今天给各位分享软件测试面试篇，面试十几家得出的经验的知识，其中也会对73、 一台客户端有三百个客户与三百个客户端有三百个客户对服务器施压进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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3、现象级热点最全综述：细胞衰老，从起因、特征、机制调控到临床应用，一篇顶十篇！
1、年纪太大与太小，都不需要主动去说明。 比如我年纪只有20岁 例子：面试官您好，我叫***，来自于哪里，从事软件测试工作有几年了。 2、专业不对口也不要过多的去提及（提到了就会增加问你的概率）。 比如你的专业是机械专业 例子：面试官您好，我叫***，来自于哪里，从事软件测试工作有几年了。 比如你的专业是计算机专业 例子：面试官您好，我叫***，来自于哪里，计算机专业毕业后，从事软件测试工作有几年了。 自己的项目经验（重点突出跟你面试公司相关或者同类型的项目）。 比如公司从事的主要是web项目： 以前主要是从事web系统的项目，做过不少的项目，也积累了不少的测试经验，能够独立完成产品的测试。 比如公司从事的主要是app项目： 以前主要是从事的web与app的项目，最近做的项目主要是app为主，做过不少的项目，也积累了不少的测试经验，能够独立完成产品的测试。 1、测试流程 2、测试需求分析 3、linux系统 4、数据库 5、接口测试 6、性能测试 7、自动化测试 8、安全测试 9、语言 基于目前市场情况，基本前面5个必备，市场的竞争会越来越大，后期大家需要好好的学习。 面试官您好，我叫****，来自于***。做软件测试工作有三年了。在期间做了不少的项目，也积累了不少的测试经验，能够独立完成软件测试的测试工作，主要做过功能测试、app专项测试和接口测试方面的工作。对于linux、数据库、fiddler、jmeter的应用都比较熟悉。也用jmeter做过一些性能测试，最近一段时间也做了自动化测试，主要是用的python+selenium框架实现的，我平常喜欢看看书，有的时候也喜欢打打游戏，这个是我一个简单的自我介绍，您看，我这边还需要做什么补充吗？ 最后一点：对于自己“会”的重点强调，如果性能跟自动化不会就说只是了解一些，根据自己的情况来定，切记不要照搬。 HR经常一天过几百份，甚至上千份简历，可能看10-30秒就会觉得留下来继续看一下，是邀约面试，还是PASS掉，但是很多简历甚至那10秒都撑不到。 都说“人靠衣装佛靠金装”，同理我们出去找工作，简历也是我们的门面了，你想找到好工作，就得先过简历这一关了。 那被PASS的原因就很多了，要么是不符合招聘要求，比如学历不符、个人硬实力不符、年限、薪资不匹配、简历花里胡哨、简历看不下去了等等。 总之总有一个因素是你简历投递出去，石沉大海，也不要抱怨对方不给你机会，或许是你简历乱写，不注意细节，这算是自己不给自己机会呢，对吧？ 简历是你进入面试的敲门砖，也是留给意向公司的第一印象，所以这个很重要，必须在这上面做足了文章，一份优秀的面试简历是整个面试成败的重中之重，我们会详细分析如何准备简历才能保证简历不被刷掉。 简历通常有这几部分构成: 1.基本资料 2.专业技能 3.工作经历 4.项目经历 5.教育背景 我们会逐一进行分析。 万事开头难，简历的编写如果从头开始需要浪费很多时间，其实最快速也最聪明的办法就是先找一份还不错的简历模板，之后我们只需要填写信息即可。 简历模板的选择很讲究，有些简历基本不看内容就会被刷掉，这些简历一般会对面试官进行视觉攻击，让简历给面试官的第一印象就是反感。 自己的简历是不是就相对而言会整洁很多，看起来也比较条理清晰。 Tip：简历内容都是我改过了的，不过简历的模板和布局倒是我之前一直在用的，公众号【测试宝藏库】获取简历模板。 一会英文标点符号，一会中文标点，讲道理不好看哟 还有格式，大段大段的项目介绍都不带分段的，看着脑仁疼，你确定面试官会愿意在你这上面浪费这么多时间嘛？ 完全可以对内容进行分段，让面试官阅读的时候有个比较好的体验。 还有就是字体格式，标题统一黑体就黑体，正文统一宋体就宋体，甚至看到过，同一段字体不一样，大小不一样的都有，注意哟。 