面试分享 -- 分享近期参加面试一些感概

本文分析了当前IT行业面试的侧重点变化,包括安全、网络支付、高并发架构、新技术、socket通信、多线程、数据库优化及分布式事务处理,强调了技术跟随市场的重要性。

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大家好,由于本人最近参加一些公司的面试(神马情况,年底跳槽),哈哈~~ 这是题外话了,一个月内每周都有面试,纵观真个行业线,面试的侧重点有悄然发生了变化,此时此刻才指导自己有很多的技术不足之处,现在是市场经济,为了提 高自己的身价,必须实时掌握市场走向,就算是没有跳槽的想法,没事找几家单位利用周末的空闲面试下,用最快的渠道当前的市场需求,适当调整自己的技术路 线,便于更好地融入市场。哈哈~~~~几轮的面试下来,我是越来越没自信了。具体分析,让我慢慢道来。由于本人从事的行业是J2EE行业,具有一定的行业 局限性,当然了仁者见仁,智者见智,自己分析把握吧。

1、传统主流的技术不再是面试的重点。

J2EE,业界比较大路的技术例如Spring、Hiberate、 Ibaits、struts、jquery等这些实际的技术,发现不在是面试的重点,只要你在项目中用过,不再对具体的技术细节深究了,个人分析是这些年 这些技术都已经泛滥了,泛滥到路人皆知的境界了,在加上这些框架良好的封装性,基本上是做机械化的CRUD罢了,已经成为行业入门级的技能要求了。就算是不会,培训上手也是很短期的时间。对企业而言,这种成本计算还是可以承受的。

2、安全成为面试一大重点

随着互联网的不断发展,以及今年俩几起比较严重的信息泄漏事件,给每一家企业敲响了警钟,信息安全成为当前面临的一大难题,都说互联网没有绝对的安全,但是还是需要采用积极的态度以及心态来应对信息安全,例如传输安全性、存储安全性、口令安全性、身份认证等技术,以及实现方式。了解那些加密算法,分别适用于那些场景。动态口令有哪些实现方式等。基本上每一家企业都要详细问道。

3、网络支付也是面试官的兴趣点

由于本人有一段时间在金融行业工作,所以面试官对基于网路的金融支付还是很感兴趣的,与那些具有第三方支付牌照的公司有过合作,是否自己写过核心的支付代码,如何进行对账处理,对账失败如何处理等,如何保证支付的安全性与可靠性,以及支付的事务性如何保障等这些有点技术含量的技术。

4、处理高并发的架构经验

       规划总是很美好的,任何一个系统的愿景都是支持大并发的,所以面试官对如何让系统更好地支持大并发,从哪些方面设计可以提高系统的并发性,高并发这玩意不是单一的软件可处理的,他涉及到整个系统架构(软件+硬件层面的),这个要自己把握了,按照实际回答就是了,如果说仅仅是理论,还是少说为好,因为这玩意没有实践是没有发言权的。

5、groovy、rudy、restful、node.js 等一些比较新鲜的技术

       估计这个是面试官想了解你是否是喜欢技术,因为对一个技术爱好者,这些前沿的技术肯定是时刻关注的,这个工作中遇到的情况不是很多,大致了解就可以了。

6、socket 通信面试较多次提到

       如今通信技术实现很多,协议也很多,例如soap、webservice、http、rmi、mq、prc等,但是这些技术都用牺牲一部分性能来换取开发的便捷的,所以现在很多企业都在回归,特别是设计到一些底层的系统,例如网关系统等,还是需要很纯粹的socket技术去实现,另外一方面就是 socket与其他语言实现系统对接最方便了,无需额外的技术支持。这一块文的较多,NIO的技术需要大致了解下,至少工作机制是需要了解的。

7、多线程开发是面试重点

       本来人的大脑思维是高并发的,可惜由于计算机发展的技术限制,在一定程度上程序必须串行化执行,但是随着现在技术的发展,多核CPU、超线程技术的硬件实现,为了进一步提升系统的处理能力,多线程开发也成为面试的一个重点。这一块目前技术比较成熟,特别是JDK发布1.5之后,多线程开发简单了很多,但是线程之间的调度与合作还是多少有些缺憾,这个已经在jdk1.7中做了弥补,有兴趣的可以翻阅下资料,这一点是基本功 要深刻了解。

8、数据库方面

       如何更加合理的设计数据库,如何优化数据库等。

9、分布式也有涉及

       分布式又有一些公司提问道,但是分布式目前没有一个很好的处理机制,除非采用EJB,分布式其最重要的是 分布式事务的处理,这是一个技术难点。

       差不多就这些技术范围,一路下来,我是感觉自己严重与市场脱轨了。

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天下没有不劳而获的果实,望各位年轻的朋友,想学技术的朋友,在决心扎入技术道路的路上披荆斩棘,把书弄懂了,再去敲代码,把原理弄懂了,再去实践,将会带给你的人生,你的工作,你的未来一个美梦。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检像,系统将自动执行像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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