异,那么 H0:μ1 - μ2 = 0;H1:μ1 - μ2 ≠ 0 H0:μ1-μ2 = 0 的一般形式称为双侧检验,而 >、<等零假设称为单侧检验。一般来说双侧检验更为常见,下面也主要介绍这种方法。 单尾或双尾测试 根据原始数据计算零假设概率分布的统计量(t 值、Z 值、F 值等)。 根据问题的性质选择合适的概率检验方法,从而计算出相应的统计量值;因此,不同情况的统计量值有不同的计算方法。 根据计算出的统计量值,利用统计软件,可以知道相应的 p 值是多少 也可以先确定一个合适的显著性水平(0.0.001....),并计算其临界值,再与我们计算出的统计量值进行比较,从而做出判断。 根据第四步的比较结果,如果 p 值小于预期的显著性水平(α,通常设定为 0.05),则认为该统计量远离原假设分布,属于小概率事件,则拒绝原假设,从而接受备择假设。 决定 要点 2:以 t 检验为例,演示上述假设检验思路。 t 检验基于 t 分布,常见的 t 检验有三种,如下图所示,但我认为第三种配对设计可能更常用(零假设:差异是否为零),下面介绍的例子就是一种配对设计 三次 t 检验 举例测量两组大鼠肝脏中维生素 A 的含量,比较两组大鼠维生素 A 含量是否有差异。数据如下 数据 (1) 预计两组大鼠的维生素 A 水平存在差异 (2) H0:μd=0,H1:μd≠0,α=0.05,双侧检验 (3) t 统计量的计算 配方 计算 上述程序计算的是*度为 7 的 t 分布情况下的 t 值。只需理解公式即可,不同的方法有不同的公式,这些交给统计软件即可。
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