杭州--来赞宝(16k)面试真题+答案

自我介绍?
2.介绍项目
3.仓库管理里面包含什么东西?
4.整个项目的主流业务?
5.货物的出入库单据流转?
6.欢乐购(学校练手的项目),大致情况?
7.整个项目过程中,学习到什么?    
8.上家公司的测试流程?
9.需求会议中,你提过什么相关建议?(需求评审会议)
10.技术评审会议(开发评审会议)谁召开主导,召开干什么?
11.提测标准?谁跑冒烟用例?
12.sql,内外连接?
13.接口测试?在你看来什么是接口测试?
14.有没有对接业务线上客户?如果遇到一个偶现的问题,会怎么处理?
15.开发不承认是bug?会怎么处理?
16.测试做了一年,有什么感悟?
17.为什么选择测试这个岗位?
18.和其他人比较,你的优势是什么?
19.未来自己的职业规划?
20.希望工作中功能测试和自动化测试占比?如果进入公司后,工作中只有功能测试和业务测试,符合你个人的预期嘛?
21.对加班怎么看?强制加班的看法?
22.打开一个浏览器,输入一个网址,回车,打开一个网页,这个过程中发生了什么?
23.为什么需要三次握手?
24.http协议是否了解?什么是http协议?
25.给你一个杯子怎么测?

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  1. vx: xiaobei_upup  扫码领取备注:csdn

### CTC语音唤醒技术在移动端的应用 对于CTC (Connectionist Temporal Classification) 语音唤醒词识别,在移动设备上实现针对特定短语如“小云小云”的优化,通常涉及以下几个方面: #### 数据准备 为了有效训练和调整模型,需要收集大量带有标签的音频片段。这些数据应该尽可能覆盖不同的环境噪声条件以及说话者特征[^1]。 #### 模型架构选择 采用基于卷积神经网络(CNNs) 或循环神经网络(RNNs) 的结构来构建声学模型,并利用CTC损失函数来进行端到端的学习过程。这种设计可以更好地处理输入序列长度变化的问题[^2]。 #### 特征提取 考虑到计算资源有限的情况,在前端信号处理阶段可选用梅尔频谱系数(MFCC)作为主要特征表示方法之一;同时保持较低维度以适应嵌入式平台的需求[^3]。 #### 训练策略 由于目标是专门用于检测固定命令词(即“小云小云”),因此可以通过迁移学习的方式从预训练好的大规模通用ASR(自动语音识别)系统出发,仅对最后一层分类器部分重新定义并加以微调。这不仅能够加速收敛速度还能提高最终性能表现[^4]。 ```python import torch.nn as nn class WakeWordModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): # Binary classification for wake word detection super(WakeWordModel, self).__init__() self.conv_layers = ... # Define convolutional layers here self.fc_layer = nn.Linear(in_features=..., out_features=num_classes) def forward(self, x): x = self.conv_layers(x) x = x.view(-1, ...) # Flatten the output before passing to fully connected layer x = self.fc_layer(x) return x ``` #### 部署考量 当完成上述开发工作之后,则需考虑如何高效部署至实际产品当中去。此时应关注量化、剪枝等压缩手段以便于降低功耗的同时维持较高的准确性水平[^5]。
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