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我也要
大家好，最近有不少小伙伴在后台留言，又得准备面试了，不知道从何下手！
在金三银四这个关键点竞争将会更加激烈，而我们也需要更多的知识存储。
为了助大家拿上满意的offer，经过实践整理出的了2023年大厂Java面试题合集，助大家涨薪拿offer！
这是我整理的一份文档《Java进阶学习+面试宝典》分享给大家。
对面试是非常有帮助的，只要去看对你是一定有提升的！而这些资料也是通过实践整理而来的
内容如下：
1、算法
2、设计模式
3、Netty + MQ + kafka
4、zookeeper + Dubbo
5、MyBatis + Redis
6、Http协议 + Linux
7、Mysql
8、Spring +SpringMVC +SpringBoot
9、经典面试题 + SpringCloud
10、Java基础 + JVM
11、多线程
12、实战项目
项目架构图：
【视频教程】黑马Java基础教程，完整版（从入门到精通）
黑马Java基础教程，完整版，百度云下载，永久有效，如果失效回复留言活着私信给我，单独给你发。
黑马程序员-java就业面试题大全（持续更新）
1、一个"java"源文件中是否可以包含多个类（）？
黑马程序员毕向东java基础课堂完整版文档
黑马程序员毕向东java基础课堂完整版文档 从第一章到最后一张所有上课笔记
黑马全套Java教程（十）
黑马全套Java教程（一） 黑马全套Java教程（二） 黑马全套Java教程（三） 黑马全套Java教程（四） 黑马全套Java教程（五） 黑马全套Java教程（六） 黑马全套Java教程（七） 黑马全套Java教程（八） 黑马全套Java教程（九） 单元测试：针对最小的功能单元编写测试代码，Java程序最小的功能单元是方法，因此，单元测试就是针对Java方法的测试，进而检查方法的正确性目前测试方法是怎么进行的，存在什么问题：Junit单元测试框架：JUnit是使用Java语言实现的单元测试框架，它是开源的
java黑马学习笔记
是我从黑马资源中抓出来的每天教师上课的笔记,对于基础学习者帮助还是很大的,毕竟视频太多了,不可能全部看完,但是笔记就不一样.
黑马Java基础笔记
非常详细的黑马Java基础核心笔记，非常适合自学的人看！
Java八股文详细文档.3（基于黑马、ChatGPT、DeepSeek）
通过B站黑马程序员的八股文教学，自己也二刷了，结合ChatGpt、deepSeek总结了一下,Java八股文详细文档.3（框架篇和并发编程篇）
Dify 深度进阶：从入门到精通AI应用构建
《Dify进阶指南：从基础到高阶的AI应用开发技巧》 本文深入探讨Dify平台的高级功能与应用开发技巧。首先强调核心概念的深化，包括提示词工程进阶、知识库高效管理和模型参数优化。重点介绍智能体应用的开发方法，如何让AI具备自主规划与执行能力。同时讲解工作流编排、前端集成等实用技术，并分享应用运营优化、成本控制等实践经验。文章还展望了Dify生态的发展趋势，为开发者提供从基础到进阶的完整学习路径，助力打造更智能高效的AI应用。
JavaWeb笔记 [黑马2023版]
学完黑马2023版JavaWeb总结的笔记
【无标题】 Python自动化法律文书撰写
Jinja2是一个功能强大的模板引擎，支持丰富的语法和功能。除了条件判断和循环语句外，Jinja2还支持过滤器、宏、继承等高级特性，非常适合处理复杂的文书模板。
MMI分束器仿真优化：用Lumerical FDTD实现95%耦合效率的实战技巧
本文详细介绍了使用Lumerical FDTD软件对MMI分束器进行仿真优化的实战技巧。通过构建高保真模型、精确配置光源与边界条件，并重点优化波导结构与taper设计，系统性地将器件的耦合效率提升至95%以上。文章还分享了利用参数扫描、varFDTD加速等高级方法，帮助硅光芯片设计工程师高效实现高性能MMI分束器设计。
黑马程序员（一套超哇塞的Java教程）Day2
黑马程序员（一套超哇塞的Java教程）Day2
如何判断一个程序员的技术比你强？
技术大佬与普通程序员之间存在明显的认知差异：前者善于将复杂问题抽象为经典计算机科学问题，用声明式代码替代过程式逻辑；对异常和边界条件极度敏感，具备系统化的排查方法论；代码追求高可读性而非炫技，且执着于底层原理研究。这种技术压制体现在解决问题的确定性上——通过扎实的理论功底和工程直觉，快速定位问题本质，而非依赖试错或搜索。真正的技术实力源于对底层逻辑的深刻理解和对系统稳定性的敬畏。
金三银四互联网大厂最新中高级1160道Java面试题及答案整理（2023最新版）
今年的大环境而言，面试成功的难度比往年高了很多，很明显的感受就是：对于今年的 java 开发朋友面试，Java基础掌握不牢，对于一个开发人员来说无疑是非常致命的。学习任何一个技术知识无疑不是从基础开始，特别是对 Java 的一些核心基础知识点掌握的不够或者没有体系方向的朋友面试也成了一个苦恼的事情。所以说如果不准备充分的面试，完全是浪费时间，更是对自己的不负责。
第二篇：APS智能排产实战：OR-Tools与coptpy从入门到案例
专注于具体的技术实现，包括 OR-Tools 和 coptpy 的详细使用指南、建模技巧、日志解读，以及一个完整的两阶段生产排程案例。适合准备动手开发 APS 系统的工程师和研究者。
Python爬虫实战：如何爬取汽车之家报价信息
