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我也要
金三银四刚开始就拿到了蚂蚁的offer，这全凭阿里大牛总结的Java面试笔记，能掌握这份笔记的70%以上感觉就能拿大厂offer。
为了帮助更多的粉丝朋友们都拿到心仪的offer，小编在此把这份笔记分享出来：
篇幅限制，在此就不全部展示了。想获取完整版Java中高级面试笔记的小伙伴:提供分享原件☞☞☞ PDF原件下载
一、Java
二、网络
三、Linux
四、数据结构与算法
五、数据库
六、系统设计
七、必会工具
八、面试指南
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台达伺服B3驱动器参数的设定和CN1的接法
3. B2的电子齿轮比是直接设定P1-44(分子)和P1-45(分母)就就可以的,但是B3的有个隐藏的细节,就是P1-44的默认值77216不用去更改,这是官方客服说的,需要改的是P1-45这个参数,比如说,我使用的丝杆螺距是5mm的,那么就是以5000脉冲走完5mm为一圈,则就把P1-45设定为5000即可;我的是三菱FX3S系列的PLC,是NPN型的,输出点是24V-作为信号的,所以接41、37,具体可参考B3的。,跟着客服的讲解操作才解决的,以下就是解决方法,希望能够帮到需要的各位。
阿里大神亲码“Java面试笔记”，不讲一句废话，全是精华
这份阿里内部疯传的“Java面试笔记”，有8家中小厂，也有像阿里、百度、字节、腾讯、京东这些大厂的面试真题（含答案），我熬夜15天刷完，拿下大厂offer！ 那么这份阿里面试笔记的内容都有什么呢？ 接下来，我来为大家展示目录内容 阿里内部面试笔记的大纲内容： 阿里巴巴高并发秒杀架构展示 分布式 中间件 数据库 设计模式与实践 数据结构与算法 阿里巴巴面试真实场景还原 这些笔记我已经整理好了，可以分享给大家，领取方式放在文末，希望能帮助到大家，让大家拿到自己满意的大厂off..
RTX 4060笔记本也能跑！保姆级教程：用Ollama在Windows上部署DeepSeek-R1-8B模型
本文详细介绍了如何在RTX 4060笔记本上通过Ollama本地部署DeepSeek-R1-8B模型，提供从环境配置到性能调优的全流程优化指南。针对笔记本用户的显存、散热等问题，给出了量化模型选择、启动参数优化及散热解决方案，帮助用户在消费级硬件上高效运行大语言模型。
Github上最值得学习的10个Java开源项目，帮你突破瓶颈
前言 SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。 在生产环境中，SQL 执行慢是很严重的事件。那么如何定位慢 SQL、慢的原因及如何防患于未然。接下来带着这些问题让我们开启本期之旅！ 1 JVM的内存区域布局 java代码的执行步骤有三点 java源码文件->编译器->字节码文件 字节码文件->JVM->机器码 机器码->系统CPU执行 JVM执行的字节码需要用类加载来载入；字节码文件可以来自本地文件，可以在网络上获取
数电发票“乐企直连”服务平台建设方案
数字化电子发票“乐企直连”服务平台建设方案
ubuntu17.04 UHD 驱动出错
ubuntu 17.04 源码安装UHD
看懂这篇文章就够了！什么是Redis缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿?五分钟统统搞定
前言 今天的分享主要是讲下这个 redis，什么是缓存雪崩、穿透和击穿。这三个技术问题是我们平时开发工作中和面试过程中，必须要会的知识点，因为目前的互联网系统没有几个不需要用到缓存的，只要用到缓存的话，就需要掌握这三个技术问题。 基本上无论哪个老哥去大厂面试，都会被问题这几个问题，所以作为一个互联网开发程序员来说，这个几个技术问题大家是需要搞懂的。而解决这几个问题的方案，通常有布隆过滤器，还有分布式锁。 布隆过滤器是1970年的一项技术，距今也有50年了，之所以能够应用至今，说明这项技术还是挺优秀的，
FR4板材实战：用ADS 2023快速设计微带线低通滤波器（附Line-Cal计算技巧）
