对于一个正常规模的业务系统，除了必要的业务代码之外，还会有一些公共方法来完成公共逻辑，如获取请求方 IP 地址、日期和数字的格式化处理、检查用户权限等。尽管这些公共方法的具体实现可能不同，但它们通常都是扮演着完成公共逻辑的角色。这些公共方法可能会被封装成服务，也可能会被写入工具类的静态方法中。那么为什么会有这些差异？这些不同的实现方式在设计层面上有何不同之处？本文将探讨这个问题。

既然提到了静态方法与通过对象暴露的方法，首先我们要想一下这两种方式本质的区别是什么。我们经常会提到“面向对象”这个词，如果从这一点来说，静态方法与通过对象暴露的方法的一个重要的区别就是——工具类的静态方法是一个孤立的方法，而对象提供的方法是隶属于特定对象的。

考虑到大环境的因素，接下来的讨论将以 Java 为例。

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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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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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