简历最好输出为PDF格式，因为word有太多版本了，或许你用的03的hr的电脑是06的，又或者用的WPS的，你不能确保格式在他那不会乱，那输出成PDF就不存在兼容问题了。 有了模板后，简历要如何写呢？下面让我们来看看一份简历包括哪些内容以及这些内容要如何写！ (1) 需要注意事项： 对于这一部分来说，只要突出自己在个人基本信息的优势。 1.五大要素必填：姓名，性别，年龄，现居地，手机号码！ 2.其次就是填一些对你自己有利的信息，比如：学历：985,211本科，英语：六级！等， 3.对于妹纸来说可以填写：婚姻情况，这一点对于女性在职场来说是比较重要的一个因素 4.不要填一些无关紧要的信息，比如就有些人填：政治面貌：团员，籍贯：汉族等， (1) 需要注意的事项： 1.一般格式为：开始时间-结束时间 XX学校，XX专业 2.如果是高中学历，个人建议包装学历，因为不包装你连面试机会都没有.。 3.如果是非计算机专业，专业可以不写！ 4.可以在下面加一些你在学院的有利经历，比如：曾获得2008年励志奖学金！曾获得什么证书等 (1) 需要注意的事项： 技能的话就把你的过程改进思想和技术全部体现在里边。 1.个人建议一般要写8条以上，包括数据库，Linux，测试理论，接口测试，自动化测试或性能测试选其一！ 2.每一条写的内容多一点，不要几个字就结束了 ，错误示范：熟悉数据库的增删改查！ (1) 需要注意事项： 主要写哪年到哪年在哪家公司，简单描述做什么事情。 1.一般格式为：XX有限公司 开始时间-结束时间 软件测试工程师 2.工作职责：建议写3-5条工作职责！主要写你在这家公司主要做的事情！ 3.注意包装前通过天眼查看看这家公司的主要业务，办公地址，成立时间等信息。这个在面试时可能会被问到！包装的更详细的需要记住公司在几楼几室，每天做什么车去上班等。 编辑5.项目经验 (1) 注意事项： 这块最重要的，最好能有四个项目左右，如果你毕业1年以上的话，然后在这个项目写出完整的项目模块信息，对项目介绍，然后测试在项目的完整流程你做的事情，然后就是你做的特殊的更好保障项目的事情，比如过程改进，比如风险把控，比如技术落地，就不要只单纯写什么技术，而是综合技术和项目测试在项目测试发挥了什么作用，解决了什么问题，带来了什么收益。 1.个人建议：至少写四个项目，为什么？因为最近几年培训机构出来的人写三个项目的写太多了，所以个人建议写四个项目 2.项目中最好包括：app项目和web项目。 3.第一个项目是最近做的项目，也是面试官重点问的项目一定要非常熟悉，对于没有做过项目的新手来说，个人强烈建议去下载一个项目熟悉！可以是手机上的app也也可以是web项目！ 4.项目职责建议6-8条以上！ (1) 注意事项 简单对自己进行描述，比如爱学习，爱运动，相信去拼就会赢，然后把自己之前的技术总结给个地址，比如博客、csdn、知乎、公众号等。 重点放在：沟通能力，合作精神，学习能力，性格，抗压能力上！ 1、您所熟悉的测试用例设计方法都有哪些？请分别以具体的例子来说明这些方法在测试用例设计工作中的应用。 2、您认为做好测试用例设计工作的关键是什么？ 3、您在从事性能测试工作时，是否使用过一些测试工具？如果有，请试述该工具的工作原理，并以一个具体的工作中的例子描述该工具是如何在实际工作中应用的。 4、您认为性能测试工作的目的是什么？做好性能测试工作的关键是什么？ 5、 在您以往的工作中，一个bug/缺陷都包含哪些内容？ 6、你对测试最大的兴趣在哪里？为什么？ 7、测试活动中，如果发现需求文档不完善或者不准确，怎么处理？ 8、 你认为做好测试计划关键？编写测试计划的原因/优点，起到什么作用？ 9、 发现的缺陷越多，说明软件缺陷越多吗？ 10、你觉得软件测试，通过的标准应该是？ 11、软件测试的文档，那么软件系统测试的文档包括哪些？ 12、 简述软件系统中用户文档的测试要点？ 13、什么是系统瓶颈？ 14、没有产品说明书和需求文档地情况下能够进行黑盒测试吗？ 15、为什么尽量不要让时间富裕的员工去做一些测试？ 16、 完全测试程序是可能的吗？ 17、 session和cookie的区别 18、 软件测试的风险主要体现在哪里？ 19、所有的软件缺陷都能修复吗？所有的软件缺陷都要修复吗？ 