2019年下半年《软件评测师》上午试卷及答案

ec91e17f813773184ade74f107fe0ee4.png

db89f45c837e98ff6fc820ab7b757134.png

b13a1525724e13673eb5cd15be3a4d19.png

9b7c411fd1675f9feac2310ce6dcaed5.png

b22ae707772740842eda389775e6ddb7.png

9ac367660d634479a1c0a44ea451111a.png

fbd4d3c384a5797184b709e6050df7f5.png

07de65713e95816956b00f3f45775a3c.png

e37fd6b15f5bf2d54ade9f4dc8a5a950.png

ee5e974778dd58390ae1b91526e9b2c7.png

8c00a9fc41ecd9f1e6623096f712bd01.png

63eb9791b4a8682125e0dddd7af193a1.png

055ac2742f6f1270fdb9a3805d049f94.png

9c0fb27e66774fa5e2888ccd68c49b2d.png

d65c4f551182c56644c4b10c1b385413.png

9f1cb5cf97abf9af6634177e66a74ef9.png

2d58ea5dafd837f821b96456e8b44b31.png

aabab3fbbb34b95bd40553ad20e79a9b.png

2c611b85703e0355d6d649c1a7719bfc.png

1f326bd537b17e511035d40692b46035.png

b3c1c0ade6637c5316c0c09656f8a08c.png

b72954f1093111e2f254cd54ddd42a75.png

3576b4662c0d3a3280d65721e35cdf0a.png

d56cafdc84a46fa7d45e8599723cc539.png

c9e809638f62838896ef943f7d6008ec.png

7d2511b8ba3f577f6351542190ee5b93.png

b669259d9535ff34f76b01440f357903.png

9da34d5e2c87405005eee6b1f3f81068.png

d3d2344afefa1f71cf7c534ba60af727.png

7da639d2c7a35b358ce255c5ccadb0b4.png

2f941f6f6442ffbfee7ec4c36249fe04.png

a6199768db897fb14f75f003a2a42c36.png

83bb9bd85b315f0e0400517939d76efd.png

aa481e197f50ba930fb6371177c361bf.png

8f6f582775abcd431416abb5734b1cb7.png

6a1879e2054f8acea1a774ffec367566.png

d09e5f25ac2c4e41ddf1ae4c78275617.png

55fe9061d308f6b7d9b79d2f0aecfc74.png

044fb18fd3a069d36a59eecff7bf89b2.png

5c4f1f9d383c167bff1480dc9255894a.png

6596ed1cea88e1e7cd07380e30fbf58b.png

adaaca9c27f296ae82cc3a96b4519def.png

9b7bc4a11383c6d2bb80aa7897bdc6f1.png

5e66a5efa5d89737aa42b3e70b4e169d.png

fbbac0a62889e4955174bf9dbfaea659.png

063cd5e932d2d079711218fdae45133a.png

a7521b65cd69d644e2db4ac5f6039724.png

98ad4d83d11b73f8e9019717980b4a67.png

87a11fd3f8c80127e3a9df735db1c8c8.png

1eb25a6ed6e7c0076e40571406ba02ad.png

ae89ac11419f9216c49e707286a13afe.png

c4718874c3f56e6521f10c5c69c9c6c4.png

0f22ff32ad5ea336dc1a69feaab80004.png

14ef533651fe0229fcffae037c04bd53.png

e7e273853c35ad85d1c2f5062aff0549.png

29d85b4c4149c97ab9bb5adccd705f20.png

7df7faeef20a9b748254c14e7d976fce.png

fd3017a8fcdab7d17688575d196066f4.png

33c13a72d4d2f77028aba3eeee26559a.png

3e83f93cfa8c1bacaca441d142aa8e4e.png

85d4bb37127e36b0bfa12913f0b73db1.png

8aada6550109ffc69b418d92f9ba639b.png

00b407934a39d1df9b36e3d8e44a41ac.png

e6ba912a3cdccf3ef558f26c6714da12.png

974afdb797f0cef21cacfeedd9e234dc.png

e79f77787c5320d103745d0e879a4a73.png

9b9c94b392e27ed9212b777fc24e662c.png

450d594fb6e028687715c8ffb34e47ce.png

e140480f1751b8bed843caec56798a5c.png

dedf25ddd38995708a21a65b452470be.png

f9d746ba44a55e3494cd3b5aeb942e91.png

e0505384d7f6f4095549b6cc57b9196c.png

24d261047f9aeb740367b14d7d79a377.png

ddbb4d619863b3e7d218fb86513d7b37.png

b6d0fdb2eabb20a4c88810532d534a51.png

ca124c5bc882f760cf5adc7f8db89479.png

81101a57132f5804596104da07ec2bb7.png

3afbbcd1b07963766fbfb54065db0899.png

df7b600f2fcd987fdbf58d4e0e1c494a.png

d8e808343bbaf74069fba6841e65c561.png

036a09566bc81d74dbc658912b615f4b.png

aec7f978f8947fb1e9cdc548bdcf01bf.png

