引言 在日常的移动端测试沟通过程中，我们经常会听到开发说到一些平台开发术语，本次小编将对Android四大组件之一的Activity进行些简单的介绍和测试点总结。 ?...另外，Activity也会经常启动属于其他应用的Activity。例如，浏览器应用的Activity可能会启动社交媒体应用的“分享”Activity。 ?...2、Activity生命周期 Activity的生命周期直接影响到与用户的交互，因此生命周期很重要。当用户浏览、退出和返回到应用时，应用中的Activity会在其生命周期的不同状态间转换。...此时，该Activity位于Activity堆栈的顶部，并会捕获所有用户输入。应用的大部分核心功能都是在onResume()方法中实现的。...2、测试注意点 Activity是应用中每次用户互动的容器，因此测试应用的Activity时，可以关注以下测试点： 1）Activity相关的应用交互页面的数据、布局、网络请求等的展示响应的正确性； 2
准备 一台已经设置好可以使用sudo命令的非root账号的CentOS服务器，并且已开启防火墙。...没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后在购买服务器。 安装iPerf 该iperf软件包包含在大多数Linux发行版的存储库中。...此路径可能因您的iPerf版本而异。 如何使用iPerf 在测试连接的计算机上安装iPerf。如果您在个人计算机上使用基于Unix或Linux的操作系统，则可以在本地计算机上安装iPerf。...但是，如果要测试服务器的吞吐量，最好使用另一台服务器作为终点，因为本地ISP可能会施加可能影响测试结果的网络限制。...它也远远低于1GB 服务器提供的最大出站带宽上限。这是因为默认情况下，iPerf将UDP客户端的带宽限制为每秒1 Mbit。 您可以使用-b标志更改此值，将数字替换为您要测试的最大带宽速率。
【题目1】在下表写出对应的自定义格式 如上图所示，输入值，为我们真正输入的值。显示值，是excel里显示出来的值。 为什么输入的值与显示的值看起来不一样呢？...3个分号是单元格自定义格式的分隔符。自定义格式代码的完整结构为：正数;负数;零值;文本。 以3个分号划分4个区段，每个区段的代码对不同类型的内容产生作用。...如我们想输入“广州”时，显示的是“广州分部”;输入“上海”，显示的是“上海分部”等等。 （4）@代表的是文本占位符，而数字占位符，是用0来表示的。...所以，当输入类似“56”，却想显示为“0056”的时候，可以在“设置单元格格式”对话框中，把数字格式代码修改为“0000”即可。当输入的数字比代码的数量少时，会显示为无意义的零值。...输入所需要的数据，如案例中输入的是“未知”；在输入结束时，按Ctrl+Enter组合键确认输入，此时，就会在选定的所有空白单元格里批量输入了相同的内容。
单选题 检查程序，是否存在问题，如果存在指出问题所在，如果不存在，说明输出结果。 package algorithms.com.guan.javajicu; ...
