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我也要
JVM，对Java程序员进阶而言，是一个绝对绕不开，也不能绕开的话题。在你Java开发成长进阶蜕变的路上，势必会遇到项目上线中各种OOM、GC等问题，此时JVM的功底就至关重要了。
此文，将从一个系统的方向来讲解JVM的系统学习方向，也是个人学习JVM的一份学习笔记整理。多说一句，对于Java工程师的面试，JVM也是必问的一环，因此无论从面试还是实际工作，你都很有必要夯实自己的JVM功底。
这份笔记文档从5个章节来讲解JVM的学习及一些整理，包含了内存区域划分、类加载、垃圾回收和内存分配策略、Java程序优化的注意事项、性能优化等深入讲解细分每个小专题，无论是对JVM还是一无所知的小白还是对JVM和优化有一定经验的朋友，都是份不错的学习资料！
这个【JVM学习笔记整理】文档（内容细节比较多，所以把知识点粗略的截图出来了
同时我整理了一份JVM面试必问的面试专题做成文档
DEM数据下载，拼接，裁剪
目录： 1、数字高程模型（DEM）的数据下载 2、在ENVI里面进行拼接,生成SARscape标准格式的DEM数据3、在ArcGIS里面安装已有的矢量范文，进行掩膜裁剪 4、注意事项 数字高程模型的数据下载： 网址：http://dwtkns.com/srtm30m/ 1.对研究区域进行经纬度选择，然后进行选择下载即可 2.下载的数据是.hgt格式的，按照不同的需求进行转换，这里我是用于ENVI处理，且下载了四个，所有进行了拼接，拼接、格式转换如下 注：可能有时候需要登陆注册，点击下...
Java开发两年挑战阿里P6：多线程+IO+集合+锁+JVM+数据库+框架
大公司面试考验基础和项目经验，小公司比较偏向于项目经验。这里我都总结下，给大家一个参考，希望可以帮助到正在面临跳槽的同志。
馈电网络设计：通过Smith圆图工具完成微带线到同轴探针的阻抗匹配
Smith圆图通过图形化阻抗变换路径，显著简化微带线到同轴探针的匹配设计。设计需结合理论计算（微带线阻抗公式、探针等效模型）、圆图操作（串联/并联元件移动规则）及仿真验证，最终实现宽带低反射匹配。
[JAVA后端进] 946页神仙文档,连阿里P8面试官都说太详细了,搞懂这些直接是P6+
前言 应广大粉丝要求，网上太多资料不够详细，不够全面，花了很多心思去收集，到头来发现并不全面，于是出现了本文，笔者在GitHub上找了很久终于找到了三份最全的Java学习笔记，总页数946页！ 涵盖知识： 面试必问的：Java基础、高并发、多线程、分布式、设计模式、Spring全家桶、Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、MongoDB、Redis、MySQL、RabbitMQ、Kafka、Linux、Netty、Tomcat等等知识
Win10系统内存占用异常飙升？三步排查法快速定位问题根源
本文针对Win10系统内存占用异常飙升问题，提供了一套三步排查法。首先利用任务管理器和资源监视器进行深度系统体检，定位隐形内存消耗者；其次通过干净启动和禁用非必要后台服务，揪出导致内存泄漏的第三方软件或驱动；最后进行终极深度清理，包括检查内存完整性、调整虚拟内存设置以及更新关键驱动程序，帮助用户快速恢复系统流畅运行。
Docker新手必看：解决‘Unable to find image’错误的完整指南
本文针对Docker新手常见的‘Unable to find image’错误，提供了完整的排查与解决指南。文章深入剖析了权限不足、网络连接失败、Docker服务未运行等核心原因，并给出了将用户加入docker组、配置镜像加速器等实用解决方案，帮助读者彻底理解并解决镜像拉取问题。
阿里P6面试必问的JVM与性能优化，一份精心整理的JVM笔记文档.pdf
从菜鸟进阶，你绕不开JVM JVM，对Java程序员进阶而言，是一个绝对绕不开，也不能绕开的话题。在你Java开发成长进阶蜕变的路上，势必会遇到项目上线中各种OOM、GC等问题，此时JVM的功底就至关重要了。 此文，将从一个系统的方向来讲解JVM的系统学习方向，也是个人学习JVM的一份学习笔记整理。多说一句，对于Java工程师的面试，JVM也是必问的一环，因此无论从面试还是实际工作，你都很有必要夯实自己的JVM功底。 这份笔记文档从5个章节来讲解JVM的学习及一些整理，包含了内存区域划分、类加载、垃圾回收.
用Keil5给CH552G编程：手把手配置8051开发环境+LED闪烁实战
本文详细介绍了如何使用Keil5为CH552G单片机配置8051开发环境，并完成LED闪烁实战。从获取必要软件、安装WCH器件库到创建工程、编写程序及烧录，手把手指导开发者避开常见陷阱，特别适合从STC转向CH552G的开发者。
面试阿里（P8）竟被MySQL难倒，奋发图强二次面试斩获阿里offer
牛顿说过“无论做什么事情，只要肯努力奋斗，是没有不成功的”。我也一直把这句话当做自己的座右铭，这句箴言在今年也彻底在“我”身上实现了。 每一个程序员都拥有一个大厂梦，我肯定也不例外的，去年面试阿里巴巴，竟然被MySQL问倒了，很多相关性的问题都没有答上来，才2面就凉凉了。回去之后也潜心复习了，准备了二战，如今终于进入了阿里巴巴，被录用。 以下展示的阿里巴巴面试题（含答案）、学习资料、实战文档等 01 阿里巴巴面试题之MySQL 之前的阿里面试题都有做总结，具体面试题内容整理成了文档，本文是.