20、开发人员老是犯一些低级错误怎么解决？ 21、 数据库查询语句 22、 开发人员说不是bug时，你如何应付？ 23、你认为软件测试人员从什么时候介入项目比较好？ 24、你能不能说下3-5年的职业规划？ 25、功能测试用例需要详细到什么程度才是合格的？ 26、 性能测试包含哪些指标？ 27、 测试用例通常包括哪些元素？ 28、请介绍你做的项目？ 29、软件的评审一般由哪些人员参加？其目的是什么？ 30、什么是软件测试，软件测试的目的？ 31、什么是兼容性测试？ 32、 B/S和C/S 架构有哪些不同？ 33、 B/S系统（Web）要从哪方面测？ 34、当测试过程发生错误时，有哪几种解决办法？ 35、怎么才能够全面的测试到每一个点？ 36、开发与测试的关系？ 37、 性能测试的流程？ 38、进行测试时产生了哪些文档或记录？ 38、 什么是内存溢出？ 39、 UDP，tcp有什么区别，QQ属于什么协议？ 40、 测试用例如何设计 41、 你认为什么是bug？ 43、开发人员修复缺陷后，如何保证不影响其他功能？ 42、 怎样做好测试计划？ 44、 请问功能测试和性能测试的区别是什么？ 45、 为什么选择测试这行？ 46、 .http页面返回值的含义？ 47、 数据库查询什么是左连接，右链接？ 48、 什么是触发器？什么是存储过程？ 49、 测试原则 50、 测试计划主要包含哪些内容？ 51、 为什么从上一家公司离职？你认为多久能适应我们公司？ 52、 测试过程中用到的一些工具？ 53、 你怎么做需求分析的？ 54、 用例评审都有哪些人参加？ 55、 描述测试活动生命周期或软件测试过程 56、 需求评审都有那些人参加？ 57、 你觉得你有哪些优点，哪些缺点？ 58、 测试人员在软件开发过程中的任务是什么？ 59、 软件测试类型？ 60、 测试设计方法？ 61、 软件测试风险 62、 测试工具jmeter讲解 63、 缺陷bug的等级是如何分类的？ 64、 集成测试通常都有哪些策略？ 65、 安全测试怎么进行的？ 66、 安卓和ios测试有什么区别？ 67、 安卓测试？ 68、 Ios测试 69、 web端测试 70、 这有一个杯子，你怎么测？ 71、 Sum（）函数count（）函数的区别？ 72、 示例：给你一个网站，你如何测试？ 73、 一台客户端有三百个客户与三百个客户端有三百个客户对服务器施压，有什么区别？ 74、 测试退出标准？ 75、 Linux常用命令？ 76、 你们公司测试用例如何评审的？ 77、 你认为完整的测试包含哪些？ 78、 什么是软件质量？特性？ 79、 测试用例的设计方法？ 80、 什么是测试用例？测试脚本？两者的关系是？ 81、 软件测试的策略？ 82、 测试人员在软件开发过程中的任务是？ 83、 白盒测试和黑盒测试的优缺点？ 84、 详细的描述一个测试活动的完整过程？ 85、 你为什么做测试？你最大的兴趣？ 86、 你认为测试的优势在哪？ 87、 假设有一个文本框要求输入10个字符的邮政编码，对于该文本框应该怎样划分等价类? 88、 什么是回归测试？ 89、 你认为做好测试计划工作的关键是？ 90、 电梯测试实例？ 91、 文本输入框测试点？ 92、 邮箱输入框字段校验测试？ 93、 验证码输入框字段校验测试？4位数 94、 手机号码输入框校验？ 95、 性能测试指标？ 96、 为何从上家辞职？ 97、 我现在有个程序，发现在Windows上运行得很慢，怎么判别是程序存在问题还是软硬件系统存在问题？ 98、 案例分析 99、 边界值怎么用？ 100、 给你一个插板，你怎么测试 https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=3T9tmL0t 【11月15日】十篇（将）开源论文代码分享 #图像去雨# Cross-Stitched Multi-task Dual Recursive Networks for Unified Single Image Deraining and Desnowing ITI - CERTH 本文文章提出 Cross-stitched Multi-task Unified Dual Recursive Network（CMUDRN）模型，其目标是在多任务学习的环境下进行统一的 deraining 和 desnowing。