1bdab3bd7cde202c618541cdeb7d6f92.png

8117d8db1069201b2502f12d55314cf0.png

cd16901ab1a70702f804eb65cdefb7dd.png

7b51c71a51cd9ae1f1ae52d9798901a2.png

91815107bcb8b598573753d5b1fcaff0.png

399c19b535642d8efdc4861919bad1e7.png

a522e84c4a5f4f0788f6d3764a4d01a6.png

494cef03a93ad41fcf1621267c119cb6.png

2ce6ca7bc2ac69dc2365263d804f1277.png

92dd594c6f8cef971b18e5317415d3e6.png

973ac9e8fedd10e77389918e87b920c7.png

2ac17a6dd7f2ec6ac008a98cfa2a2e42.png

bb71f14957b37570ffc844bbe9a10865.png

943109f6ef2d02b5a5515bfe7fc78ea9.png

05758993cd10beddb636df947c46e4a1.png

c4db38e4a62eba01751fb2b2de6ced97.png

2545dd8a0c5f043a44efaa82fa4e72a3.png

57f6b174dff1da150e2b259325ef9b78.png

dd9d914cafcd42785e7d5fa5f4367fe2.png

f48c30acd98f4682c393858a78d4db04.png

f0c59eac8be81c3d504578e889640562.png

e52a61bd02afd299a9eda9f124b7de9f.png

d1a4d30703d93e3a68ba7864301da876.png

6bfa7f25f7734324f2c110cbb42c51a2.png

d7b12262e587f5d98e3da775a8793f36.png

e9c096ae887d3ff06523250c147acfa3.png

3b3c881df97799fd34726f68870a83bc.png

5e34656279f677bccdef2d6eedd74b3a.png

9b629fbd96fb34c458139ba9f3610ec0.png

9be3713aa76da8a5fdd2ed27c5e7ab8a.png

454e481ad7546134622b414d9a6dd870.png

9a74466d210a0d005058d9e8bc205a58.png

a1bcf74c5c643e70983743662bccc731.png

aacf00b9fcb454ef3fc563d76210a020.png

57984796e08b90d9522dc33052fe082c.png

dcbee335c3744ae5acdf3ff97f7a4f17.png

29317324fcdbb73b41f20b9e17427174.png

233480662c9286c5081b4651f5755e8c.png

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/568161.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

听说全链路压测已经杀疯了？劝你别盲目！

听说全链路压测已经杀疯了？劝你别盲目！

不知道大家发现没，阿里、京东、字节、美团、饿了么、滴滴、陌陌等大厂的技术文章里，最近频繁提到全链路压测在企业内部的落地。本想抱着拜读一二的心理去看，结果一旦涉及到具体的落地细节，他们却都跟约好了一样三缄其口。不怪我眼…
阅读更多...
opencv Hog Demo

opencv Hog Demo

需注意此代码要在Release x64之下运行 #include <iostream> #include <stdexcept> #include <opencv2/objdetect.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> //Release x64…
阅读更多...
图像分类 数据准备(将文件夹中所有图片路径写到TXT文件中)

图像分类 数据准备(将文件夹中所有图片路径写到TXT文件中)

0文件夹里都是负样本&#xff0c;1文件夹的图像都是正样本图片&#xff0c;接下来就是生成图片的描述文件。 进入控制台 进入你的0/1文件夹下&#xff0c;输入以下命令&#xff1a; dir /b/s/p/w *.jpg > pos.txt&#xff0c;dir /b/s/p/w *.jpg > neg.txt&#xff0c;…
阅读更多...
2015年下半年《软件评测师》下午试卷及答案

2015年下半年《软件评测师》下午试卷及答案

阅读更多...
瀑布、V、W、快速原型模型、增量、螺旋模型

瀑布、V、W、快速原型模型、增量、螺旋模型

瀑布模型&#xff08;Waterfall Model&#xff09; 是最早出现的软件开发模型&#xff0c;它提供了软件开发的基本框架&#xff0c;开发过程是通过设计一系列阶段顺序展开的&#xff0c;从系统需求分析开始直到产品发布和维护&#xff0c;每个阶段都会产生循环反馈&#xff0c;…
阅读更多...
opencv Hog学习总结

opencv Hog学习总结

一、方向梯度 梯度&#xff1a;在向量微积分中&#xff0c;标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向&#xff0c;梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说&#xff0c;从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个…
阅读更多...
深入浅出理解HOG特征---梯度方向直方图

深入浅出理解HOG特征---梯度方向直方图

梯度方向直方图 原文路径&#xff1a;https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 最近在搞车牌识别的时候&#xff0c;训练样本去识别车牌的时候用到HOG特征。国外一篇文章让我受益良多 什么是特征描述符&#xff1f; 特征描述符是指通过提取有用的信息并…
阅读更多...
陕西居民医保微信缴纳教程来了，太方便了

陕西居民医保微信缴纳教程来了，太方便了

2022年居民医保交费步骤如下&#xff1a;1、进入微信&#xff0c;我的页面&#xff0c;点支付进入—点城市服务2、城市服务页面&#xff0c;顶部可切换所在城市&#xff0c;输入框搜索“陕西省社保”&#xff0c;选第一个 “陕西省社保缴纳”进入3、选城乡居民医疗保险&#xf…
阅读更多...
SVM理论学习记忆

