4月面试美团,五月成功拿到Offer,为了成功“上岸”,搬砖人,到底有多拼?

sid图像数据_遥感影像数据 影像数据基本概念影像数据是由卫星或飞机上的成像系统获得的影像,多为遥感影像数据。影像数据的每个像元都有一个值,表示传感器探测到像素对应地面面积上目标物的电磁辐射强度,也叫亮度值、灰度值。SuperMap支持的影像数据格式有:*.img、*.tif、*.tiff、*.bmp、*.jpg、*.png、*.gif、*.raw、*.sid等。计算机以二进制记录数据,所以其量化的等级以二进制来划分,即2n。... 阅读详情

虽然自己记性不太好,但还是记录了一下,热乎乎的面经啊,也有一些问题没能记住。三面技术面经如下:

美团一面:

中间省略掉大概几个问题,因为我不记得了,下面记得的基本都是我没怎么答好的。

  1. 了解SOA,微服务吗?
  2. 分布式系统如何负载均衡?如何确定访问的资源在哪个服务器上?
  3. 一.轮询。二.随机。三.最小响应时间。四. 最小并发数。五.哈希。
  4. 设计一个分布式负载均衡缓冲系统,如何快速定位到是那个服务器(使用key分段、一致性hash)
  5. 如何保证缓冲区和数据库之间的强一致性(使用加锁)
  6. HashMap高并发情况下会出现什么问题,(扩容问题)
  7. 说一说在浏览器中输入一个url后,直到浏览器显示页面的过程中发生了什么(我主要说了DNS,然后他有接着问了DNS的细节,然后就是ARP路由,然后服务器处理,返回,浏览器呈现,获取html中的依赖资源)
  8. 字符串中句子的反转(比如ABC DEF,输出DEF ABC)(很简单,可以先反转整个字符串,然后反转单词,或者先将句子切分为单词,然后反转);
  9. 给任意二叉树的所有结点加next指针(这个有原题,也可以参考按层打印二叉树)。
  10. 用过反向代理吗?

美团二面:

  1. 进程间共享内存的方式有哪些?(8种)
  2. linux下如何查看网络端口状态(netstat),如何查看内存使用情况(top)?
  3. ConcurrentHashMap如何扩容?
  4. 知道java的异常吗?
  5. 运行时异常如果不处理会怎么样?应该怎么处理运行时异常?
  6. 写代码:给你5000万个int,求出前1000个最大的数,有2G内存。(我刚开始以为5000万个int很多,还把G和byte的换算忘了,后来面试官指导才想起来。我的方法是维护一个1000的小根堆,然后遍历数组,总体下来时间复杂度是O(nlg1000))
  7. 给你n个不重复的整数,随机找出m个不重复的整数,要求时间和空间复杂度都是O(m)。(方法很简单,就是每次把取出来的数放到后面,只在前面的数组随机访问就可以了,时间复杂度是O(m),空间复杂度是O(1),不过我刚开始没有想到把选出来的放后面去)。
  8. 对于SQL慢查询的优化?(主要是从查询语句和数据库表设计两个方面来考虑,查询语句方面可以增加索引,增加查询筛选的限制条件;数据库表设计的时候可以拆分表,设计得更细粒度。但是后来才发现面试官想要的就是查询大量数据的慢查询问题的优化。)
  9. 用过哪些容器?(tomcat)对比过Tomcat与其他服务器的区别吗?比如nginx?
  10. 用过动态代理吗?以后会经常用到的。

美团三面:

  1. 自我介绍,说说你项目中的数据流向(画结构框图)
  2. 看过什么书?
  3. 说说深入理解JVM中印象最深刻的章节(我说了JVM内存模型,垃圾回收和类加载);
  4. 补充:还问了堆和栈中存的是什么?static修饰的遍历存在哪里?(方法区)
  5. 说说《Effective Java》中你印象最深的三条和你的理解
  6. 你觉得你哪一块只是最熟悉(我说了Java的基本数据结构)
  7. 那你说说HashMap的内部实现;
  8. HashMap是线程安全的吗?(不是,ConcurrentHashMap是)
  9. 那ConcurrentHashMap内部是如何实现的?每个segment是个什么数据结构?(HashTable)
  10. 你的项目中用到哪些技术?(Spring)
  11. 说说你用了它的什么?(Spring IOC用的最多)
  12. Spring的优点?Spring AOP的原理?Spring如何实现解耦合?
  13. 对链表了解吗?(我说是List吗)是,(了解ArrayList和LinkedList),那你说说他们的区别?
  14. 会做链表两个结点的交换吗?(链表反转吗?)是的,你写代码实现把。
  15. 再写一个,给你一个链表和一个整数k(k大于等于0,小于等于链表长度,链表长度未知),按k步
  16. 反转链表(比如1->2->3->4->5->6->7,当k=3的时候结果是3->2->1->6->5->4->7)
  17. 说说mybatis配置了xml过后是如何完成数据库操作的?