其中该统一的模型借鉴了Cai等人开发的基本双递归网络（DRN）架构。 所提出的模型利用 cross-stitch units（交叉缝合单元），在两个独立的DRN模型中进行多任务学习，每个模型分别负责单幅图像的去雨和去雪。通过将交叉缝合单元固定在基本任务特定的DRN网络的若干层，在两个独立的DRN模型上进行多任务学习。为了实现盲目的图像修复，在这些结构之上，作者采用一个简单的神经融合方案，将每个DRN的输出合并。独立的特定任务DRN模型和融合方案是通过执行局部和全局监督来同时训练的。局部监督适用于两个DRN子模块，而全局监督则适用于拟议模型的数据融合子模块。因此，既能在特定任务的DRN模型之间共享特征，又能控制DRN子模块的图像修复行为。 消融研究显示了假设的CMUDRN模型的优势，实验表明，它在单幅图像的去雨和去雪任务上的表现与基线DRN模型相当或更好。此外，CMUDRN 通过参数融合方案，统一了特定任务的图像修复管道，从而实现了两个基础图像修复任务的盲目图像修复。 将开源：https://github.com/VCL3D/CMUDRN 论文：https://arxiv.org/abs/2211.08290 #遥感##后门攻击# Backdoor Attacks for Remote Sensing Data with Wavelet Transform IARAI&Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf 近年来，深度学习算法在地球科学和遥感领域取得了巨大成功。然而，在处理 safety-critical 的遥感任务时，深度学习模型的安全性和鲁棒性值得特别关注。 在本文中，作者对遥感数据的后门攻击进行了系统分析，其中考虑了场景分类和语义分割任务。现有的后门攻击算法大多依赖于可见的触发器，如具有精心设计的图案的方形补丁，文中提出一种新 wavelet transform-based attack （WABA）方法，它可以通过将触发器图像注入低频域的 trigger 图像来实现隐形攻击。这样一来，触发图像中的高频信息就可以在攻击中被过滤掉，从而实现隐蔽的 data poisoning（数据中毒）。尽管它很简单，但所提出的方法可以大大欺骗目前最先进的深度学习模型，并有很高的攻击成功率。 作者进行了进一步分析不同的触发图像和小波变换中的超参数将如何影响拟议方法的性能。在四个基准遥感数据集上的广泛实验证明了所提出的方法在场景分类和语义分割任务上的有效性，从而突出了设计先进的后门防御算法以应对遥感场景中的这种威胁的重要性。 将开源：https://github.com/ndraeger/waba 论文：https://arxiv.org/abs/2211.08044 #语义分割##遥感# False: False Negative Samples Aware Contrastive Learning for Semantic Segmentation of High-Resolution Remote Sensing Image 中南大学 现有的 RSI 的 SSCL 是基于构建正负样本对而建立的。然而，由于 RSI ground objects 的丰富性和RSI上下文语义的复杂性，同一 RSI 斑块中正负样本共存且不平衡，导致 SSCL 将负样本推得很远而将正样本推得很远，反之亦然。作者将此称为样本混淆问题（SCI）。 为了解决上述问题，作者提出一个用于高分辨率 RSI 语义分割的 False negAtive sampLes aware contraStive lEarning 模型（FALSE）。由于 SSCL 预训练是无监督的，缺乏可定义的假阴性样本（FNS）的标准，导致理论上无法确定，作者设计两个步骤来实现FNS的近似确定：FNS的粗略确定和FNS的精确校准。我们通过FNS自我确定（FNSD）策略实现FNS的粗略确定，并通过 FNS 置信度校准（FNCC）损失函数实现FNS的校准。 在三个 RSI 语义分割数据集上的实验结果表明，与目前的三个模型相比，FALSE 有效地提高了下游 RSI 语义分割任务的准确性，这代表了三种不同类型的 SSCL 模型。