为什么大厂的面试题问的都是底层原理,前阿里P7架构师是这样说的

Android开发5年,面试问到底层实现原理,被怼得“体无完肤” 近几日逛论坛发现了这样的一则帖子: 从事Android开发工作也有几年了,最近换工作,基础确实不太扎实,但做点简单的东西应该问题不大。结果面试郁闷了,问的都是如何实现的,原理是什么之类的,感觉东西很多啊,难道这么多技术都要了解的的这么深入吗?现用现学…虽然听起来不太好,但是感觉也没啥问题呀 如何准备技术面试 关于如何准备Android面试,相信大家都有这样的感受。 我刚工作的时候,对面试总是很恐惧,一方面怕简历无法通过筛选,另一方面怕现场发挥得不好,浪费了自己和面试官的时间。我当初并不知道对比其他求职者 阅读详情

为什么大厂的面试题问的都是底层原理,前阿里P7架构师是这样说的

面试官:看你第一面的介绍不错,你先自我介绍下吧
我:我叫小X,目前在负责…(省略800字)
面试官:项目中Spring用的多么?
我:还可以,基本上都用到
面试官:那你讲讲使用Spring的几个核心技术
我:我想想(平时只瞎用用)哦,IOC和AOP厉害了
面试官:嗯,IOC具体指什么?
我:我想想,IOC是控制反转,应该是把对象的创建控制权交给Spring来管理
面试官:还有吗?
我:没有了
面试官:好,那你再讲讲AOP
我:这个我知道,AOP是面向切面编程能够将那些与业务无关,却为业务模块所共同调用的逻辑或责任封装起来,便于减少系统的重复代码,降低模块间的耦合度,并有利于未来的可扩展性和可维护性。
面试官:嗯,理解的不错那 Spring AOP和AspectJAOP有什么区别?
我:As什么?
面试官:AspectJ
我:这个AspectJ没有接触过,不怎么了解
面试官:哦,行,那你再讲讲Spring bean的生命周期
我:这个过程有点复杂,记不大清了
面试官:那,今天就到这,你还有什么问题问我吗?
我:我是不是挂了?

以上对话来自粉丝的真实面试场景,趁着"金三银四"的小尾巴去面了一波阿

工作3年进阿里,取得P7职位,需要怎样的技术能力?(面试题附答案) 前言 好多人对阿里巴巴技术岗的体系结构及级别的技术要求设置不太清楚,想去面试也不知道面试什么级别的岗位。下面说说阿里P7技术体系是一个需要怎么样的技术能力。 先来看看P7需要的能力: 阿里P7(技术主管) 工作要求: 技能要求: 1、3年以上专职Java开发经验,擅长分布式系统设计和应用开发,熟悉分布式、缓存、消息、RPC、反射、类加载、JVM等底层运行机制,具备高并发系统的独立实现和性能调优经验,熟练掌握Spring boot/Spring cloud等框架,熟练掌握mybatis/ibatis的应用技巧 阅读详情

相关推荐

quartus 13.1常见报错解决方法

在使用quartus中会遇到很多由于安装或设置不规范造成的错误。我就目前我遇到的一些错误以及我的解决方法分享给大家,这个文章将会持续更新,如果读者有遇到软件中错误无法解决的问题,也欢迎在评论区留言。 一、编译出现lience错误 在对设计的电路编译时,系统在程序运行3秒内即结束并报错,大概意思为现有的证书不支持编译。这个常见问题源自破解不成功,这里读者很有可能犯的错误是在使用破解器的时候没有区分x86(即32-bit)和x64软件破解器对应的文件夹。 如图所示有两种破解器,分别对应32位和64位的软件,大部

肥宅的博客 3万+

AI全景之第八章第三节:时间序列分析与预测技术

摘要 时间序列分析与预测技术从传统统计模型发展到深度学习方法。传统方法包括ARIMA模型(处理趋势和季节性)、指数平滑(加权平均预测)和状态空间模型(概率框架分解)。机器学习方法通过特征工程和树模型提升非线性建模能力。深度学习方法中,RNN/LSTM处理序列依赖,TCN利用因果卷积,Transformer通过注意力机制捕获长程依赖。当前研究趋势结合神经符号方法和生成模型,以提高预测精度和可解释性。不同方法各具优势,需根据数据特性和预测需求选择。

