九大核心专题,660页内容,熬夜23天吃透,我收割了3个大厂offer

前言

今年受疫情影响非常大,春招和金三银四都要比往年来得更迟一些。春招结束之后,我特意把自己的面试经历顺了顺,总结出了不少的经验。对了,这次一共收割了3个大厂offer,分别是蚂蚁金服、美团和网易,特意分享这次对我帮助非常大的宝典资料,一共涉及九大核心专题,分别是计算机网络、操作系统、MySQL、Linux、JAVA、JVM、Redis、消息队列与分布式、网站优化相关,这些内容我熬夜整整23天才读完,希望它也能帮助到你们。

九大核心专题分享给你们,实现自己的大厂梦,共勉!

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九大核心专题,630页内容,熬夜23天吃透,我收割了3个大厂offer

核心一:计算机网络

对于应届生和工作经验不足的开发小白来说,计算机网络相关的内容是问得比较多的,尤其是涉及到的协议特别多,如http,https,tcp,udp,arp,icmp,三次握手四次挥手等等。在大厂面试中,计算机网络是属于必问的,那么想要搞定这一部分,需要学习些什么呢?

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核心二:操作系统

关于操作系统这一部分,其实问的内容并不多,主要是因为这一部分问来问去也都是那么几个同样的问题,例如线程通信,线程与进程区别,进程调度算法以及虚拟内存、物理内存等。所以,在这一方面,我也整理了一些相对核心的内容。

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核心三:MySQL

MySQL就更不用多说了,数据库不问基本上是不可能的,尤其是现在的互联网公司,基本都是用的MySQL,MySQL问得最多的自然就是索引、锁以及优化方式,当然还可能会问你一些命令,例如查看sql的执行计划,引擎之间的区别,自增主键优缺点,B+树等。

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核心四:Linux

实际上,在春招期间,就已经投过腾讯了,那之所以挂掉的原因之一,我想就是Linux,面试官问我Linux,我几乎是懵的。Linux部分,问得比较多的就是进程和网络相关的命令,另外还有就是故障排查相关的命令,僵尸进程,孤儿进程等。

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核心五:Java

Java岗作为我的主语言,要深入学习是必定的,但要掌握的内容实在是太多了,如集合源码、反射、多线程、虚拟机等,这里也特意对Java要掌握的内容进行了一个综合整理,可供参考。

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核心六:JVM

JVM是一名开发人员需要掌握的基础,也是非常重要的基础,在我们面试的时候,JVM部分是问得非常多的,尤其是垃圾回收这一部分,但实际上,JVM涉及到的细节远远不止如此,JVM要掌握的程度至少包括下图这些部分。

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核心七:Redis

面试也会考察实战项目,而Redis,是很多项目都会运用到的,因为使用起来简单。但是,Redis又拥有相当多的理论内容,其中的原理是一定要深度研究的,那么Redis要复习什么呢?至少下面这些也得掌握。

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核心八:消息队列与分布式

面试的第一和第二面一般会根据你的实际项目情况来进行提问,我的项目中涉及到了消息队列,所以在面试前我也特意准备了消息队列这一部分。消息队列主要涉及到的点包括消息队列、分布式锁、分库分表等,这些内容我也特意整理了一份脑图,根据图上的要点来进行复习基本上是没什么问题的。

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核心九:网站优化相关

当我们的网站规模比较大时,这个时候,需要考虑的就非常非常多了,就需要各种各样的优化了,例如缓存,分库分表,负载均衡等等,关于网站规模这个问题,其实我也被问过几次,例如我们平时逛知乎时,有时候某个问题会非常热门,一下子上亿热度,面对这种问题,我们会如何出来?如何优化?

九大核心专题,630页内容,熬夜23天吃透,我收割了3个大厂offer

其实除了这九大核心专题以外,我还整理了其他相关的技术点合集,如Spring全家桶、调优、BAT等一线互联网大厂面试题,这一就不一一列出来了,需要的可以私信我。

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总结

以上整理的这九大核心点,希望同为开发人员的你,也能静下心来用心去学习,如果你同样以大厂为目标,只要能坚持,相信进大厂只是时间上的问题。

这九大核心知识点涉及到的思维导图、文档资料、pdf等免费分享,只需转发+关注我,即可获取下载方式!重要事情再次强调,转发+关注,直接加入我的扣扣学习交流群免费领取:301119372,或者扫码添加助手小姐姐微信领免费领取!