戳【阅读原文】，参与活动！
——马哥 运维人员想要生活更从容、更愉悦、更优雅必须有更扎实的linux技术支撑才可以。 我们学了这么就的linux，那到底我们处在一个什么样的水平呢？ 下面一起来测试一下吧！...以上说法都不对 3、当登录linux后，登录的shell将查不同启动文件来处理其中的命令，处理文件的顺序是（ ） a....调整进程119的nice值, nice -5 119 B. 调整进程119的nice值, renice -5 119 C. 调整进程110的nice值, nice -5 110 D....，第一个有引导程序的设备即为启动系统用到的设备 D.启动用户空间的第一个应用程序：/sbin/init 18、CentOS 6系统中，Linux系统运行级别，关系对应不正确的是( ) A.4--维护模式...5、进程A在启动时,系统的可打开的最大文件描述符个数为1024, 此时将系统的可打开的最大文件描述符个数设置为65535, 之后如果进程A创建子进程后, 那么子进程可打开的最大文件描述符个数为1024,
前几天学习了Python的多分支结构及其异常处理，接下来便是用多分支结构来解决问题啦，毕竟如何一项技术出来都应该是为大家所服务的。...首先我们先认识BMI：BMI（Body Mass Index）:国际上常用的衡量人体肥胖和健康的重要标准，主要用于统计分析。...BMI=体重（单位：kg）/身高的平方（单位：m） 按照不同的地区有着不同的标准，如下： ? 接下来小编会给出两种版本的代码，第一种是单独输出一种标准值，第二种是同时输出两种标准值。...两种代码其实是差不多的，但为什么能同时输出两种标准呢？这就是算法设计的魅力了，在代码知识相差不大的情况下，会算法设计的显然更占优势。...对于改进版，我们需要处理的是同时输出国内国际对应的分类，且在使用多分支结构时需要注意条件的覆盖！！！
6.当涉及大数据，你如何描述你与销售的关系？...做完了上面的选择题，下面就一起来对照一下你的数据管理水平到底怎么样吧。 a)如果您选择A最多： 好哇！你属于数据管理的冠军。...你努力保持数据库的不断增长，在整个组织中实施了数据质量规则，根据需要提高和增加您的数据库，并保持数据质量对整个活动产生积极的影响。你是数据管理的模范，继续保持出色表现！...b)如果您选择B最多： 你正在尝试！目前虽然是平庸的数据管理者，但你可能希望把其提高到一个新的曾次，以优化您的活动。也许相比数据驱动，你更专注于内容和设计驱动。...这样做不仅可以帮助你拯救你的数据库，且有助于你的职业生涯。
面对不确定时，拒绝猜测 现在做好过不做，但盲目动手不如不做 如果你的实现很难说清楚，那是个坏想法；反之亦然 … ?...当你学完基础，可以写点代码的时候，可能经常感觉自己的实现很别扭。有经验的程序员会一眼看出你的代码出自一个初学者之手。这就是我们经常说的，代码不够 pythonic。...的经验。...于是你不得不增加更多的判断。 pythonic 写法： value = dct.get(key, 0) 改用 get 方法，不存在时会得到 None，或者指定的默认值（这里是 0）。...你自己可以通过循环实现，但只要搜一下，就会知道 list(set(x)) 这种用法。 多写。自己还没写几行代码，就先别纠结什么效率什么风格了。最终还是要写上足够量的代码，才会有“悟道”的那一刻。
利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。...，可以使用的抽样方法是：(D) A有放回的简单随机抽样 B无放回的简单随机抽样 C分层抽样 D渐进抽样 28.数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是(C) A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容...假设65%的比赛队0胜出，剩余的比赛队1获胜。队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场，而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。...A、基于图的凝聚度 B、基于原型的凝聚度 C、基于原型的分离度 D、基于图的凝聚度和分离度 72.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（A）。...D.数据仓库的数据是反映历史变化的 E.数据仓库是面向事务的 13.以下各项均是针对数据仓库的不同说法，你认为正确的有（BCDE）。
，比如： 优美胜于丑陋 明确胜于隐晦 简单胜于复杂 … 可读性很重要 不要忽略错误 面对不确定时，拒绝猜测 现在做好过不做，但盲目动手不如不做 如果你的实现很难说清楚，那是个坏想法；反之亦然 … 当你学完基础...有经验的程序员会一眼看出你的代码出自一个初学者之手。这就是我们经常说的，代码不够 pythonic。...于是你不得不增加更多的判断。 pythonic 写法： value = dct.get(key, 0) 改用 get 方法，不存在时会得到 None，或者指定的默认值（这里是 0）。...你自己可以通过循环实现，但只要搜一下，就会知道 list(set(x)) 这种用法。 多写。自己还没写几行代码，就先别纠结什么效率什么风格了。最终还是要写上足够量的代码，才会有“悟道”的那一刻。...试试看能不能写出你认为 pythonic 的代码，欢迎在留言中分享。
= b: if a > b: print('你第%d输入的数字小于电脑随机数字'%i) b = int(input('请再次输入数字:')) else:...print('你第%d输入的数字大于电脑随机数字'%i) b = int(input('请再次输入数字:')) i+=1 else: print('恭喜你...，你第%d次输入的数字与电脑的随机数字%d一样'%(i,b)) 17、计算平方根 num = float(input('请输入一个数字：')) num_sqrt = num ** 0.5 print('...y # 用户输入 print("选择运算：") print("1、相加") print("2、相减") print("3、相乘") print("4、相除") choice = input("输入你的选择...电子书一套2，拉你进高质量微信群，和天南地北的伙伴交流3，欢迎围观龙哥的朋友圈，不定期白嫖福利第一时间通知 ?
