01
性能验证概述
什么是算法性能验证 · 为什么需要批量验证 · 常见误区与挑战
概念入门
02
测试环境搭建
硬件选型 · Python/pytest/pandas安装 · 虚拟环境配置
环境工具
03
测试数据准备
数据生成策略 · 真实vs模拟数据 · 数据清洗与预处理
数据预处理
04
基准测试框架
timeit模块 · cProfile性能剖析 · 自定义计时装饰器
基准timeit
05
批量测试脚本设计
参数化测试 · 测试用例组织 · 断言技巧
pytest脚本
06
性能指标采集
时间复杂度 · 空间复杂度 · CPU/内存/IO延迟
指标监控
07
结果存储与序列化
CSV/JSON/SQLite存储 · Pickle序列化
存储序列化
08
可视化分析基础
Matplotlib折线图/柱状图 · Seaborn热力图 · 趋势分析
可视化Matplotlib
09
对比测试方法
A/B测试设计 · 基线版本 · t检验显著性
对比统计
10
自动化测试流水线
Git Hooks · GitHub Actions · Cron定时任务
CI/CD自动化
11
多版本回归测试
版本管理 · 回归测试集 · 性能退化检测
回归版本
12
分布式批量测试
多进程/多线程 · concurrent.futures · Ray框架
分布式并行
13
超参数调优验证
网格搜索 · 随机搜索 · Optuna贝叶斯优化
调优Optuna
14
内存泄漏检测
tracemalloc · objgraph · gc模块调试
内存调试
15
IO性能瓶颈分析
文件读写 · 网络延迟 · 数据库查询优化
IO瓶颈
16
GPU加速性能验证
CUDA环境 · GPU利用率 · CPU vs GPU对比
GPUCUDA
17
大数据量压力测试
数据规模递增 · OOM边界 · 分块处理验证
压力大数据
18
实时性验证
延迟分布 · P99/P999 · 实时流处理性能
实时延迟
19
安全性与稳定性测试
异常输入 · 7x24长时间测试 · 资源泄漏检查
安全稳定性
20
报告自动生成
Jinja2模板 · HTML报告 · PDF导出
报告Jinja2
21
性能基线管理
基线数据库 · 对比算法 · 漂移告警
基线管理
22
微基准测试
设计原则 · JIT预热 · 测量误差控制
微基准JIT
23
集成测试中的性能验证
端到端性能 · 链路追踪 · 瓶颈定位
集成追踪
24
容器化测试环境
Docker镜像 · K8s资源限制 · 容器性能开销
容器Docker
25
跨平台兼容性测试
Win/Linux/macOS差异 · ARM vs x86对比
跨平台架构
26
测试数据版本控制
DVC使用 · 数据哈希校验 · 数据回滚
DVC版本
27
异常检测与告警
3σ异常检测 · 趋势异常 · 告警阈值
异常告警
28
性能测试框架扩展
自定义pytest插件 · hooks · 报告插件
扩展pytest
29
大规模测试集群管理
SLURM调度 · 结果聚合 · 集群监控
集群SLURM
30
综合实战项目
从零搭建完整批量验证系统 · 数据/测试/分析/报告全流程
实战全流程