字节跳动测试开发面试题
时间: 2023-09-02 13:08:28 浏览: 115
在字节跳动的测试开发岗位面试中，可能会涉及到不同类型的测试。其中包括性能测试、β测试和α测试。性能测试主要用于评估一个产品或组件是否满足性能需求，包括负载测试、强度测试、数据库容量测试和基准测试等类型。β测试是在一个或多个用户的实际使用环境下进行的测试，开发者通常不在测试现场。α测试是在开发环境下由一个用户进行的测试，也可以是公司内部的用户在模拟实际操作环境下进行的受控测试。在面试中，可能会涉及到这些测试类型的概念、应用场景和相应的测试策略等问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [2022年春招热乎的字节跳动软件测试工程师面试题及答案分享~](https://blog.csdn.net/okcross0/article/details/125378901)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
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 /
c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf
校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。
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