一、java面试笔试SQL语句：测测你会多少（单表） 题目：系统中有一个表WCEmploy(职工号，姓名，部门名，工种，工资) 1、请写出建表语句 create table WCEmploy (..., avg(gz) from wcemploy where type='钳工' group by department; （3）、请用一个SQL语句查询出不同部门的担任“钳工”的职工平均工资高于2000...2的成绩高的所有学生的学号 select sno from (select score ,sno from sc where cno = 1)a,(select score,sno from sc...2的成绩高的所有同学的学号、姓名 select a.sno, a.sname from student a, (select sno, score from sc where cno = 1) b, (...sno,sname from student where sno in (select distinct sno from sc where score < 60); 10，查询至少有一门课程与学号为1的同学所学课程相同的同学的学号和姓名
100个iOS开发/设计程序员面试题汇总，你将如何作答？ 大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少？答案在后面 单选题 1....数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 (C) A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照; C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容; D....考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。假设65%的比赛队0胜出，剩余的比赛队1获胜。队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场，而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。...数据仓库是面向主题的 B. 数据仓库的数据是集成的 C. 数据仓库的数据是相对稳定的 D. 数据仓库的数据是反映历史变化的 E. 数据仓库是面向事务的 13....以下各项均是针对数据仓库的不同说法，你认为正确的有（BCDE ）。
在自然语言处理中，针对英文任务的评测 benchmark 有 GLUE，SuperGLUE，针对中文任务的有 CLUE，这些都为自然语言处理的迅速发展奠定了基础，但随着预训练模型，尤其是大模型的不断涌现...，这些评测benchmark的指引作用越来越小，在很多榜单上模型的性能已超越所谓的“人类水平”，但模型的语言理解与应用能力相比人类的认知水平仍有较大差距。...那么，如何来准确标定这种差距，并在未来的发展中继续发挥评测 benchmark 的指导作用，成为了一个亟需解决的核心问题。 ...具体而言，CUGE 借助中国高考评价体系中的评估标准和自然语言处理研究现状，筛选出评估模型的7种重要语言能力，然后针对这些语言能力，选择了 17 个主流的评估任务以及对应的 19 个代表性数据集作为最终的评测...同时，基于每年的评测情况，来向大家展示机器语言能力的发展现状，共同推进自然语言处理领域的发展。