ISPRS Potsdam 数据集上的平均交叉点平均提高了0.7％；CVPR DGLC 数据集上平均提高了12.28％；Xiangtan 数据集上平均提高了1.17％。这表明 SSCL 模型具有 self-differentiate FNS 的能力，并且FALSE有效地缓解了自监督对比学习中的SCI。 将开源：https://github.com/GeoX-Lab/FALSE 论文：https://arxiv.org/abs/2211.07928 #点云##ECCV 2022# SPE-Net: Boosting Point Cloud Analysis via Rotation Robustness Enhancement 京东 文中提出一个为三维点云应用量身定做的新型深度架构，SPE-Net。嵌入的 "Selective Position Encoding（SPE）"程序依赖于一种注意力机制，可以有效地关注输入的基本 rotation 条件。这种编码后的 rotation 条件决定了网络参数的哪一部分要被关注，并被证明能有效地帮助减少训练中的优化自由度。这种机制可以通过降低训练难度更好地利用 rotation 增强，使SPE-Net在训练和测试过程中对 rotated 数据都很鲁棒。 论文中的新发现也敦促作者重新思考提取的 rotation 信息与实际测试精度之间的关系。令人惊喜的是，作者发现通过SPE-Net 对 rotation 信息进行局部编码，rotation-invariant 特征在没有任何实际全局 rotation 的情况下对测试样本仍有至关重要的作用。 作者在四个基准上实证了SPE-Net和相关假设的优点，显示了在 rotated 和 unrotated的测试数据上比SOTA方法有明显的改进。 已开源：https://github.com/ZhaofanQiu/SPE-Net 论文：https://arxiv.org/abs/2211.08250 #文本-图像合成##WACV 2023# Arbitrary Style Guidance for Enhanced Diffusion-Based Text-to-Image Generation 百度 (USA) 基于扩散的文本-图像生成模型，如GLIDE和DALLE-2，获得了广泛的成功，因为它们在将复杂的文本输入转化为高质量和广泛多样性的图像方面表现出色。特别是，它们在创造各种格式和风格的图形艺术方面被证明是非常强大的。尽管目前的模型支持指定像油画或铅笔画这样的风格格式，但像颜色分布和笔触这样的细粒度风格特征却很难指定，因为它们是根据给定的文本输入从条件分布中随机抽取的。 本次工作，作者提出一种新的风格指导方法，支持在参考图像的指导下使用任意风格生成图像。该生成方法不需要一个单独的风格迁移模型来生成所需的风格，同时在生成的内容中保持由文本输入控制的图像质量。此外，该指导方法可以在没有风格参考的情况下应用，被称为self style guidance，以生成风格更多样的图像。 综合实验证明，所提出的方法在广泛的条件下，包括不同的图形艺术形式、图像内容类型和扩散模型，仍然是强大而有效的。 已开源：https://github.com/openai/glide-text2im 论文：https://arxiv.org/abs/2211.07751 #目标检测##点云# 3D Cascade RCNN: High Quality Object Detection in Point Clouds 中国科学技术大学&京东 近期在二维目标检测方面取得的进展是级联 RCNN，它利用一连串的级联检测器来逐步提高 proposal 质量，实现高质量的目标检测。然而，还没有证据支持为三维目标检测建立这样的级联结构，这是一个具有高度稀疏LiDAR点云的挑战性检测场景。 本篇文章提出一个简单而有效的级联架构，3D Cascade RCNN，它以级联的模式，基于体素化的点云分配多个检测器，逐步追求更高质量的3D目标检测器。此外，作者将每个物体的三维边界框内的点的稀疏程度定量定义为点完整性得分，并将其作为每个 proposal 的任务权重来指导每个阶段检测器的学习。