[面试题]C基础题目-测试下自己(附答案)

【面试】2020软件测试面试题及答案汇总 进大厂,拿高薪offer必备 阅读详情

编者按:非常基本关于C语言的问题,一个信息类(计算机,资讯工程,电子工程, 通信
工程)专业的本科毕业生应该达到的水平。题目不难,全部都能快速地答完,当然也需要
一定的知识储备。

对于大多数人,我们预期你可能答错 1)  4)  15)题,所以答错3道以内的,我们认为
你很棒

答错5道题以内,我们认为你还不错(你还可能答错第9题)

如果你有6道以上的题目不能答对,基本上我们都不好说什么了....

约定:

  1) 下面的测试题中,认为所有必须的头文件都已经正确的包含了

    2)数据类型   

        char 一个字节 1 byte

        int 两个字节 2 byte (16位系统 ,认为整型是2个字节)

        long int 四个字节 4 byte

        float  四个字节4 byet

        double 八个字节 8 byte

        long double 十个字节 10 byte

        pointer 两个字节 2 byte(注意,16位系统,地址总线只有16位)

第1题: 考查对volatile关键字的认识

#include <setjmp.h>

static jmp_buf  buf;

main()   

{

  volatile  int b;

  b =3;

  if(setjmp(buf)!=0)  

  {

    printf("%d ", b);  

    exit(0);

  }

  b=5;

  longjmp(buf , 1);

}  

请问,这段程序的输出是

(a) 3

(b) 5

(c) 0

(d) 以上均不是

第2题:考查类型转换

main()

{

  struct node

  {

    int a;

    int b;

    int c;   

  };

  struct node  s= { 3, 5,6 };

  struct node *pt = &s;

  printf("%d" ,  *(int*)pt);

}

  

这段程序的输出是:

(a) 3

(b) 5

(c) 6

(d) 7

第3题:考查递归调用

int  foo ( int x , int  n) 

{

  int val;

  val =1;

  

  if (n>0)

  {

    if (n%2 == 1)  val = val *x;

   

    val = val * foo(x*x , n/2);

  }

  return val;

}


这段代码对x和n完成什么样的功能(操作)?

(a) x^n (x的n次幂)

(b) x*n(x与n的乘积)

(c) n^x(n的x次幂)

(d) 以上均不是

第4题:考查指针,这道题只适合于那些特别细心且对指针和数组有深入理解的人

main()

{

  int  a[5] = {1,2,3,4,5};

  int *ptr =  (int*)(&a+1);

  printf("%d %d" , *(a+1), *(ptr-1) );

}

  

这段程序的输出是:

(a) 2 2

(b) 2 1

(c) 2 5

(d) 以上均不是

第5题:考查多维数组与指针

void foo(int [][3] );   

main()

{

  int a [3][3]= { { 1,2,3} , { 4,5,6},{7,8,9}};

  foo(a);

  printf("%d" , a[2][1]);

}

void foo( int b[][3])  

{

  ++ b;

  b[1][1] =9;

}

  

这段程序的输出是:

(a) 8

(b) 9

(c) 7

(d)以上均不对


第6题目:考查逗号表达式

main()

{

  int a, b,c, d;

  a=3;

  b=5;

  c=a,b;

  d=(a,b);

  printf("c=%d" ,c);

  printf("d=%d" ,d);

}

这段程序的输出是:

(a) c=3 d=3

(b) c=5 d=3

(c) c=3 d=5

(d) c=5 d=5

第7题:考查指针数组

main()

{

  int a[][3] = { 1,2,3 ,4,5,6};

  int (*ptr)[3] =a;

  printf("%d %d "  ,(*ptr)[1], (*ptr)[2] );

  ++ptr;

  printf("%d %d"  ,(*ptr)[1], (*ptr)[2] );

}

这段程序的输出是:

(a) 2 3 5 6

(b) 2 3 4 5

(c) 4 5 0 0

(d) 以上均不对

第8题:考查函数指针

int *f1(void)

{

  int x =10;

  return(&x);

}

int *f2(void)

{

  int*ptr;

  *ptr =10;

  return ptr;

}

int *f3(void)

{

  int *ptr;

  ptr=(int*) malloc(sizeof(int));

  return ptr;