 

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### 三级标题:大学生熬夜睡眠相关公开数据集分析 在寻找与大学生熬夜和睡眠相关的公开数据集时,可以从以下几个方向入手。这些数据集不仅包含生理信号(如脑电图、心电图等),还涵盖行为日志、问卷调查结果等多维度信息,适用于研究睡眠质量、作息规律以及健康干预策略。 #### ISRUC-Sleep 数据库 该数据库包含100例病人的多导睡眠图(PSG)数据,覆盖了不同的睡眠障碍类型,并提供了详细的注释[^1]。虽然其主要面向临床研究,但通过筛选特定人群(如年龄匹配的大学生群体),可以用于分析熬夜对睡眠结构的影响。例如,可以通过提取EEG信号进行频谱分析,识别深度睡眠比例下降的趋势。 #### NSRR (National Sleep Research Resource) NSRR 提供多个大规模、标注完善的睡眠数据集,其中 **Sleep Heart Health Study (SHHS)** 包含了大量关于睡眠质量和呼吸暂停的详细记录[^2]。尽管其受试者主要是中老年人群,但通过与其他数据集结合(如MESA Sleep Study),可以扩展到年轻人群体的研究。此外,NSRR 提供了丰富的工具支持数据查询和下载,适合开展跨年龄段的睡眠模式比较。 #### CAP Sleep Database CAP 数据库特别适合用于周期性激活模式(CAP)的动态研究,其记录包括 EEG、EOG、EMG、气流、SaO₂等多个信号,并附有睡眠阶段和 CAP 注释[^3]。对于大学生熬夜问题,可以利用该数据库中的脑电波特征(如δ波、θ波功率变化)来探索睡眠深度与熬夜频率之间的关系。 #### PhysioNet 睡眠数据库 PhysioNet 平台包含多个免费开放的生理信号数据库,例如“MIT-BIH Polysomnographic Database”和“Sleep-EDF Database Expanded”,涵盖了从脑电图(EEG)到心电信号等多种模态的数据[^4]。其中,“Sleep-EDF”数据集包含了正常受试者的整夜睡眠记录,且部分数据来源于大学实验室,因此可以直接用于大学生群体的睡眠分析。通过提取睡眠分期标签,可以评估熬夜对总睡眠时间、入睡潜伏期和觉醒次数的影响。 #### MESA Sleep Study MESA Sleep Study 是一个大型流行病学项目,其中包括对受试者进行夜间睡眠监测获得的数据[^5]。尽管其主要关注心血管健康,但其记录的睡眠质量指标(如AHI指数、血氧饱和度波动)同样适用于大学生熬夜行为的研究。通过分析这些指标的变化趋势,可以评估长期熬夜对身体健康的潜在影响。 #### 其他小型或特定用途数据集 除了上述主流数据库外,还有一些小型或特定用途的数据集也值得关注。例如: - **SCD Sleep ECG Database**:专注于心电图信号,可用于分析熬夜对心率变异性的影响。 - **MIMIC-III Waveform Database**:虽然主要用于重症监护研究,但其中的部分数据也可用于分析睡眠中断与生理应激的关系。 ### 示例代码:使用 Python 加载并可视化一个 EEG 信号片段 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat # 假设加载来自 ISRUC 数据集的.mat 文件 data = loadmat('subject_01.mat') # 示例文件名 eeg_signal = data['EEG'] # 提取 EEG 信号 # 可视化前10秒数据 fs = 256 # 假设采样率为256Hz time = np.arange(0, len(eeg_signal)) / fs plt.plot(time[:2560], eeg_signal[:2560]) plt.xlabel('时间 (秒)') plt.ylabel('EEG 振幅 (μV)') plt.title('EEG Signal') plt.grid(True) plt.show() ```
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