本文作者：南海一号 ---- 现在，很多小姐姐都很在意自己的颜值，毕竟颜值高的女孩子受到万人追捧，宛如公主一般。尤其是在大学校园里，美女是一茬一茬的。不化个妆都不好意思出寝室门。...那么，颜值到底要按照怎样的标准评估呢。 随着神经网络的发展，只要有带标签的数据集，我们可以预测评估很多事情，比如人脸识别，图像检索。...基于同样的原理，我们为什么不能构建一个神经网络，用于颜值的评估呢？ 有人可能会说：没有数据集也没有标签啊，你用什么去训练神经网络。...并且找了很多观察者给这些图片的颜值打分，然后取平均值。打分在0--5分之间，5分颜值最高。0分是最低的。...经过这样的处理，我们可以提取的68个特征点就可以进一步运算了，我们将68个坐标点转化为136个数字，输入到神经网络中。 这就是提取特征的步骤。 关于接下来的操作，请期待下一期，再见，朋友们。
当前，深度学习行业伴随人工智能技术得到迅猛发展，深度学习工程师优质人才供不应求，若缺乏合适的人才评估标准，难以促进优质人才的培养及就业。...初级：能够熟练开发、修改和运行深度学习代码，并进行工程化层面上的改造；具有将初等复杂的应用问题初步转化为适当的机器学习问题，并予以解决的能力。...中级：能够对自然语言处理、计算机视觉、语音三大领域中的任一类任务，通过调优使得该任 务上的模型达到特定的需求指标；熟悉机器学习算法的原理及不同算法间的差异，能够对中 等复杂的应用问题进行合理选型、设计相应的指标完成全流程构建并解决问题...高级：应能够深入分析自身业务或同类业务的需求，了解产品特性和研发关键点，理解算法本质，能够合理组合、改造并创新模型来解决更加复杂的应用问题。 新标准的评估指标 ?...在以往的文章中，小PP也为大家奉上了深度学习工程师进阶指南，欢迎大家点击菜单栏“往期专栏”中的“进阶指南”温习一番~
哈喽，各位小伙伴早上好，最近蛮多事情的前两天去检查了视力发现又降了，坐在电脑前的你要注意休息呀！...现在科技越来越发达，各种电子产品层出不穷，可是这些产品一方面带给我们的是越来越多人近视，但是由于工作原因我们不得不对着电脑，手机，iPad等等。...平时工作很忙的你可能没有时间去检测视力，所以今天我们推荐一款小程序给小伙伴们自已就可以轻松检测视力。...根据自己看到的在界面的底部点击「E」的朝向，待结束视力检测，就可得知自己的视力情况。 ? 点击「色盲测试」，根据自己所看到的数字进行填写，总共测试五次，即可得知自己是否患有色盲。 ?...在测试完是不是看着自已的视力也在下降啦，对着电脑要注意让眼睛放松哦，做做读书时候的眼保健操，1.2，3. 建议小伙伴们在晚上玩电子产品的时候，不要在黑暗的环境下玩，最好是开着灯玩并且不要躺着玩。
三日不食，五日不睡的学习 只为了能在开学的第一次月考中大显身手 让班上的小伙伴们刮目相看 指引方向的灯塔，企鹅已经给你点燃 为了让各位小伙伴们 了解自己“宅”在家的学习成果 腾讯企鹅辅导聚精会神搞事情...推出了“宅家学力大比拼”的活动 邀请全国小学生来PK 提前知晓对手的实力 才能一举击破，战无不胜 而且活动试题都在小学的课程框架内 利于开学前的查漏补缺 小伙伴们答完十道题以后 系统会自动评估你的学力值...计算你的答题用时，同时还能查看好友PK榜 看看谁在假期还如此费尽心机的学习 答题完了以后还可以邀请你的好友来PK 敲黑板！！...计算模块为小学阶段学习的基础和兴趣启蒙点，练习好计算有助于孩子培养数学兴趣，建立自信。 应用题大全模块教会孩子审题、思考、动笔三步走，培养孩子的书写习惯，准确理解每个步骤的含义。...图形模块的训练可以让孩子建立更好的平面想象力和空间想象力，为日后的几何学习打下坚实的基础。
本测试共25道题，帮助你检验对SVM原理和应用的掌握程度。 介绍 在某种意义上，你可以把机器学习算法看作有很多刀剑的军械库。里边有各种各样的工具，你要做的，就是得学会在对的时间使用对的工具。...如果你当时错过了也没关系，我们在这篇帖子中整理了所有的问题和答案。...，你要用One-vs-all策略训练一个SVM的模型。...阅读下面的文字，回答23-24题： 假定你使用阶数为2的线性核SVM，将模型应用到实际数据集上后，其训练准确率和测试准确率均为100%。 23....在增加了模型复杂度之后，你发现训练准确率仍是100%，原因可能是？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