}

上面这3个函数哪一个最可能引起指针方面的问题

(a) 只有 f3

(b) 只有f1 and f3

(c) 只有f1 and f2

(d) f1 , f2 ,f3

第9题:考查自加操作(++)

main()

{

  int i=3;

  int j;

  j = sizeof(++i+ ++i);

  printf("i=%d j=%d", i ,j);

}

这段程序的输出是:

(a) i=4 j=2

(b) i=3 j=2

(c) i=3 j=4

(d) i=3 j=6

第10题:考查形式参数,实际参数,指针和数组

void f1(int *, int);

void f2(int *, int);

void(*p[2]) ( int *, int);

main()

{

  int a;

  int b;

  p[0] = f1;

  p[1] = f2;

  a=3;

  b=5;

  p[0](&a , b);

  printf("%d/t %d/t" , a ,b);

  p[1](&a , b);

  printf("%d/t %d/t" , a ,b);

}

void f1( int* p , int q)

{

  int tmp;

  tmp =*p;

  *p = q;

  q= tmp;

}

void f2( int* p , int q)

{

  int tmp;

  tmp =*p;

  *p = q;

  q= tmp;

}  

这段程序的输出是:

(a) 5 5 5 5

(b) 3 5 3 5

(c) 5 3 5 3

(d) 3 3 3 3

第11题:考查自减操作(--)

void e(int );  

main()

{

  int a;

  a=3;

  e(a);

}

void e(int n)

{

  if(n>0)

  {

    e(--n);

    printf("%d" , n);

    e(--n);

  }

}

这段程序的输出是:

(a) 0 1 2 0

(b) 0 1 2 1

(c) 1 2 0 1

(d) 0 2 1 1

第12题:考查typedef类型定义,函数指针

typedef int (*test) ( float * , float*)

test tmp;

tmp 的类型是

(a) 函数的指针,该函数以 两个指向浮点数(float)的指针(pointer)作为参数(argume
nts)

      Pointer to function of having two arguments that is pointer to float

(b) 整型

(c) 函数的指针,该函数以 两个指向浮点数(float)的指针(pointer)作为参数(argume
nts),并且函数的返回值类型是整型

      Pointer to function having two argument that is pointer to float and r
eturn int

(d) 以上都不是


第13题:数组与指针的区别与联系

main()

{

  char p;

  char buf[10] ={ 1,2,3,4,5,6,9,8};

  p = (buf+1)[5];

  printf("%d" , p);

}

这段程序的输出是:

(a) 5

(b) 6

(c) 9

(d) 以上都不对

第14题: 考查指针数组的指针

Void f(char**);

main()

{

  char * argv[] = { "ab" ,"cd" , "ef" ,"gh", "ij" ,"kl" };

  f( argv );

}

void f( char **p )

{

  char* t;

  t= (p+= sizeof(int))[-1];

  printf( "%s" , t);

}

这段程序的输出是:

(a) ab

(b) cd

(c) ef

(d) gh

第15题:此题考查的是C的变长参数,就像标准函数库里printf()那样,这个话题一般国内
大学课堂是不会讲到的,不会也情有可原呵呵,

#include <stdarg.h>

int ripple ( int , ...);

main()

{

  int num;

  num = ripple ( 3, 5,7);

  printf( " %d" , num);

}

int ripple (int n, ...)

{

  int i , j;

  int k;  

  va_list p;

  k= 0;

  j = 1;

  va_start( p , n);   

  for (; j <n;  ++j)

  {

    i =  va_arg( p , int);

    for (; i;    i &=i-1  )

      ++k;

  }

  return k;

}

这段程序的输出是:

(a) 7

(b) 6

(c) 5

(d) 3

第16题:考查静态变量的知识

int counter (int i)

{

  static int count =0;

  count = count +i;

  return (count );

}

main()

{

  int i , j;

  for (i=0; i <=5; i++)

    j = counter(i);

}

本程序执行到最后,j的值是:

(a) 10

(b) 15

(c) 6

(d) 7

________________________________________以下是答案做完之后再看_______________________________________________

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

详细参考答案

第1题:  (b)

volatile字面意思是易于挥发的。这个关键字来描述一个变量时,意味着 给该变量赋值
(写入)之后,马上再读取,写入的值与读取的值可能不一样,所以说它"容易挥发"的。

这是因为这个变量可能一个寄存器,直接与外部设备相连,你写入之后,该寄存器也有
可能被外部设备的写操作所改变;或者,该变量被一个中断程序,或另一个进程

改变了.

volatile 不会被编译器优化影响,在longjump 后,它的值 是后面假定的变量值,b最后
的值是5,所以5被打印出来.

setjmp : 设置非局部跳转 /* setjmp.h*/

Stores context information such as register values so that the lomgjmp funct
ion can return control to the statement following the one calling setjmp.Ret
urns 0 when it is initially called.