其背后的精神是为具有相对完整的点分布的高质量 proposal 分配较高的权重，而对具有极其稀疏的点的 proposal 进行减权，因为这些proposal 在训练过程中经常会产生噪声。这种完整性意识到的重新加权设计优雅地升级了级联范式，使其更好地适用于稀疏的输入数据，而不增加任何FLOP预算。 通过在KITTI数据集和Waymo开放数据集上的广泛实验，与最先进的3D目标检测技术相比较，证明了所提出的3D级联RCN的优越性。 已开源：https://github.com/caiqi/Cascasde-3D 论文：https://arxiv.org/abs/2211.08248 #面部运动# Towards an objective characterization of an individual's facial movements using Self-Supervised Person-Specific-Models 纪念斯隆-凯特琳癌症中心&洛克菲勒大学&麻省理工学院 将面部运动与其他面部特征分开，特别是与面部特征分开，仍然是一项具有挑战性的任务，因为面部运动在个体之间显示出巨大的差异。 本次工作的目标是描述个人特定的面部运动。作者提出一种新的训练方法，以学习独立于其他面部特征的面部运动，分别关注每个人。设计自监督 Person-Specific Models（PSMs），其中每个人的一个模型可以学习从未标记的面部视频中提取独立于人的身份和其他面部结构特征的面部运动嵌入。这些模型使用类似编码器-解码器的架构进行训练。 通过定量和定性的实验，证明 PSM 学习了一个有意义的面部嵌入，发现了精细的运动，否则不会被通用模型（GM）所描述，通用模型是跨个体训练的，并描述面部运动的一般模式。用定量和定性的实验，证明这种方法很容易扩展并可用于新的个体：在一个人身上学到的面部运动知识可以快速有效地转移到一个新人身上。最后，提出一种新的PSM，使用课程时间学习来利用视频帧之间的时间毗连性。 已开源：https://github.com/yanistazi/PSM_release 论文：https://arxiv.org/abs/2211.08279 #扩散模型# Versatile Diffusion: Text, Images and Variations All in One Diffusion Model SHI Labs @ UIUC & U of Oregon&得克萨斯大学奥斯汀分校&PAIR 扩散模型的最新进展在许多生成任务中树立了一个令人印象深刻的里程碑。诸如DALL-E2、Imagen和稳定扩散等趋势性工作引起了学术界和工业界的极大兴趣。尽管景观变化迅速，但最近的新方法侧重于扩展和性能，而不是能力，因此需要为不同的任务建立单独的模型。 本篇文章中，作者将现有的单流扩散管道扩展为多流网络， Versatile Diffusion （VD），在一个统一的模型中处理文本到图像、图像到文本、图像变异和文本变异。此外，将VD推广到一个统一的多流多模态扩散框架，该框架具有分组层、可交换流和其他主张，可以处理图像和文本以外的模态。 通过实验证明了VD及其基础框架具有以下优点：VD处理所有子任务的质量具有竞争力；VD启动了新的扩展和应用，如风格和语义的分离，图像-文本双引导生成等；VD为生成的输出提供了更多的语义洞察力。 已开源：https://github.com/SHI-Labs/Versatile-Diffusion 论文：https://arxiv.org/abs/2211.08332 #图像分类# Probabilistic Deep Metric Learning for Hyperspectral Image Classification 清华大学&中国科学院大学 本篇文章提出一个用于高光谱图像分类的概率深度度量学习（PDML）框架，旨在预测由高光谱传感器捕获的图像的每个像素的类别。高光谱图像分类的核心问题是类内物质之间的光谱变化和类间物质之间的光谱相似性，促使进一步纳入空间信息，根据其周围的斑块区分一个像素。然而，由于大多数高光谱传感器的空间分辨率较低，不同的像素甚至一个斑块中的同一像素可能不会编码相同的材料，从而导致对特定像素的判断不一致。 