TI电量计BQ40Z50R2循环学习实战：从量产文件生成到关键标志位解析
本文详细解析了TI电量计BQ40Z50R2的循环学习实战流程，从量产文件生成到关键标志位解析。通过实战案例和易错分析，帮助工程师避开常见陷阱，提升电量计配置效率。重点介绍了循环学习前的准备工作、量产文件生成步骤及关键标志位的深度解读，适用于电池管理系统开发人员。
避坑指南：PVE下N卡直通错误代码43的终极解决思路与dmesg日志分析
本文详细解析了PVE环境下NVIDIA显卡直通时遇到的错误代码43问题，提供了从dmesg日志分析到BIOS配置、PVE宿主机优化及虚拟机设置的完整解决方案。特别针对GTX1060等显卡，分享了驱动版本选择、ROM修补及高级排错技巧，帮助用户彻底解决这一常见难题。
“吃”完这本Java性能调优实战，MySQL+JVM+Tomcat等问题一键全消！
前两天有个朋友去某厂面试，开场还是挺顺利的，没过多久却被调优问成凉凉了。 我心想，都已经到7月半了，很快又是秋招大军来临了，是不是也有很多朋友同样在JAVA性能调优这一块掌握的不够呢？所以今天来写这篇文章，就是想给大家分享一份阿里P8架构师手敲20W字的调优实战笔记，另外尤其对于MySQL、Tomcat、JVM这三个特殊对待一下，看看我为其手绘相应的思维脑图以及面试相关的高频真题及答案。 先来看看Java性能调优实战 由于篇幅太多，直接来个总目录康康，从下面的目录大致上可以知道详情的内容包括哪些.
cartographer ceres后端优化
这里引用一篇文章作用一：用户可以选择使用Problem::AddParameterBlock显式添加参数块；在显式添加的时候ceres会内部进行额外的正确性检查。当Problem::AddParameterBlock()不存在时，Problem::AddResidualBlock()会隐式添加参数块，因此不需要显式调用Problem::AddParameterBlock()函数。ps：类似构造函数，显式构造函数。
2024年是意义非凡的一年，大专的我面试阿里P6居然过了
最后这里放上我这段时间复习的资料，这个资料也是偶然一位朋友分享给我的，里面包含了腾讯、字节跳动、阿里、百度2019-2021面试真题解析，并且把每个技术点整理成了视频和PDF（知识脉络 + 诸多细节）。还有高级架构技术进阶脑图、高级进阶架构资料帮助大家学习提升进阶，也可以分享给身边好友一起学习。一起互勉~网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
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")
2579页阿里P8Android学习笔记在互联网上火了，完整版开放下载
笔记作者：来自于阿里P8级大神： Mark 笔记特点：条理清晰，理论+实战+源码，含图像化表示更加易懂。 内容概要：Android 相关，性能优化，Java 相关，Kotlin 相关，网络相关，插件化&热修复&模块化&组件化 &增量更新&Gradle，图片相关，Flutter 相关，一线互联网面试真题解析等等海量知识点！ 由于整个文档比较全面，内容比较多，篇幅不允许，下面以截图方式展示 。如有需要获取资料文档的朋友可以滑到文末免费获取。 Android 相关 1.
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【面试必问系列】掌握了这套JVM技术笔记，你去阿里面试至少也是个P7水平！
前言 JVM ,即“Java 虚拟机”，有点类似于“操作系统”，上面跑着Java程序。 其实我们在平常的工作中，并不会直接接触到JVM，但是经常会遇到与之相关的问题： 一段代码有问题，执行效率低，但就是无法找到深层次原因。 线上系统CPU疯狂运转, GC时间飙升，产生卡顿，严重影响服务响应时间； 正在运行的Java程序，突然就OOM（内存溢出）了； 要做性能优化时面对一堆JVM的参数无从下手… 这些问题其实都和JVM有关系。 我还记得曾经有一次花了整整一周时间，才定位到一个棘手的堆外内存
，都会问什么？斩获阿里P6+的“他”告诉你答案
，都会问什么？斩获阿里P6+的“他”告诉你答案 马士兵老师 2020-11-21 15:19:00 773 收藏 14 文章标签： 算法 编程语言 jvm 面试 java 版权 分享一个好消息，最近一个经常与我交流技术的粉丝朋友成功入职阿里！暂且叫他阿布吧。 绝大多数技术人都有个阿里梦，阿布也不例外。在准备跳槽的日子，阿布也到其它的大厂面试过，最终他选择了阿里。阿布在10月份入职阿里菜鸟物流研发部，主要负责物流网络系统研发，级别是P6+。 对很多人来说，每年的双11都是个大挑战。但是在阿里内部，其实阿布
面试阿里P6，竟被MySQL难倒，再次二战，进入天猫团队（研发岗）
爱因斯坦说过“耐心和恒心总会得到报酬的”，我也一直把这句话当做自己的座右铭，这句箴言在今年也彻底在我身上实现了。 每一个程序员都拥有一座大厂梦，我也不例外，去年面试阿里P6，竟然被MySQL问倒了，很多相关性的问题都没有答上来，才2面就凉凉了。回去之后也潜心复习了，准备了二战，如今终于进入了阿里，被天猫团队录用。 以下展示的阿里面试题（含答案）、学习资料、实战文档等，均可以免费分享给大家，需要...
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