面试被问设计模式,Java老司机教你怎么应对?看完给我狠怼面试官!!!

【万字长文】学习Armv8架构虚拟化一篇就够了 这里我们将介绍一些基础的Hypervisor和虚拟化的理论知识。如果你已经有一定的基础或是已经熟悉了这些概念,可以跳过这部分内容。我们用Hypervisor这个词来定义一种负责创建,管理以及调度虚拟机(Virtual Machines, VMs)的软件。Stage 2 转换允许Hypervisor控制虚拟机的内存视图。具体来说,其可以控制虚拟机是否可以访问特定的某一块物理内存,以及该内存块出现在虚拟机内存空间的位置。这种能力对于虚拟机的隔离和沙箱功能来说至关重要。 阅读详情

设计模式原则:多使用接口、抽象类,从而增加代码的可扩展性,降低模块之间的依赖和联系
在这里插入图片描述

面试被问设计模式,Java老司机教你怎么应对?看完给我狠怼面试官!!!

单例模式:

定义及使用场合:只有一个对象被创建 建议采用饿汉模式创建,线程安全、容易实现。

public class SingleObject {

   //创建 SingleObject 的一个对象
   private static SingleObject instance = new SingleObject();

   //让构造函数为 private,这样该类就不会被实例化
   private SingleObject(){}

   //获取唯一可用的对象
   public static SingleObject getInstance(){
      return instance;
   }

}

观察者模式:

定义及使用场合:一个对象(subject)被其它多个对象(observer)所依赖,则当一个对象变化时发出通知,其它依赖该对象的对象都会收到通知,并且随之改变【获取资料】

定义观察者 接收通知后操作方法

public interface Observer {  
    public void update();  
}  

定义观察者Observer1 实现接收通知后操作方法

public class Observer1 implements Observer {  
    @Override  
    public void update() {  
        System.out.println("observer1 has received!");  
    }  
}

定义观察者Observer2 实现接收通知后操作方法

public class Observer2 implements Observer {  
    @Override  
    public void update() {  
        System.out.println("observer2 has received!");  
    }  
}

定义主题接口 定义基本方法

public interface Subject {  

    /*增加观察者*/  
    public void add(Observer observer);  

    /*删除观察者*/  
    public void del(Observer observer);  

    /*通知所有的观察者*/  
    public void notifyObservers();  
//加入Java开发交流君样:484138291一起吹水聊天
    /*自身的操作*/  
    public void operation();  
}

定义主题接口抽象实现 实现基本方法

public abstract class AbstractSubject implements Subject {  

    private Vector<Observer> vector = new Vector<Observer>();  
    @Override  
    public void add(Observer observer) {  
        vector.add(observer);  
    }  

    @Override  
    public void del(Observer observer) {  
        vector.remove(observer);  
    }  

    @Override  
    public void notifyObservers() {  
        Enumeration<Observer> enumo = vector.elements();  
        while(enumo.hasMoreElements()){  
          enumo.nextElement().update();  
       }   }}

定义主题实现类 重写发出通知方法

public class MySubject extends AbstractSubject {  

    @Override  
    public void operation() {  
        System.out.println("update self!");  
        notifyObservers();  
    }  

}

测试类

public class ObserverTest {  

    public static void main(String[] args) {  
        Subject sub = new MySubject();  
        sub.add(new Observer1());  //订阅这个对象
        sub.add(new Observer2());  
//加入Java开发交流君样:484138291一起吹水聊天
        sub.operation();  //发出改变的一个通知
    }  

}

抽象工厂模式:

定义与使用场景:多个对象具有共同的特征,则不需要具体创建各个对象,而是创建对象工厂类即可【获取资料】

例如:同上,将创建对象的工厂类分离,如果需要增加新的发送消息业务,则只需新增一个消息发送类和消息发送类创建工厂类

策略模式:

定义和使用场合:需要动态的在几种类似的算法中选择一种

例如:

定义操作接口

public interface Strategy {
public int doOperation(int num1, int num2);
}
定义加法操作类

public class OperationAdd implements Strategy{
   @Override
   public int doOperation(int num1, int num2) {
      return num1 + num2;
   }
}

定义减法操作类

public class OperationSubstract implements Strategy{
   @Override
   public int doOperation(int num1, int num2) {
      return num1 - num2;
   }
}

定义代理对象

public class Context {
   private Strategy strategy;

   public Context(Strategy strategy){
      this.strategy = strategy;
   }

   public int executeStrategy(int num1, int num2){
      return strategy.doOperation(num1, num2);
   }
}

测试类

public class StrategyPatternDemo {
   public static void main(String[] args) {
       //实例化对象的位置在调用处
       //加入Java开发交流君样:484138291一起吹水聊天
      Context context = new Context(new OperationAdd());        
      System.out.println("10 + 5 = " + context.executeStrategy(10, 5));

      context = new Context(new OperationSubstract());        
      System.out.println("10 - 5 = " + context.executeStrategy(10, 5));

      context = new Context(new OperationMultiply());        
      System.out.println("10 * 5 = " + context.executeStrategy(10, 5));
   }
}

