1、自我介绍2、项目介绍3、介绍 NLP 中数据增强方式NLP 中常见的数据增强方式主要有同义词替换、随机插入、随机删除、随机交换、回译、模板扩写、噪声注入、对抗样本增强和基于大模型的数据改写。同义词替换是把句子中的部分词替换成语义相近的词；随机插入和删除适合做轻量扰动；随机交换适合增强模型对局部顺序变化的鲁棒性；回译是把句子翻译成另一种语言再翻回来，能够保留大意但改变表述；模板扩写适合分类和信息抽取任务；噪声注入比如加入错别字、空格、标点变化，适合提升鲁棒性；对抗样本增强更偏训练阶段优化；现在更常见的是让大模型做改写、扩写、同义表达生成。数据增强不能只追求数量，更重要的是标签一致性和语义不偏...

 找不到实习捏 

在软件测试面试中，当被问到 “你是如何设计接口测试用例的？” 时，面试官希望考察你是否具备：•系统化的测试分析能力；•对接口协议、业务逻辑、异常场景的深入理解；•能否将黑盒/白盒方法结合，设计出高覆盖、高价值的用例。✅ 推荐回答（结构清晰 + 方法论 + 实战导向）🔍 具体设计思路（分维度说明）正向功能验证（Happy Path） •验证接口在正常输入下能否返回预期结果； •依据：接口文档中的请求示例、成功响应结构； •示例：传入合法用户 ID，检查返回的姓名、手机号是否正确。参数异常与边界测试 •必填参数缺失：不传 user_id，看是否返回 400 错误； •参数类型错误：传字符串 &q...