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一行代码修复群晖VideoStation刮削器的评分BUG

发布于:6/5/2023, 5:09:14 PM @孙博
技术分享 | 群晖,VideoStation,刮削器,评分

群晖自带的 Video Station 是很多人建立私有影院的绝佳选择,其自带的刮削器效果强大,只要按照他规定的命名方式定义视频文件的名称,刮削器就可以智能的利用 The Movie DB 开放的API将影视信息保存到本机。

尽管绝大部分的视频都能够正常识别及保存,对于电视剧、动画等分季多集的作品来说,有时候会遇到作品详情能正常保存,但分级数据却都为空,这是为什么?

经过调查发现,对于不能正常保存的视频都有一个共同的现象——就是他们的评分数据都不规范。正常的评分数据是一个不超过1位的小数,但这些视频往往小数位数都会超过1位。比如我们拉取动画片《賭ケグルイ》的评分时,其用户评分(vote_average)返回的就是“8.251”。而 Video Station 处理这样的数据时,就会提示“数据格式不正确”,继而无法保存,除非手动将“8.251”改为“8.2”这样的1位小数格式。

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如何用 Z 值检验统计创单转化率差异

发布于:5/5/2023, 7:53:22 PM @孙博
技术分享 | 统计学,Z值检验,创单转化率,ChatGPT

在电子商务领域,创单转化率通常被用来评估网站或应用的转化效果。想要比较两个样本的创单转化率差异是否显著,可以采用 Z 值检验方法。

本文记录了作者与 ChatGPT 深入探讨了利用 Z 值检验算法进行统计分析的相关问题,并最终得出结论。首先需要设定原假设和备择假设,然后采集两个样本的数据,计算出创单转化率以及标准差。接下来,根据 Z 值检验的公式进行计算,最后根据显著性水平和检验方法来判断两组样本之间的差异是否显著。需要注意的是,在解释实验结果时,需要同时考虑差异的显著性和实际效应大小,避免过度解读统计显著性。在实际应用过程中,要根据实验问题的具体特点来选择合适的检验方法,并且要保证数据的可靠性和有效性。

以下为对话全文(未删改)

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RestTemplate 在慢请求场景下的优化

发布于:4/26/2023, 10:36:00 AM @孙博
技术分享 | Java,RestTemplate,高并发,ChatGPT

众所周知,ChatGPT 的能力虽然很强,但是响应速度并没有那么快。我们在产品中接入它的接口时,甚至会存在等待时间超过30秒的情况。

为了防止因为它的接口响应慢而拖垮系统,我们也向它咨询了如何解决这个问题的方案。

最终的核心要素就是解决 RestTemplate 资源占用的问题,以下为对话实录:

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