本文通过实战介绍了如何使用Python编写爬虫，抓取汽车之家网站的车型、价格、配置等信息。在爬虫实现过程中，我们使用了requests库来发送HTTP请求，使用解析HTML页面，提取嵌入的JSON数据，并将数据存储到CSV文件中。同时，我们还介绍了如何使用反爬虫策略（如随机User-Agent、请求延时、代理池等）来规避反爬虫机制，确保爬虫的稳定性。
黑马程序员Java基础视频教程-课程总结文档
Java学习
史上最全工商银行核心系统建设历程：从“数据集中”到“ECOS”2.0，见证银行业信息科技跨时代发展征程
ECOS工程的直接成果是建成了工商银行第五代信息系统，即从单一核心银行系统到去核心化开放生态系统，率先开启了以智能化、开放化为特征，数据驱动引领经营模式变革，创新提出了一整套国际领先的分布式开放生态银行系统建设方案，在大型银行全分布式系统架构、主机下移、银行系统生态化转型、大规模交易型分布式数据库等多个领域再次实现“0到1”的突破，建成了具备国际领先水平的全分布式开放生态银行系统，继续勇立数字化转型潮头，推动高质量发展再上新台阶。工商银行的业务连续性管理水平实现了跨越式发展，有力地保障了业务发展。
【学习笔记】黑马程序员Java课程学习笔记（更新至第12章---集合）
黑马课程Java学习笔记（1. Java概述）1. Java概述1.1 Java语言发展史1.2 Java语言跨平台原理1.3 JRE和JDK1.4 JDK的下载和安装 1. Java概述 1.1 Java语言发展史 Java语言是美国Sun公司（Stanford University Network）在1995年推出的计算机语言， 2009年Oracle甲骨文公司收购Sun公司。Java之父：詹姆斯·高斯林（James Gosling）。 1.2 Java语言跨平台原理 Java可以在任意操作系统上运行，
【YOLOv8系列】YOLOv8的webUI界面设计；通过Streamlit实现YOLOv8的可视化交互界面设计
但是我为了避免重复性的工作，且为了避免重复安装之前（安装pytorch和yolov8时）已经安装好的库，因此写了一个python脚本进行安装；需要提前在有网络连接的电脑上下载所有必要的依赖项，然后将这些文件传输到离线的机器上进行安装。脚本将自动跳过已安装的包，并安装其余的 .whl 文件。在离线的机器上，切换到包含下载好的文件的目录。证明我们的streamlit安装成功了。证明你的streamlit安装成功了。第一步：在有网络连接的电脑上下载。第二步：将下载的文件传输到离线机器。文件）传输到离线的机器上。
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")
传智黑马Java → 32使用BufferedReader、BufferedWriter、HashMap对文本进行排序（附程序实现及文本）
in.txt 6.岑夫子，丹丘生，将进酒，杯莫停。 9.古来圣贤皆寂寞，惟有饮者留其名。 1.君不见，黄河之水天上来，奔流到海不复回。 5.烹羊宰牛且为乐，会须一饮三百杯。 3.人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。 8.钟鼓馔玉不足贵，但愿长醉不复醒。 2.君不见，高堂明镜悲白发，朝如青丝暮成雪。 7.与君歌一曲，请君为我倾耳听。 4.天生我材必有用，千金散尽还复来。 程序： package Section_7_Buffered; import java.io.*; import java.ut.
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
黑马Java学科资料
公开课内容 1、Spring MVC入门（PDF） http://pan.baidu.com/s/1c1LI2oK 2、搞定计算机专业毕业设计 http://open.itcast.cn/java/14-62.html?1703trkqun 链接: http://pan.baidu.com/s/1mh9WQz2 密码: sqnc 3、Java代码错误高级调试技术 ht
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
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。
黑马程序员--Java开发文档大全，没有你找不到的，只有你想不到的！
Java开发人员必备的开发文档，先上一部分图，收集整理不易，求回贴！！！ 常用API下载： JDK_API_1_6中文版下载地址： 点击下载 J2EE1.5API中文版下载地址： 点击下载 servlet中文版API下载地址： 点击下载 Struts2中文帮助文档下载地址：
InnoDB 内存结构总览：Change Buffer、AHI 与 Log Buffer
本文系统梳理InnoDB内存结构中的ChangeBuffer、Adaptive Hash Index（AHI）与LogBuffer。ChangeBuffer缓存二级索引页不在内存时的变更，减少随机IO，仅在页加载时合并；聚簇索引修改立即执行，因数据本身不可延后。AHI基于高频等值查询自动构建哈希索引，加速定位，仅支持等值操作。LogBuffer为redo log内存缓冲，配合磁盘日志实现崩溃恢复。三者均服务于性能优化，其中ChangeBuffer与AHI共享BufferPool空间，而LogBuffer独立
第三篇 第 6 课
前置：第三篇第 1 课（stdx 引入），第二篇第 1 课（std.regex）。环境：仓颉 SDK 1.2.0。本文所有代码与输出均逐行实测。
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