为了解决这个问题，作者提出一个概率性的深度度量学习框架，以模拟观察到的像素的光谱分布的分类不确定性。提出为补丁中的每个像素学习一个全局概率分布，并学习一个概率度量来模拟分布之间的距离。作者将斑块中的每个像素视为训练样本，与传统方法相比，能够利用斑块中的更多信息。 所提出框架可以很容易地应用于现有的具有各种网络结构和损失函数的高光谱图像分类方法。在四个广泛使用的数据集（包括IN、UP、KSC和Houston 2013数据集）上进行的广泛实验表明，该框架提高了现有方法的性能，并进一步达到SOTA。 将开源：https://github.com/wzzheng/PDML 论文：https://arxiv.org/abs/2211.08349 #知识蒸馏##3D检测# Structured Knowledge Distillation Towards Efficient and Compact Multi-View 3D Detection 清华大学&西安交通大学&滴滴出行 从多视角图像中检测 3D 物体是三维计算机视觉的一个基本问题。最近，在多视角3D检测任务中取得了重大突破。然而，这些视觉 BEV（鸟瞰）检测模型空前的检测性能伴随着巨大的参数和计算量，这使得它们在边缘设备上无法承受。 为了解决这个问题，文中提出一个结构化的知识蒸馏框架，旨在提高现代纯视觉BEV检测模型的效率。所提出框架主要包括： spatial-temporal distillation（空间-时间蒸馏），它从不同的时间戳和视图中蒸馏出教师的信息融合知识；BEV response distillation（BEV响应蒸馏），它蒸馏出教师对不同支柱的响应；weight-inheriting（权重继承），它解决了现代 transformer 架构中学生和教师之间输入不一致的问题。 实验结果表明，在nuScenes基准上，所提出方法得到了2.16个mAP和2.27个NDS的平均改进，以很大的幅度超过了多个基线。 论文：https://arxiv.org/abs/2211.08398 将开源 撰写：SCIX 来源：小张聊科研平台的“科研讲坛”公众号，微信公众号搜索“科研讲坛”即可关注 编者按：细胞衰老以永久性增殖停滞为特征，响应内源性和外源性压力，包括端粒功能障碍、癌基因激活和持续性DNA损伤。细胞衰老也是发生在多种生物过程中的受控程序，而其发挥作用的方式与衰老相关分泌表型的激活密切相关，这种作用放大了细胞内在增殖停滞的影响，并导致组织再生受损、慢性年龄相关疾病和机体衰老。研究发现异常的DNA复制和DNA损伤积累引起的衰老诱导是限制了癌细胞增殖的重要原因。为了从辨证的角度协调衰老细胞看似相反的促衰老和抗癌作用，作者提出了衰老细胞以适应衰老的拮抗多效性理论。在这篇综述中，作者详尽描述了衰老细胞的特性以及促进这种表型的机制，并深入讨论了衰老细胞在不同生物过程中的意义，以及如何利用衰老减弱它们的特性来进行治疗干预。 背景 细胞衰老是对许多不同触发因素的反应，包括 DNA 损伤、端粒功能障碍、癌基因激活和细胞器应激，并且与肿瘤抑制、组织修复、胚胎发生和机体衰老等过程有关。因此明确细胞衰老的特征并对其进行检测就至关重要：1）衰老细胞的一个特征是细胞周期抑制蛋白的表达增加，即细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂，其中起最突出的作用就是p16；2）衰老相关-β-半乳糖苷酶 (SA-β-gal) 活性是最早描述的生物标志物之一，有助于证明具有衰老特征的细胞在衰老相关疾病部位的表达。 一、细胞衰老的诱因和特征 细胞衰老是一种稳定的和终末的生长停滞状态，其发生和发挥作用可能与下述机制密切相关 （图1）： 1）DNA损伤反应（DDR）：DNA损伤激活了以γH2AX /53BP1/ MDC1/ ATM /ATR/CHK2/CHK1为特征的DNA损伤反应 (DDR) 的信号级联反应，而这种级联反应信号最终集中于p53激活，进而引发细胞周期停滞； 2）端粒缩短：细胞衰老诱导最典型的机制之一是端粒缩短，正常的DNA复制装置无法完全复制染色体DNA末端，在没有端粒维持机制的情况下，端粒随着每轮DNA复制都会缩短，而若出现DDR信号，则会诱导细胞出现端粒缩短引发细胞衰老； 3）癌基因诱导的衰老：癌基因激活也是一个衰老触发因素，大多数活化的癌基因通过活性氧（ROS）的产生，诱导过度增殖和改变DNA复制模式，最终导致复制压力和DNA损伤反应，进而诱导衰老； 4）线粒体功能障碍：衰老细胞中氧化应激的增加与功能失调的线粒体的积累有关，衰老细胞的特点是线粒体质量、膜电位和线粒体形态的变化，线粒体沉默调节蛋白的消耗以及对线粒体功能的选择性化学抑制都会引发衰老。