技术引领业务创新 990

Androiud安卓链接sqllite的代码使用案例

【代码】Androiud安卓链接sqllite的代码使用案例。

laterstage的博客 1328

通过实例讲解瀑布模型

在电子商城开发中,瀑布模型如同 “工业时代的流水线”—— 能通过标准化流程交付高质量、高合规性的系统,但也可能因缺乏灵活性而错失市场机会。其优势与缺点本质上源于同一核心特征:严格的阶段性与文档驱动。决策建议若开发传统型、长周期、需求固定的电子商城(如企业内部采购平台),可优先选择瀑布模型,并通过 “需求预验证 + 模块化设计” 降低风险;若开发创新型、短周期、需快速迭代的电商平台(如社交电商、跨境电商),建议采用敏捷模型或混合模型(如瀑布 + Scrum),平衡规范性与响应速度。

跟佟格湾一起学习计算机知识吧~ 271

基于若依的ruoyi-nbcio-plus支持VForm3表单字段数据保存到数据库的一种方法——全网首创(三)

基于若依的ruoyi-nbcio-plus支持VForm3表单字段数据保存到数据库的一种方法——全网首创(三)

宁波阿成的博客 524

【Bug已解决】Codex Desktop 更新后无法启动/闪退解决方案

方案适用场景推荐指数清理本地缓存重启最常见、最应优先尝试的方案⭐⭐⭐⭐⭐完全卸载重装缓存清理无效时的进阶方案⭐⭐⭐⭐详细日志定位崩溃环节需要精确诊断问题原因⭐⭐⭐⭐锁定旧稳定版本确认是特定版本缺陷时的过渡方案⭐⭐⭐反馈官方支持团队自助方式无效时的最终途径⭐⭐⭐⭐Codex Desktop 更新后无法启动/闪退的本质通常是新版本程序在启动时读取到了旧版本遗留的、格式不兼容的本地缓存或配置数据,导致启动流程中途崩溃。

一键难忘的博客 6288

【系统分析师】高分论文:论基于构件的软件开发(气象灾害影响评估系统)

本文以某手机气象灾害影响评估系统为例,探讨了基于构件技术的软件开发实践。通过分析开发中常见的功能模块重复问题,提出建立企业构件库、针对性选择构件和加强构件管理的解决方案。项目实施中成功复用登录模块等通用构件,并针对气象数据转换需求开发新构件,最终在8个月内高质量完成系统建设。文章总结了构件开发的三个关键点:构件库建设是基础、构件选择需精准、构件管理要规范。同时指出需注意全新需求开发、性能优化等问题,建议通过培训提升团队对构件的理解力。该案例证明构件技术能有效缩短周期、降低成本,为企业积累可复用的技术资产。

数据知道的博客 4253

YOLOv11改进 | Conv篇 | 图像去雾卷积DEConv助力yolov11有效涨点(部署零额外开销)

本文介绍了一种最新改进机制用于低层视觉任务的细节增强卷积(DEConv)机制。DEConv在训练阶段采用"普通卷积+差分卷积"的多分支并联结构,增强网络对边缘、纹理等细节特征的学习能力;在推理阶段可折叠为标准3×3卷积,保持与普通卷积相同的计算效率。文中详细阐述了DEConv的工作原理、实现方法以及在YOLOv11中的应用步骤,包括核心代码解析、模型修改方法和训练配置。实验表明,该机制在去雾、去噪、超分等强调细节重建的任务中具有显著优势。文章还提供了完整的代码实现和训练指导.

Snu77的博客 2436

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

上一篇: 应该是史上最全SpringCloud微服务笔记,掌握已超过80%Java面试者
下一篇: 为什么大厂的面试题问的都是底层原理,前阿里P7架构师是这样说的
程序员摩西
博客等级 码龄7年 45粉丝 104原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值