面试加分项——Java引用数据类型 和数据类型的拓展

web渗透--9--识别web应用框架 1、概述 Web框架指纹识别是信息收集过程中的一个重要任务。获悉目标框架的类型必然为测试人员带来极大的优势,如果该框架在之前就被测试过。测试人员不仅可以获得未修补版本中存在的漏洞,还可以了解此框架中特有的错误配置以及已知的文件结构。从而使指纹识别过程显得格外重要。 阅读详情

java中的应用数据类型

类(class) 类是一个模板,它描述一类对象的行为和状态。
接口(interface)

intenface 关键字

在接口中所有方法都是public abstract可省可不省

理解:接口本身没有实现任何功能,接口表- -种能力 ,拓展很方便(通过此口实现具体的功能)

  • 接口是一种约定(体现在名称和注释.上)

  • C#中不允许写public static

接口不能包含字段,但可以包含属性使用:

接口的特性?

public static final

​
• 接口是一个特殊的抽象类
​
• 接口中的属性都是公共的静态的常量
​
• 接口中的方法都是公共的抽象方法
​
• 接口跟抽象类-样不能被实例化。
​
• 接口不能被final修饰
​
• 接口中没有构造方法
​
• 接口来定义功能
​
• java中只支持单继承(只能有一个父类)
​
• 接口可以多实现(相当于继承了多个父类)弥补了单向继承的缺点!
数组(array)

语法:数据类型[] 数组名称= new 数据类型[数组长度];

举例:int [] s1= new int[8];

使用for循环和增强for循环(for-Each)遍历

for循环:for (int i = 0; i < size; i++) { total += myList[i]; }

增强for循环:for(type element: array){System.out.println(element);}

String

字符串广泛应用 在 Java 编程中,在 Java 中字符串属于对象,Java 提供了 String 类来创建和操作字符串。

举例:String a="中国很伟大!";

注意:String 类是不可改变的,所以你一旦创建了 String 对象,那它的值就无法改变了(详看笔记部分解析)。

如果需要对字符串做很多修改,那么应该选择使用 StringBuffer & StringBuilder 类。

获取字符串的长度的方法 a.length();

集合

set、list(ArrayList,LinkList)、Map(HashMap)//等等

set是无序的,list有序,Map是 键值对类型(Key,value)

数据类型的拓展

public static void main(String[] args) {
        //整数的拓展 :进制 二进制0b   八进制0  十六进制0x
        int i=10;
        int i2=010;//表示的是八进制
        int i3=0x10;//表示的是十六进制
        System.out.println(i);
        System.out.println(i2);
        System.out.println(i3);
        System.out.println("===========");
        //浮点数的拓展
        //浮点数是有限的 离散的  会舍入误差 只是一个大约的值,接近但是不等于
        //最好不要用浮点数进行比较
        //最好不要用浮点数进行比较
        //最好不要用浮点数进行比较
        //最好不要用浮点数进行比较
​
        float f = 0.1F;
        double f2 = 1.0/10;
        System.out.println(f);//输出结果为0.1
        System.out.println(f2);//输出结果为0.1
        System.out.println(f==f2);//输出结果为false 说明结果不相等
​
​
        System.out.println("=======");
        double d1 = 422551556;
        double d2 = d1+1;
        System.out.println(d1==d2);//返回结果为true
​
        System.out.println("=======");
        //字符拓展
        char c1 = 'A';
        char c2 = '中';
        System.out.println(c1);
        System.out.println((int)c1);//强制类型转换
        System.out.println(c2);
        System.out.println((int)c2);
​
        System.out.println("=======");
        //转义字符
        System.out.println("hello\tworld");
​
        System.out.println("=====");
        String str1 = "abcdef";
        String str2 = "abcdef";
        System.out.println(str1);
        System.out.println(str2);
        System.out.println(str1==str2);//返回结果为true
​
        String str3 = new String("aaaa");
        String str4 = new String("aaaa");
        System.out.println(str3==str4);//返回结果为false
​
        //boolean类型拓展
        boolean flag = true;
        //以下两种方式输出是一样的,一样的原理,并且通常使用第二种方式
        if(flag==true){
            System.out.println("qqq");
        }else{
            System.out.println("xxx");
        }
​
        if(flag){
            System.out.println("qqq");
        }else{
            System.out.println("xxx");
        }
​
    }
    ```
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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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多年经验面试官详解 Java 面试秘诀

转载,原文链接,点击这个 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。   Java程序员准备和投递简历的实战技巧   1.1 简历中应包含的要素,一个都别落下 为了让简历更吸引技术面试官或其它相关筛选简历的人,大家在准备简历应当注意“直接”两字:能让筛选人能直接地看出本人的教育背景

Jollyzhe的博客 535

java值类型和引用类型的区别,附Java面经

招聘职位需求套路摘举 以下几个公司的招聘需求:(from lagou) 1、Java开发岗位 职位诱惑: 福利好待遇佳,技术氛围浓,有大牛带成长快。 职位描述: 有赞2021校招官方网申地址(请在官网投递,勿直接在Lagou上投递) 岗位职责: 我们拥有世界级的 SaaS 电商解决方案,每天处理几百万订单、几亿条消息,并且量级不断攀升;我们开放了有赞云,连接了数十万开发者,大大提升了 SaaS 对商家产生的价值;我们正在新零售的潮流中激流勇进、开疆拓土,用产品技术撬动巨大的市场;而你的工作,就是参与这些大流

m0_56824583的博客 184

2020年Java面试之JVM考察点和加分项+++++

JVM 是 Java 程序运行基础,面试时一定会遇到 JVM 相关的题。本文会先对面试中 JVM 的考察点进行汇总介绍。然后对 JVM 内存模型、Java 的类加载机制、常用的 GC 算法这三个知识点进行详细讲解。最后汇总 JVM 考察点和加分项,以及这部分知识的面试真题。 01 JVM 知识点汇总 首先看看 JVM 的知识点汇总。 如上图所示,JVM 知识点有 6 个大方向,其中,内存模型、类加载机制、GC 垃圾回收是比较重点的内容。性能调优部分偏重实际应用,重点突出实践能力。编译器优化和执行模式部分偏重

javaAnPou的博客 642
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Java大鲨鱼
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