985研究生熬夜23天吃透845页架构宝典 终收割腾讯Java岗offer!再也不用怀疑人生了

博主分享Java开发腾讯面试经验。博主研究生学计算机技术,实习用Java技术栈,成功入职腾讯金融科技。准备阶段要提前开始,先收集岗位技术栈信息建知识树,再复习巩固知识,算法刷LeetCode,Java看《Java核心知识笔记》。最后强调心态很重要。

开篇

评论许愿,明年春招offer就砸你

(最新内推详情11月初更)

---------------------------献上JAVA开发面经--------------------------------

è¾è®¯

一、 背景

研究生期间就读国内某985计算机技术专业,主要是帮老师开发网站;实习期则在一家运营交通大数据的公司,因此技术栈全是java生态。之前听说腾讯一般只要c++,没有java岗位,所以一开始也没对进鹅厂报很大希望,但后在网上又看到腾讯java岗招聘信息,技术需求也跟我技术栈吻合,便赶紧让同学帮我内推,最后成功在CDG企业发展事业群-金融科技业务上岸。如果是java技术栈的同学欢迎来CDG,鹅厂也是需要会java的小伙伴哒。

二、准备阶段

这两年各大公司春招和秋招的时间都在提前,所以准备阶段最好也早点开始。下面是我准备阶段做的工作和大致流程。

1 信息收集

这个阶段主要是搜集信息,对未来你想从事的岗位所需技术栈有一个大致了解。

其中java开发相关知识包括数据结构、算法设计、操作系统、计算机网络、数据库、java相关知识、设计模式、java新特性等,具体的等面试时候可以再总结,基本的都能掌握进阶的也只是加分项(但其实很多人可能基础知识都没完全掌握,那基本面试第一轮就失去机会了)。

建议搜集完技术栈需求相关信息后建立知识树脑图,目前有许多比较好用的脑图构建工具大家可以上网搜,之后复习完面试完盘点知识树的时候非常好用。

2 复习巩固/学习新知识

信息搜集完,基本的技术栈应该也搭建完了,接下来就是填充知识。不熟悉的知识不建议走捷径直接看面经啥的,直接看书或者技术博客最好,不差这点时间,速成的知识在面试的时候都会还的。时间不够的话排个优先级,数据结构,算法,Java相关,网络、操作系统这些基础的先系统过一遍。

数据结构不用说了,计算机必修,非计算机专业建议一定要先系统地修完再学其他的。

算法的话建议刷LeetCode(算法的复习时间越早越好,这个是贯穿面试始终的大boss),按照专题刷,一开始先从easy开始,自己定进度,最后还是要挑战hard,要有耐心,没时间的话一天一题尽量保证,我当时实习是早上看题目,想想思路,晚上写解答,做完一题一定要看看别人分享的思路,LeetCode的核心就是解法不是结果。

LeetCode算法小抄

数据结构

算法面试题库

Java相关的可以看《Java核心知识笔记》,这是论坛上推荐最多的,让你从底层系统了解Java语言,也是面试比较爱考的,之后还有java高并发设计可以自己参考论坛选择合适自己的方式学习,java一些常用数据结构底层如何实现在有余力的情况下也可以多了解,加分项。设计模式和java新特性也是,找适合自己的学习路径学习即可。所以我也给大家准备了“JDK源码笔记”“Spring源码”“Spring全家桶”等等

有想要上方小编所提到笔记的小伙伴们只需要扫描小编的二维码即可!!

Java核心知识笔记

 

三、 心态

心态虽然在最后一点,但我觉得在找工作过程中这才是最重要的,不论是构造知识树那段枯燥的日子,还是被算法虐的怀疑人生,还是面试失利时的失落,我们都会产生许多负面情绪,会懈怠,会怀疑自己,这种时候不妨好好休息一下,跟小伙伴互相吐吐槽,加把劲,调整好心态,重新出发。大家这时候都是战友,日后这段经历也将成为美好的回忆。你要相信:“所有的汗水,都有收获;所有的努力,都不会被辜负。”

祝大家都能找到满意的工作,期待大家来CDG-腾讯金融科技,一起见证鹅厂新的征程。

最后还给大家整理了一份超级全面的BAT面试笔记,有需要的小伙伴只需要收藏+转发后扫描小编的二维码即可免费获取!!!

### 数据分析与可视化方法 在使用 Python 进行当代大熬夜现状调查研究的数据分析和可视化时,可以采用以下工具和技术。数据分析通常涉及数据预处理、统计分析和可视化展示。以下是具体的方法和代码示例。 #### 1. 数据预处理 在进行数据分析之前,需要对数据进行清洗和预处理。假设数据存储在一个 CSV 文件中,包含以下字段:`student_id`(生ID)、`gender`(性别)、`age`(年龄)、`sleep_hours`(睡眠时间)等。 ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('survey_data.csv') # 检查缺失值并处理 data.dropna(inplace=True) # 删除含有缺失值的行 ``` #### 2. 描述性统计分析 描述性统计分析可以帮助了解数据的基本特征,例如平均睡眠时间、不同性别生的睡眠差异等。 ```python # 计算总体平均睡眠时间 average_sleep_hours = data['sleep_hours'].mean() # [^1] # 分性别计算平均睡眠时间 gender_sleep_hours = data.groupby('gender')['sleep_hours'].mean() # ``` #### 3. 数据可视化 使用 Matplotlib 和 Plotly Express 可以创建多种类型的图表来展示数据。 ##### (1) 使用 Matplotlib 创建柱状图 柱状图可以用来展示不同性别生的平均睡眠时间。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制柱状图 gender_sleep_hours.plot(kind='bar', color=['blue', 'pink']) plt.title('Average Sleep Hours by Gender') plt.xlabel('Gender') plt.ylabel('Sleep Hours') plt.show() ``` ##### (2) 使用 Plotly Express 创建饼图 饼图可以用来展示熬夜(睡眠时间少于6小时)的比例。 ```python import plotly.express as px # 计算熬夜比例 data['is_night_owl'] = data['sleep_hours'] < 6 night_owl_counts = data['is_night_owl'].value_counts() # 绘制饼图 fig = px.pie(values=night_owl_counts.values, names=night_owl_counts.index, title='Night Owl Proportion') fig.show() ``` ##### (3) 使用 Seaborn 创建箱线图 箱线图可以用来展示不同年龄段生的睡眠时间分布。 ```python import seaborn as sns # 绘制箱线图 sns.boxplot(x='age', y='sleep_hours', data=data) plt.title('Sleep Hours Distribution by Age') plt.show() ``` #### 4. 高级分析 如果需要更深入的分析,可以考虑使用机器习模型预测生是否熬夜。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 准备数据 X = data[['age', 'gender_encoded']] # 假设性别已经编码为数值 y = data['is_night_owl'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练逻辑回归模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测并评估模型 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Model Accuracy: {accuracy:.2f}') ``` ### 注意事项 - 在实际操作中,可能需要对数据进行进一步的清洗和转换。 - 如果数据量较大,可以考虑使用 Pandas 的优化方法或分布式计算框架如 Dask。
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