最后如何备战Java面试?


谈到怎么准备Java面试,我想说,若你还同无头苍蝇一般不知如何下手,那么第一件事你要做的就是梳理自身的知识脉络。毕竟,想要进大厂,就需要具备更多的知识树,需要掌握更全面的知识体系,所以就需要对知识进行一个系统的梳理了。

如果觉得自己手绘Java知识脉络图比较麻烦,可以借鉴参考下方我之前大致手绘一份知识网图(Java知识体系庞大,我是用的xmind绘制的脉络图,文中无法直接上传原件,截图如下,内容过多以至于图片不够清晰,但可提供分享原件☞☞☞原件下载 )。

美团Java研发三面(3年经验):MySQL+Spring源码+分布式+算法+线程

 

  • 熟练使用spring mvc框架
  • 掌握面向对象设计开发,熟悉常见设计模式

 

  • 熟练使用mysql进行应用开发,熟悉数据库原理及常用性能优化技术

  • 了解对RPC、Zookeeper、Dubbo、Springcloud等技术

美团Java研发三面(3年经验):MySQL+Spring源码+分布式+算法+线程

 

  • 熟悉分布式,缓存,消息搜索等机制,有分布式系统开发经验,集群架构设计和使用者优先

 

有责任心,有想法,热爱技术,喜欢钻研

  1. 有较强的逻辑思维能力,善于分析,归纳,快速定位并解决问题
  2. 很多小问题都记不清了,这是我昨天下午回来就记录下来的,感觉自己也尽力了。

还有一部分朋友去了BATJ等互联网公司面试,他们也给我传回来一些问的比较多的Java面试题,面的都是阿里P6岗,今天我把P6岗的面经解析总结一起分享给大家,希望对你们有所帮助,可提供分享原件☞☞☞原件下载 

Java面试专题文档

美团Java研发三面(3年经验):MySQL+Spring源码+分布式+算法+线程

Java进阶学习文档笔记及进阶视频

 

pscad IEEE标准系统搭建说明 pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。 立即下载

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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")

Leetcode 剑指 Offer II 075.数组的相对排序

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weixin_47067712的博客 1506

vue面试题目|MVVM、MVC、MVP,数据劫持

目前一个日常实习在走流程,六月中旬学校放假,这段时间可以投其他的公司吗,暑假想去大城市实习,大家实习。19号一面的,但隔了快一周25号才发二面通知,26号二面完,是不是排名有点低,后面再过几天就是五一了。专升本,gap一年,非全双非硕,零实习,秋招 0offerbuff 真的叠满了最近终于有了一个大厂。中建三局,宁德时代,科锐国际(计算机类),途游游戏,得物,蓝禾,顺丰,康冠科技24春招内推①得物【岗。uu们,毕业论文盲审两个b通过了,有一个意见是说我的模型虽然指标上升,但是没有考虑复杂度的问题,针对。

每天多一点干货 846

24~25必看求大家投下小米吧,秒约面,hc空太多,招不到人

211本硕,研二了,不知道是去暑假实习还是等今年的国hvv,去年国hvv去打影子红拿的差不多接近4k。小米公司校招内推码: UYRYWR5投递链接: https://xiaomi.jobs.f.miof。大中厂虽然五月确实给了不少的hc,但是真不确定是不是有位置,看很多面经都是没后续国企虽然薪资低点,但。临时被度小满团队打来电话,临时来了场面试,听起来是PMO lead,结束后说跟团队会商量下,不过感觉。去年考研失败,今年年后开始学习单片机,只想找个收留我的公司,希望在里面好好历练,薪资只要够活就行,大。

han_xue_feng的博客 828

java 面试基础题,复习2个月拿下美团offer,使用Docker部署Spring-Boot项目

手绘了下图所示的kafka知识大纲流程图(xmind文件不能上传,导出图片展现),但都可提供源文件给每位爱学习的朋友一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。如果你从事以下工作或对以下感兴趣,欢迎戳这里加入程序员的圈子,让我们一起学习成长!

2401_84007049的博客 980

Linux下新建Oracle用户并连接Oracle数据库

bg:1. Java后端,末9本,科班,lc400题,约等于0的比赛,专业成绩10%,八股预计覆盖简。25届找实习,算法太卷了,就投了仿真还有一些算法测试,现在拿到了两个实习offer,一个仿真开发的,

han_xue_feng的博客 884
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奇迹摘星w
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