桥接模式:

使用场景及定义:访问多种数据库驱动,不是直接访问,而是通过DriverManger桥来访问

外观模式:

使用场景及定义:整个过程是串行的,有先后顺序

例如:电脑启动,先启动cpu,再启动memory,再启动disk (有点类似将操作封装)

public class Computer {  
//是组合,而非继承。这是与工厂模式的显著区别。
//加入Java开发交流君样:484138291一起吹水聊天
    private CPU cpu;  
    private Memory memory;  
    private Disk disk;  

    public Computer(){  
        cpu = new CPU();  
        memory = new Memory();  
        disk = new Disk();  
    }  

    public void startup(){  
        System.out.println("start the computer!");  
        cpu.startup();  
        memory.startup();  
        disk.startup();  
        System.out.println("start computer finished!");  
    }  

    public void shutdown(){  
        System.out.println("begin to close the computer!");  
        cpu.shutdown();  
        memory.shutdown();  
        disk.shutdown();  
        System.out.println("computer closed!");  
    }  
}  

生产者-消费者模式:

定义与使用场景:生产者将数据放在数据缓冲区,消费者从数据缓冲区获取数据

最后,祝大家早日学有所成,拿到满意offer,快速升职加薪,走上人生巅峰。

如何使用Ray和PyTorch训练模型 用户编写训练函数 → 定义单机训练逻辑。通过扩缩容配置 → 指定需要多少资源(Worker 数量、CPU/GPU)。训练器整合训练函数和配置 → 自动将训练函数分发到多个 Worker 上并行执行。Worker 运行训练函数 → 在分布式环境中完成模型训练。通过这种模式,Ray Train 实现了对分布式训练的抽象,用户只需关注单机训练逻辑,无需手动管理分布式通信和资源分配。 阅读详情

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SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

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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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2024年Java面试必杀技:这些知识点让你秒杀90%竞争者!!!

最后送大家一句话:面试就像谈恋爱,既要展现自己的实力,又要让面试官觉得和你合作很舒服!举个栗子🌰:就像快递分拣站,原本所有快递都堆在一个筐里(链表),现在用智能货架(红黑树)分类存放,找快递速度快了不止一个量级!最近遇到个真实案例:某系统频繁Full GC,最后发现是本地缓存用了HashMap却没设置过期时间,百万级数据把老年代撑爆了!当链表长度超过8时(且数组长度≥64),链表就会自动转成红黑树,查询效率从O(n)直接飙升到O(logn)!就像超市的多个收银台,每个收银台独立运作,既保证安全又提升效率。

xiaowangabc1的专栏 1052

吊打面试官-Android中高级面试题,隔壁都馋哭了

前言 程序员这个行业,日新月异,技术体系更新速度快,新技术新框架层出不穷,所有的技术都像是一个无底洞,当你学得越多就会发现不懂的越多,不懂的越多,需要学习的就更多。 因此,一旦选择了这个行业,就意味着你必须不断学习才能跟得上大家的脚步,而要想成为一名优秀的程序员,更是需要通过正确的方法,设定正确的目标来进行不断地学习。 作为一名常年在各种技术群里吹水却又无比热心肠的老司机,看到有人提问时,总是会蹦出来帮忙解决问题,因此,群里的很多小伙伴经常会找我询问应该怎么样学习一门技术,和大家也都非常亲切了。 只要需要帮

m0_56169789的博客 151

2022届秋招Java岗高频面试题盘点,老司机也未必全会,真的太卷了

Java和C++的区别(我知道很多人没学过C++,但是面试官就是没事喜欢拿咱们Java和C++比呀!讲下Zookeeper中的watch机制Zookeeper和Eureka的区别。B树和B+树的区别,为什么Mysql使⽤B+树Mysql锁有哪些,如何理解。sleep()、wait()、join()、yield()之间的的区别。ReentrantLock中tryLock()和lock()⽅法的区别。HashMap和HashTable有什么区别?分表后⾮sharding_key的查询怎么处理,分表后的排序?

weixin_70730532的博客 568

【日拱一卒进击大厂系列】三个月斩获阿里offer,我做对了哪些事情

阿里巴巴这四个字对于一个技术人来说,是一个朝圣对地方,是一个制造梦想对地方。看过无数次马老师对演讲视频以及纪录片,在惊叹于马老师的商业眼光的同时也萌生了去看看阿里巴巴到底是一家什么样的公司的愿望。本文主要阐述了作者如何在繁忙的工作中通过三个月的准备拿到阿里offer的过程,希望对想进入阿里巴巴的同学有所裨益。

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Danny_java
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