图1.衰老的驱动因素的表型 二、衰老相关分泌表型(SASP)的组成 衰老细胞发挥其多种生物学功能的机制是转录激活以细胞因子、趋化因子、生长因子和细胞外基质 (ECM) 蛋白酶为特征的SASP程序。SASP激活是伴随由衰老触发器引发的细胞周期退出的动态过程 （图2）： 1）SASP程序主要包括以 IL-1 依赖性方式调节的促炎性白细胞介素 6 (IL-6)、IL-8和单核细胞趋化蛋白1 (MCP1)，以及参与细胞外基质 (ECM) 重塑的酶； 2）可溶性分子或外泌体释放的以GDF15、STC1 和 MMP1为主的SASP 效应子； 3）DNA 损伤反应因子 (NF-κB) 亦会诱导 SASP基因的表达此外，丝裂原活化蛋白激酶 p38 还通过增加 NF-κB 的活性来诱导 SASP 基因； 4）BRD4作为一种参与肿瘤发生的乙酰化组蛋白结合蛋白，被招募到与 SASP 基因相邻的超级增强子中，与 Polycomb 阻遏复合物 2 (PRC2) 竞争，有助于细胞衰老正常进行。图2.SASP的过程 三、细胞衰老的作用 衰老细胞的有益作用主要显现在以下方面：1）衰老细胞通过分泌 FGF4 和 FGF8 以瞬时结构引导胚胎中的组织再生和胚胎发育，并与基质金属蛋白酶2和9（MMP2 和 MMP9）一起塑造胎盘结构和功能；2）衰老细胞还通过限制细胞过度增殖来限制组织损伤，并部分通过分泌PDGF-AA促进伤口愈合；3）衰老细胞通过上调 p53，通过细胞自主阻断细胞周期进程来限制肿瘤发展。 此外，衰老亦可作为有害功能发挥如下作用：1）衰老细胞可以促进促炎微环境，通过SASP 成分支持肿瘤发展；2）衰老细胞在衰老和多种与年龄相关的疾病期间会促进无菌性慢性炎症；3）当干细胞由于细胞周期抑制进入衰老状态时，会限制了组织的再生潜力；4）衰老细胞通过 IL-6 促进重编程到胚胎状态，一方面可以支持组织再生，另一方面有利于肿瘤的发展。图3.衰老的有益及有害作用 四、利用衰老进行治疗 由于衰老在细胞的生物学功能及肿瘤进展中起到关键作用，研究者对衰老应用于疾病治疗进行了临床试验，以下为例（图4）： 1）达沙替尼：影响酪氨酸激酶-引发衰老细胞类型的死亡-用于慢性肾病； 2）槲皮素和非瑟酮：影响mTOR信号传导的天然类黄酮-分别应用于慢性肾病及骨骼健康； 3）ABT-263（纳维托克）：用于各种癌症的治疗； 此外，另有很多通过衰老的临床前模型开发的抑制剂，例如，强心苷、阿奇霉素、罗红霉素、A-1331852、A1155463等（图4）。图4.衰老用于治疗 五、衰老的挑战和未来的方向 随着对体外和体内衰老细胞特征的了解不断增加，我们总结出衰老研究领域尚未解决的问题：1）尚不清楚存在多少“衰老表型”；2）在衰老状态、单细胞水平以及细胞类型之间以及取决于诱导衰老的刺激，可能存在非常高度的异质性；3）细胞衰老是一个随时间演变的动态过程，其具体调控过程不明；4）鉴定出通用的衰老标志物以识别并区分不同类型的衰老细胞。 注：此推文未经许可禁止转载！ 原文链接：现象级热点最全综述：细胞衰老，从起因、特征、机制调控到临床应用，一篇顶十篇！软件测试面试篇，面试十几家得出的经验的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于73、 一台客户端有三百个客户与三百个客户端有三百个客户对服务器施压、软件测试面试篇，面试十几家得出的经验的信息别忘了在本站进行查找喔。
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原文地址：http://www.formosha.com/post/12971.html发布于：2026-01-15