Lonjjmp: 执行一个非局部跳转 /* setjmp.h*/

Transfers control to the statement where the call to setjmp (which initializ
ed buf) was made. Execution continues at this point as if longjmp cannot ret
urn the value 0.A nonvolatile automatic variable might be changed by a call
to longjmp.When you use setjmp and longjmp, the only automatic variables gua
ranteed to remain valid are those declared volatile.

Note: Test program without volatile qualifier (result may very)

更详细介绍,请参阅 C语言的setjmp和longjmp

第2题:  (a)

结构题的成员在内存中的地址是按照他们定义的位置顺序依次增长的。如果一个结构体
的指针被看成 它的第一个成员的指针,那么该指针的确指向第一个成员

第3题:  (a)

此题目较难.

这个程序的非递归版本

int  what ( int x , int  n)

{

  int val;

  int product;

  product =1;

  val =x;

  while(n>0)

  {

    if (n%2 == 1)  

      product = product*val;  /*如果是奇数次幂,  x(val)

                                                    要先乘上一次,;  

                                                  偶数次幂,最后返回时才会到这
里

                                                    乘以1*/

    val = val* val;                  

    n = n/2;

  }

  return product;

}

/* 用二元复乘策略 */

算法描述

(while n>0)  

{

  if  next most significant binary digit of  n( power)  is one

  then multiply accumulated product by current val  ,

  reduce n(power)  sequence by a factor of two using integer division .

  get next val by multiply current value of itself                  

}


第4题:  (c)

a的类型是一个整型数组,它有5个成员

&a的类型是一个整型数组的指针

所以&a + 1指向的地方等同于 a[6]

所以*(a+1) 等同于a[1]

ptr等同 a[6], ptr-1就等同与a[5]


第5题:  (b)


题目自身就给了足够的提示

b[0][0]  = 4

b[1][0]  = 7


第6题:  (c)

考查逗号表达式,逗号表达式的优先级是很低的,比 赋值(=)的优先级 低. 逗号表达式
的值就是最后一个元素的值

逗号表达式的还有一个作用就是分割函数的参数列表..

E1, E2, ..., En

上面这个表示式的左右是,E1, E2,... En的值被分别计算出来,En计算出来的结构赋给
整个逗号表达式

c=a,b;      / *yields c=a* /

d=(a,b);    /* d =b  */


第7题:  (a)

ptr是一个数组的指针,该数组有3个int成员


第8题:  (c)

f1显然有问题,它返回一个局部变量的指针,局部变量是保存在stack中的,退出函数后
,局部变量就销毁了,保留其指针没有意义,因为其指向的stack空间可能被其他变量覆
盖了

f2也有问题, ptr是局部变量,未初始化,它的值是未知的,*ptr不知道指向哪里了,直
接给*ptr赋值可能会覆盖重要的系统变量,这就是通常说的野指针的一种

第9题:  (b)

sizeof  操作符给出其操作数需要占用的空间大小,它是在编译时就可确定的,所以其
操作数即使是一个表达式,也不需要在运行时进行计算.( ++i + ++ i  )是不会执行的
,所以

i 的值还是3

第10题:  (a)

很显然选a.

f1交换*p 和 q的值,f1执行完后, *p 和 q的值的确交换了,  但 q的改变不会影响到
b的改变,  *p 实际上就是 a

所以执行f1后,  a=b=5

这道题考查的知识范围很广,包括typedef自定义类型,函数指针,指针数组

void(*p[ 2 ]) ( int *, int);

