《神策数据笔试》专题

分享两个算法题的思路，第一个完全ac，第二个完全没ac，结束了检查的时候发现第一行注释忘记解开了，难怪说最后几分钟一直测不过去。但是思路我觉得是对的，大家可以看看，欢迎大家 点赞 留言 讨论。 第一题：100%ac比较简单：给思路并举例 找出每段的长度，111 222 33333 推进一个新数组，[3,3,4] 然后对新数组每项除以二向下取证进行累加累加1+ 1+ 2 = 4 第二题：我把思路模拟

又是做完笔试急冲冲来写笔经啦~ 投递岗位：测试工程师 内容：20道单选+15道多选+3道附加题（也是单选题） 时长：共1.5小时，其中不同内容无具体时间限制，小弟不才，半个小时才做完了，试卷并不难比较基础，相信很多快刀斩乱麻的大神20min就能搞定。 考察点如下： 一、测试基础知识：测试的目的、测试的几个重点环节、测试用例设计、黑白盒测试 二、大疆相关内容：飞控、多旋翼、成像、光圈、图像锐化等方面

如果开发的插件需要提供测试数据，建议直接在插件目录添加一个testdata.sql，然后将测试数据的SQL存放在此文件中。 注意testdata.sql需要由用户手动导入，因此此文件中的__PREFIX__不会进行替换。 需要在文档中提醒用户导入测试数据的方法。

数据与数据结构 1. 数据 1.1 数据(data) 数据：是信息的载体，是描述客观事物的数、字符，以及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。 1.2 数据大致分的两类：(1)数值性数据；(2)非数值数据 数值性数据：主要包括整数、浮点数、复数、双精度数等，主要用于工程和科学计算，以及商业事务处理。 非数值数据：主要包括字符和字符串，以及文字、图形、图像、语音等数据。 1.3

决策覆盖技术属于白盒测试，它为布尔值提供决策覆盖。此技术报告布尔表达式的真/假结果。每当语句中有两个或多个结果的可能性时，如while语句，if语句和case语句(控制流语句)，它被视为决策点，因为有两个结果为或。 决策覆盖率通过使用控制流图或图表涵盖代码的每个布尔条件的所有可能结果。 通常，决策点有两个决策值，一个是，另一个是，这就是为什么大多数时候结果总数是2的原因。决策覆盖率的百分比可以通过

下面是execute（）方法所做的事情

本文向大家介绍Android倒计时神器(CountDownTimer)，包括了Android倒计时神器(CountDownTimer)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Android倒计时神器 - CountDownTimer，供大家参考，具体内容如下 啥是CountDownTimer？​ CountDownTimer是Andorid.os包下一个谷歌为我们封装好的一个倒计时工具。我们吗、

问题内容： 对于我的研究生研究，我正在创建一个训练识别图像的神经网络。就像许多示例一样，我要比仅对RGB值进行栅格化，下采样并将其发送到网络的输入要复杂得多。实际上，我使用了100多个经过独立训练的神经网络来检测特征，例如线条，阴影图案等。更像是人眼，到目前为止，它的效果非常好！问题是我有很多训练数据。我向它展示了汽车的100多个示例。然后是一个人的100个例子。然后是100多只狗的样子，等等。这

主要内容：使用TensorFlow实现递归神经网络递归神经网络是一种面向深度学习的算法，遵循顺序方法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络称为循环，因为它们以顺序方式执行数学计算。 考虑以下步骤来训练递归神经网络 - 第1步 - 从数据集输入特定示例。 第2步 - 网络将举例并使用随机初始化变量计算一些计算。 第3步 - 然后计算预测结果。 第4步 - 生成的实际结果与期望值的比较将产生错误。 第5步 -

在了解了机器学习概念之后，现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中，我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于

深度神经网络具有独特的功能，可以帮助机器学习突破自然语言的过程。 据观察，这些模型中的大多数将语言视为单词或字符的平坦序列，并使用一种称为递归神经网络或RNN的模型。 许多研究人员得出的结论是，对于短语的分层树，语言最容易被理解。 此类型包含在考虑特定结构的递归神经网络中。 PyTorch有一个特定的功能，有助于使这些复杂的自然语言处理模型更容易。 它是一个功能齐全的框架，适用于各种深度学习，并为

递归神经网络是一种遵循顺序方法的深度学习导向算法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络被称为循环，因为它们以顺序方式执行数学计算，完成一个接一个的任务。 下图说明了循环神经网络的完整方法和工作 - 在上图中，，，和是包括一些隐藏输入值的输入，即输出的相应输出的，和。现在将专注于实现PyTorch，以在递归神经网络的帮助下创建正弦波。 在训练期间，将遵循模型

主要内容：卷积神经网络深度学习是机器学习的一个分支，它是近几十年来研究人员突破的关键步骤。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 下面给出了两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络。 在本章中，我们将关注第一种类型，即卷积神经网络(CNN)。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。 CNN与任何其他普通神经网络之间的主要区别在于CNN

神经网络的主要原理包括一系列基本元素，即人工神经元或感知器。它包括几个基本输入，如：x1，x2 …… .. xn，如果总和大于激活潜在量，则产生二进制输出。 样本神经元的示意图如下所述 - 产生的输出可以认为是具有激活潜在量或偏差加权和。 典型的神经网络架构如下所述 - 输入和输出之间的层称为隐藏层，层之间的连接密度和类型是配置。例如，完全连接的配置使层L的所有神经元连接到的神经元。对于更明显的定

stacktrace示例（已消毒）：