本文详细介绍了使用ADS 2023在FR4板材上设计1-3GHz微带线低通滤波器的工程技巧。通过Line-Cal工具快速计算微带线参数，解决FR4板材的介质损耗和阻抗匹配问题，提供从集总参数转换到分布参数的实用方法，并分享版图设计与实测验证的关键要点，帮助工程师高效完成射频滤波器设计。
全凭阿里大牛总结的 Java 面试笔记，首战成功拿蚂蚁 offer
为了不影响大家的阅读体验，就不把篇幅拉得太长了！
Twincat Scopeview录波中的Ringbuffer设置技巧与常见问题解决
本文深入解析了倍福Twincat Scopeview录波功能中Ringbuffer（环形缓冲区）的核心设置技巧与常见问题解决方案。针对数据丢失、触发时机不准等痛点，详细阐述了缓冲区大小、预触发样本、采样率等关键参数的优化配置，并提供了多通道同步、自动诊断等实战应用指南，帮助工程师高效捕捉和分析PLC数据。
【YOLO11改进 - 特征融合】利用Hyper-YOLO 的混合聚合网络（MANet）改进yolo11，提升基础网络的特征提取能力
【YOLO11改进 - 特征融合】利用Hyper-YOLO 的混合聚合网络（MANet）改进yolo11，提升基础网络的特征提取能力
大牛总结的 面试笔记，首战成功拿到 offer
金九银十刚开始就拿到了蚂蚁的 offer，这全凭阿里大牛总结的 Java 面试笔记，能掌握这份笔记的 70%以上感觉就能拿大厂 offer。 为了帮助更多的粉丝朋友们都拿到心仪的 offer，小编在此把这份笔记分享出来： 目录总览 详细内容展示 文末领取下载地址 点点点这里即可下载啦 ...
【软考】数据库系统工程师备考指南（一）
目录一、数据库系统工程师简介二、考试要求三、考试目标四、考试范围（一）信息系统知识（二）数据库系统设计与管理 一、数据库系统工程师简介 数据库系统工程师考试属于全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称计算机软件水平资格考试）中的一个中级考试。考试不设学历与资历条件，也不论年龄和专业，考生可根据自己的技术水平选择合适的级别合适的资格，但一次考试只能报考一种资格。考试采用笔试形式，考试实行全国统一大纲、统一试题、统一时间、统一标准、统一证书的考试办法。笔试安排在一天之内。 2022 年数据库系统工程
全凭阿里P9大牛总结的Java面试笔记，首战告捷，成功拿蚂蚁offer
金三银四刚开始就拿到了蚂蚁的offer，这全凭阿里大牛总结的Java面试笔记，能掌握这份笔记的70%以上感觉就能拿大厂offer。 为了帮助更多的粉丝朋友们都拿到心仪的offer，小编在此把这份笔记分享出来： 目录总览 详细内容展示 ...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
蚂蚁金服面试经验分享，阿里的offer真的不难
从7月分开始，打算找工作，一个偶然的机会，拉勾上一个蚂蚁金服的师兄找到我，说要内推，在此感谢姚师兄，然后就开始了蚂蚁金服的面试之旅。把简历发过去之后，就收到了邮件通知，10个工作日联系我，请耐心等待。 阿里一面 没过2天就接到一个杭州的座机，说要约我进行电话面试，效率还是挺高，然后当天晚上就进行了一面。 下班后，吃了饭，专门找了一条人比较少的小路，到了7点，电话准时打过来了。 还是先来自我介绍，完了面试官就开始发问，持续了大概40分钟，感觉面的一般，答的也不知道是否准确，反正他们那边一般不直接回答对还是错
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
大专刚毕业，用半年成功拿到35koffer ! 全凭阿里大牛总结的Java面试笔记
前言 金三银四刚开始就拿到了蚂蚁的offer，这全凭阿里大牛总结的Java面试笔记，能掌握这份笔记的70%以上感觉就能拿大厂offer。 为了帮助更多的粉丝朋友们都拿到心仪的offer，在此把这份笔记分享出来： 需要这份资料的小伙伴可以点击此处凭截图获即可获取~ 目录总览 详细内容展示 Java基础题 Java集合 异常反射 IO NIO 多线程 JVM Mysql Spring ...
