请列举50个后端面试题,并回答

时间: 2023-03-15 19:35:47 浏览: 90
1 请解释什么是后端? 答:后端指的是为网站或应用程序提供数据服务的服务器,它包括与用户界面无关的逻辑处理和数据存储。2. 请解释状态管理? 答:状态管理指的是用于在一个系统中的不同部分之间同步数据的技术,它使用一种称为“状态树”的数据结构来存储和管理信息。3. 请解释什么是RESTful API? 答:RESTful API是一种基于HTTP协议的编程接口,它使用HTTP方法(如GET,POST,PUT,PATCH,DELETE)来实现特定的功能,如检索,更新和删除数据。4. 请解释什么是HTTP状态码? 答:HTTP状态码是一种服务器端返回给客户端的标准响应,它可用于指示请求是否被成功处理。常见的状态码包括200(成功),404(未找到),500(服务器错误)等。5. 请解释什么是HTTP请求方法? 答:HTTP请求方法是一种指示服务器端如何处理客户端发送的请求的指令,它们包括GET(获取资源),POST(创建资源),PUT(更新资源),PATCH(部分更新资源),DELETE(删除资源)等。
相关问题

请列举关于MQTT的面试题,并给出回答

以下是关于MQTT的面试题及其回答: 1. 什么是MQTT? MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一个轻量级的、基于发布/订阅模式的消息传输协议,广泛应用于物联网、传感器网络等场景。 2. MQTT的优点是什么? MQTT的优点包括: - 轻量级:MQTT的消息头非常小,传输效率高; - 灵活性高:MQTT支持多种消息传输模式,包括点对点、发布/订阅、请求/响应等; - 可靠性强:MQTT支持消息确认、重发等机制,确保消息可靠传输; - 易于集成:MQTT支持多种平台和语言,易于与其他系统集成。 3. MQTT的消息传输模式有哪些? MQTT的消息传输模式包括: - 点对点通信(Point-to-Point):一个客户端直接向另一个客户端发送消息; - 发布/订阅模式(Publish/Subscribe):一个客户端发布消息到一个主题,多个客户端通过订阅该主题来接收消息; - 请求/响应模式(Request/Response):一个客户端向另一个客户端发送请求,接收方回复响应。 4. MQTT的QoS级别有哪些? MQTT的QoS(Quality of Service)级别包括: - QoS 0:最多传输一次,不保证消息可靠传输; - QoS 1:至少传输一次,确保消息至少传输一次,但可能重复传输; - QoS 2:恰好传输一次,确保消息恰好传输一次,但可能重复传输。 5. MQTT的保留消息是什么? MQTT的保留消息是指发布到主题的消息被存储在服务器上,当有新的订阅者订阅该主题时,服务器会将该消息发送给该订阅者。保留消息可以用于向新订阅者提供最新的状态信息或配置信息。 6. MQTT的Last Will和Testament是什么? MQTT的Last Will和Testament是指在客户端意外断开连接时,服务器向其他客户端发送的消息。Last Will是指客户端连接断开时发送的消息,而Testament是指客户端连接超时时发送的消息。 7. MQTT的消息头包括哪些信息? MQTT的消息头包括消息类型、QoS级别、保留标志、主题名称、消息标识符等信息。

django后端面试题目,请列举30道高频题目

很高兴能回答您的问题。下面是30道高频Django后端面试题目:1. Django是什么? 2. 什么是Django框架? 3. 什么是Django中间件? 4. Django中的URL模式有哪些? 5. Django模型类如何定义? 6. Django有哪些功能? 7. Django中如何使用模板? 8. Django如何实现路由? 9. Django如何设置数据库? 10. Django中的数据库迁移是什么? 11. Django中如何使用视图? 12. Django中的Forms模块有什么用? 13. Django中的Cookie如何使用? 14. Django中的认证框架是什么? 15. Django中的静态文件如何加载? 16. Django中的单元测试如何实现? 17. Django中的缓存是什么? 18. Django中的中间件有哪些? 19. Django中如何使用会话? 20. Django中的模型如何定义? 21. Django中有哪些内置标签? 22. Django中的ORM有什么用? 23. Django中的Generic Views有什么用? 24. Django中的class-based views有什么用? 25. Django中的REST Framework有什么用? 26. Django中的signals有什么用? 27. Django有哪些解析器? 28. Django中如何处理文件上传? 29. Django中的模型管理器有什么用? 30. Django中的模型管理器有哪些方法?

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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