定义了一个函数指针的数组p,p有两个指针元素.  元素是函数的指针,函数指针指向的
函数是一个带2个参数,返回void的函数,所带的两个参数是 指向整型的指针,和整型

p[ 0 ] = f1; p[ 1 ] = f2 contain address of function .function name without
parenthesis represent address of function Value and address of variable is p
assed to function only argument that is effected is a (address is passed). B
ecause of call by value f1, f2 can not effect b

第11题:  (a)

考查--操作和递归调用,仔细分析一下就可以了

第12题:  (c)

建议不会的看看C专家编程

从左往有,遇到括号停下来,将第一个括号里的东西看成一个整体


第13题:  (c)

考查什么时候数组就是指针.对某些类型T而言,如果一个表达式是 T[]  (T的数组),  
这个表达式的值实际上就是指向该数组的第一个元素的指针.所以(buf+1)[5]实际上就是
*(buf +6)或者buf[6]


第14题:  (b)

sizeof(int)的值是2,所以p+=sizeof(int) 指向 argv[2],这点估计大家都没有什么疑问


(p+=sizeof(int))[-1] 指向 argv[1],能理解吗,因为(p+=sizeof(int))[-1]  就相当
于 (p+=2)[-1] ,也就是(p+2-1)

第15题:  (c)

在C编译器通常提供了一系列处理可变参数的宏,以屏蔽不同的硬件平台造成的差异,增
加程序的可移植性。这些宏包括va_start、 va_arg和va_end等。

采用ANSI标准形式时,参数个数可变的函数的原型声明是:

type funcname(type para1, type para2, ...)

这种形式至少需要一个普通的形式参数,后面的省略号不表示省略,而是函数原型的一
部分。type是函数返回值和形式参数的类型。

不同的编译器,对这个可变长参数的实现不一样 ,gcc4.x中是内置函数.

关于可变长参数,可参阅

http://www.upsdn.net/html/2004-11/26.html

http://www.upsdn.net/html/2004-11/24.html


程序分析

va_list p;  /*定义一个变量 ,保存  函数参数列表 的指针*/

va_start( p , n);    /*用va_start宏 初始化 变量p,  

                          va_start宏的第2个参数n  ,

                          是一个固定的参数,

                          必须是我们自己定义的变长函数的最后一个入栈的参数

                          也就是调用的时候参数列表里的第1个参数*/

for (; j <n;  ++j)    /* j从1开始,  遍历所有可变参数 */

{

    i =  va_arg( p , int);      /*va_arg取出当前的参数,

                                      并认为取出的参数是一个整数(int)  */

    for (; i;    i &=i-1  )      /*判断取出的i是否为0*/

      ++k;                              /* 如果i不为0,  k自加,  

                                    i与i-1进行与逻辑运算, 直到i 为0

                                  这是一个技巧,下面会谈到它的功能*/

}

当我们调用ripple函数时,传递给ripple函数的 参数列表的第一个参数n的值是3 .

va_start 初始化 p士气指向第一个未命名的参数(n是有名字的参数) ,也就是 is 5 (第
一个).

每次对 va_arg的调用,都将返回一个参数,并且把 p 指向下一个参数.

va_arg 用一个类型名来决定返回的参数是何种类型,以及在 var_arg的内部实现中决定
移动多大的距离才到达下一个 参数

(; i; i&=i-1) k++        /* 计算i有多少bit被置1 */


5用二进制表示是 (101) 2

7用二进制表示 (111) 3

所以 k 返回 5(2+3),也即本题应该选c

举个例子,就很好理解了

令  i= 9 = 1001

    i-1  = 1000        

    (i-1) +1 = i

              1000

                +1

              1 001

因为i与i-1的最右边的那位(最低位) 肯定是不同,如果i1,i-1肯定是0,反之亦然.  
  i & i-1 这个运算,在二相补的数字系统中,将会 消除最右边的1位


第16题:  (b)

答案是 (b)

相传高斯小学一年级的时候就会做这类等比数列的题目了.这道题考查的是静态变量的知
识,当每次调用完函数之后,静态变量的值不会丢失,这与栈中的临时局部变量明显不同的
地方.