SVM理论学习记忆

转载自https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73662441 SVM算法在在1995年正式发表&#xff0c;在针对中小型数据规模的分类任务上有着卓越的效果&#xff0c;同时有着完整的理论证明&#xff0c;在20世纪末的几年和21世纪初的10年完胜神经网络&#xff0c;吴恩达…
阅读更多...
Python中jmespath解析提取json数据

Python中jmespath解析提取json数据

在做接口自动化&#xff0c;测试断言时&#xff0c;我们经常需要提取接口的的响应数据字段&#xff0c;以前用过jsonpath&#xff0c;有几篇相关文章&#xff0c;可以参考下&#xff08;Python深层解析json数据之JsonPath、【Jmeter篇】后置处理器之正则提取器、Json提取器 、J…
阅读更多...
SVM学习记录

SVM学习记录

第一个min&#xff1a;先在数据中找离决策边界距离最近的样本点 第二个max&#xff1a;寻找w和b使得刚才找到的点离决策边界最远的平面&#xff08;平面方程&#xff1a;&#xff09; 求解出后即可求出w和b。 例如&#xff1a; 如果等于0.根据上面的公式&#xff0c;得到w就为…
阅读更多...
缺陷定位 | 测试发现了Bug，还要分析定位Bug？（一）

缺陷定位 | 测试发现了Bug，还要分析定位Bug？（一）

hello今天分享的内容&#xff0c;可能会有很多朋友持不同观点&#xff0c;或被很多同行朋友diss&#xff0c;不过没关系&#xff0c;即使被喷被diss&#xff0c;我依然会坚持我的观点&#xff0c;把最真实的干货分享给大家&#xff0c;希望得到支持。测试工程师在互联网行业里&…
阅读更多...
opencv glob 内存溢出异常

opencv glob 内存溢出异常

先贴代码(非常简单的代码&#xff09; #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/ml.hpp" #include "opencv2/objdetect.hpp" #include <iostream> #include <time.h> using na…
阅读更多...
白盒测试 | 用例设计方法之条件组合覆盖

白盒测试 | 用例设计方法之条件组合覆盖

往期关联文章回顾&#xff1a;白盒测试 | 用例设计方法之条件覆盖白盒测试 | 用例设计方法之判定覆盖白盒测试 | 用例设计方法之语句覆盖条件组合覆盖&#xff1a;列出所有判定条件中可能的取值组合&#xff0c;使得每个判定条件结果的所有可能组合至少出现一次程序流程图&…
阅读更多...
npm安装教程

npm安装教程

一、使用之前&#xff0c;我们先来掌握3个东西是用来干什么的。 npm: Nodejs下的包管理器。 webpack: 它主要的用途是通过CommonJS的语法把所有浏览器端需要发布的静态资源做相应的准备&#xff0c;比如资源的合并和打包。 vue-cli: 用户生成Vue工程模板。&#xff08;帮你快…
阅读更多...
测试管理 | 测试经理定义和实施测试度量

测试管理 | 测试经理定义和实施测试度量

往期关联文章回顾&#xff1a;瀑布、V、W、快速原型模型、增量、螺旋模型测试管理 | 4种优先级排序方法一定要掌握测试管理 | 基于风险的测试管理上有这样一句名言&#xff0c;进行度量的工作才会得到有效的执行。反之&#xff0c;因为很容易忽略那些不进行度量的工作&#xff…
阅读更多...
Python核心场景自动化测试项目实战（二）

Python核心场景自动化测试项目实战（二）

往期关联文章回顾&#xff1a;PytestAllureJenkins接口自动化项目实战&#xff08;一&#xff09;【Python篇】核心场景接口自动化方案&#xff08;一&#xff09;以前我们用pythonunittestHTMLTestRunnerjenkins结合实际项目写过一个核心场景自动化测试&#xff0c;也在实际工…
阅读更多...
opencv图像切割1-KMeans方法

opencv图像切割1-KMeans方法

kMeans随机数据分类&#xff1a; #include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main1() {Mat img(500, 500, CV_8UC3);RNG rng(12345);Scalar colorTab[] {Scalar(0,0,255),Scalar(0,255,0),Scalar(255,0,0),…
阅读更多...
mitmproxy抓包 | Python疑难测试场景mock

mitmproxy抓包 | Python疑难测试场景mock

往期经典文章回顾&#xff1a;抓包工具mitmproxy环境配置使用&#xff08;一&#xff09;抓包工具mitmproxy | mitmweb基本用法&#xff08;二&#xff09;mitmproxy抓包 | Python实时生成接口自动化用例mitmproxy抓包 | Python实时生成接口自动化用例&#xff08;三&#xff0…
阅读更多...
opencv图像分割2-GMM

opencv图像分割2-GMM

GMM随机数分类&#xff1a; #include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; using namespace cv::ml; int main() {Mat imgMat::zeros(500, 500, CV_8UC3);RNG rng(12345);Scalar colorTab[] {Scalar(0,0,255),Scal…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023