大专刚毕业成功拿到25koffer ! 全凭阿里大牛总结的Java面试笔记
前言 金三银四刚开始就拿到了蚂蚁的offer，这全凭阿里大牛总结的Java面试笔记，能掌握这份笔记的70%以上感觉就能拿大厂offer。 为了帮助更多的粉丝朋友们都拿到心仪的offer，在此把这份笔记分享出来： 需要这份资料的小伙伴可以点击此处凭截图获即可获取~ 目录总览 详细内容展示 Java基础题 Java集合 异常反射 IO NIO 多线程 JVM Mysql Spring ...
我是如何拿到蚂蚁金服实习 offer 的
想和业界的技术大牛并肩作战？想学习最前沿的技术？想参与超酷的大项目？想获得亿万用户的点赞？蚂蚁金服春季校招开启了！面试很难？没有信心？这都不是事儿，这儿有一系列的“面试宝典”。 文/图 源介 我是 2018 年 3 月入职蚂蚁的应届前端工程师，来自于北京邮电大学。2 年前的此刻，我也是实习求职大潮中的一员，在这里，分享一下我从准备面试到实习，再到最终正式入职的经历。 选择蚂蚁 阿里的前端水...
大牛程序员拿下阿里蚂蚁金服offer又去腾讯二面，成为offer收割机
一、写在前头 首先，我的面试经历和一下面霸、收割机大佬相比，不是特别丰富，只是略有感悟，分享这几个月来的心路历程，也让后来者可以借鉴一下而已。 博主是双非学校，本科大三，非计算机专业，大家就不要多问了，也不要讨论这个好吧，没意义了。 二、注重心态 明确一点： offer = 心态(30%)+实力(30%)+运气(40%) 楼主也曾经在这场春招心态炸裂过，因为看到很多不公平，看到很多觉得侮辱自己汗水和泪水的东西。不过炸裂的几天后想到，如果这样下去，我会给带节奏的，会造成更大的悲剧，所以不行，必须积极起来。 .
一名双非名媛成功拿下蚂蚁、美团、携程等大厂拿offer后复盘面试经历
今天小编给大家带来一个优秀妹子的后台面试经验总结，希望对正在面试或者以后需要面试的人提供一些参考和帮助。具体如下： 本人妹子，985硕士，211本科，专业都是软件工程，一直投的是Java后台开发，只投过一次网易的测试，技术不是大牛，但是比较努力。实验室没有项目，so项目经验是0，在去年这个时候看到实验室师兄找工作的艰难，因此开始复习的时间比较早。 最开始先看的java基础，看的马某某的视频，后面就看框架视频，后来也看过某某学院的视频，都是在网上找的免费的。《剑指offer》刷了一遍，有些重点的题一定要滚瓜烂
“非科班自学”复盘两个月时间在年底成功拿下了字节、阿里offer，入职了字节！
lz”是非科班自学的java，毕业后进入卡中心，现在是2年开发经验。20年年底先后面了头条、拼多多和阿里（淘宝和支付宝），并成功拿到阿里和头条两家的offer。面试前我主要是不断的刷题且看了很多大牛的面经进行查漏补缺，所以面试完后也想记录下来，权当给大家提供点信息吧。（面试过了一周了，记忆也有点混乱，顺便提一下面试体验：头条 > 阿里 > pdd拼多多最垃圾的面试体验，没有之一。我约的视频面，结果面试官说有事给我打电话面，然后给我一个文档，是一个算法。我在写算法的时候没察觉到电话信号不好断掉了。
熬夜干完了这篇阿里大牛总结的spring高级源码笔记，成功拿到了蚂蚁金服offer
第⼀部分 Spring 概述 第1节 Spring 简介 Spring 是分层的 full-stack（全栈） 轻量级开源框架，以 IoC 和 AOP 为内核，提供了展现层 Spring MVC 和业务层事务管理等众多的企业级应⽤技术，还能整合开源世界众多著名的第三⽅框架和类库，已 经成为使⽤最多的 Java EE 企业应⽤开源框架。 Spring 官⽅⽹址：http://spring.io/ 我们经常说的 Spring 其实指的是Spring Framework（spring 框架） 第2.
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