所以,第一次调用counter(0)之后,count =0

第二次调用 counter(1)后 count = 0+1;

第三次调用 counter(2) count = 1+2;    /* count = count +i */

第四次调用 counter(3) count = 3+3;

第五次调用 counter(4) count = 6+4;

第六次调用 counter(5) count = 10+5;

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<br />编者:对于大多数人,我们预期你可能答错 3) 4) 15)题,所以答错3道以内的,我们认为你很棒;答错5道题以内,我们认为你还不错(你还可能答错第9题) ;如果你有6道以上的题目不能答对,基本上我们都不好说什么了.... <br /><br />1) 下面的测试题中,认为所有必须的头文件都已经正确的包含了 <br />2)数据类型  <br />  char 一个字节 1 byte <br />  int 两个字节 2 byte (16位系统,认为整型是2个字节) <br />  long in

逆风飞扬 1164

基于STM32L4XX、HAL库的ESP32-S3-WROOM-1-N4 WIFI模块驱动程序设计

/ 检查是否收到完整的一行(以\r\n结尾)// 例如: 解析AT命令响应或MQTT消息等。// UART2初始化已在CubeMX中配置。// USART2初始化函数(由CubeMX生成)// 缓冲区溢出,重置。// 如果需要等待响应。// 处理接收到的数据。// 处理接收到的数据。// 等待ESP32模块启动。// 主循环其他任务。// 启用UART全局中断。// 发送HTTP GET请求。// 发送AT测试命令。// 连接Wi-Fi。// UART中断回调函数。

zhusl6688的博客 286

2020最新软件测试面试题汇总【内附参考答案】,拼多多面试官看了都说,卧槽!!!

2020最新软件测试面试题汇总【内附参考答案】 测试技术面试题 1、什么是兼容性测试?兼容性测试侧重哪些方面? 参考答案: 兼容测试主要是检查软件在不同的硬件平台、软件平台上是否可以正常的运行,即是通常说的软件的可移植性。 兼容的类型,如果细分的话,有平台的兼容,网络兼容,数据库兼容,以及数据格式的兼容。 兼容测试的重点是,对兼容环境的分析。通常,是在运行软件的环境不是很确定的情况下,才需要做兼容。根据软件运行的需要,或者根据需求文档,一般都能够得出用户会在什么环境下使用该软件,把这些环境整理成表

程序员-小枫的博客 1万+

MAC-电脑中的user文件夹在哪?

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兴趣是最好的老师 1万+

【Unity URP渲染管线下Shader的自定义物体半透明和投影半透明效果_半透明案例分享】

Unity Shader Graph URP渲染管线下的自定义半透明效果_半透明案例分享

暴走约伯的博客 3294

软件测试之蚂蚁金服面试题,含答案

对于想要去面试的小伙伴们看过来,小编为大家总结了蚂蚁的面试题,其实很多面试题很多公司都差不多。主要看自己如何灵活回答,大家可以灵活回应。希望对大家有所帮助。 一:基础部分: Q1. 什么是软件测试? 答:软件测试就是发现软件当中存在的缺陷,提高软件的质量。它贯穿于软件工程整个生命周期中,跟开发一样,是一个不可或缺的技术方向。 Q2. 软件测试过程中会面向哪些群体? 答:如果你是Tester的,一般只与Leader交流就可以了。 如果你是Leader的,一般只与项目经理交流就可以了。 如果你是PM的,一般要与

weixin_47345084的博客 2222

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

40条软件测试面试常考题目总结(附答案解析)

使用人工或自动化手段运行程序,为了发现软件的错误而执行检验的一个过程目的:以最少的人力、物力、时间找到软件中的缺陷并修改,从而回避风险。

2401_83387413的博客 982

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路,如果你不想再体验一次学习时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源,希望能给你前进的路上带来帮助。

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​ 今天分享一份常见的接口测试面试题答案。 ​

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2024最新软件测试面试题(附答案)来测试下你的水平

【解析】软件质量保证活动的目标为:制定和规划软件质量保证的任务,客观地验证软件产品和各项任务是否遵循适用的标准、规程和需求,相关小组和个人保持良好的沟通,及时通知他们在软件质量保证方面的认识和结果,高层管理人员能够参与并帮助解决项目中不能解决的不相容问题。【解析】本题考查软件测试方法的应用。【解析】在各个时期进行的软件测试,其依据都是不同的,测试用例的设计应该与各个时期的文档有关,故测试用例的设计与需求规格说明书、程序复杂程度、源程序都是有关的。而项目的开发计划是为程序的开发做准备的,与测试无关。

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