<目标> Java高级软件工程师面试考纲

1 Java基础

1.1 Collection和Map

(1)掌握Collection和Map的继承体系。

(2)掌握ArrayList、LinkedList、Vector、Stack、PriorityQueue、HashSet、LinkedHashSet、TreeSet、HashMap、LinkedHashMap、TreeMap、WeakHashMap、EnumMap、TreeMap、HashTable的特点和实现原理。

(3)掌握CopyOnWriteArrayList、CopyOnWriteArraySet、ConcurrentHashMap的实现原理和适用场景。

1.2 IO

(1)掌握InputStream、OutputStream、Reader、Writer的继承体系。

(2)掌握字节流(FileInputStream、DataInputStream、BufferedInputStream、FileOutputSteam、DataOutputStream、BufferedOutputStream)和字符流(BufferedReader、InputStreamReader、FileReader、BufferedWriter、OutputStreamWriter、PrintWriter、FileWriter),并熟练运用。

(3)掌握NIO实现原理及使用方法。

1.3 异常

(1)掌握Throwable继承体系。

(2)掌握异常工作原理。

(3)了解常见受检异常(比如FileNotFoundException)、非受检异常(比如NullPointerException)和错误(比如IOError)。

1.4 多线程

(1)掌握Executors可以创建的三种(JAVA8增加了一种,共四种)线程池的特点及适用范围。

(2)掌握多线程同步机制,并熟练运用。

1.5 Socket

(1)掌握Socket通信原理。

(2)熟练使用多线程结合Socket进行编程。

2 Java虚拟机

2.1 JVM内存区域划分

(1)掌握程序计数器、堆、虚拟机栈、本地方法栈、方法区(JAVA8已移除)、元空间(JAVA8新增)的作用及基本原理。

(2)掌握堆的划分:新生代(Eden、Survivor1、Survivor2)和老年代的作用及工作原理。

(3)掌握JVM内存参数设置及调优。

2.2 类加载

(1)掌握类的加载阶段:加载、链接(验证、准备、解析)、初始化、使用、卸载。

(2)掌握类加载器分类及其应用:启动类加载器、扩展类加载器、应用程序类加载器、自定义加载器。

3 J2EE

(1) 掌握JSP内置对象、动作及相关特点和工作原理。

(2) 掌握Servlet的特点和工作原理。

(3) 掌握Spring框架的IOC和AOP实现原理(反射和动态代理)。

(4) 至少掌握一个MVC框架(Spring MVC,Struts等)的工作原理,并熟练运用。

(5) 至少掌握一个ORM框架(Hibernate,MyBatis等)的工作原理,并熟练运用。

4 数据结构与算法

(1)掌握线性表和树的特点并熟练运用。

(2)掌握常用排序和查找算法:插入排序(直接插入排序、希尔排序)、选择排序(直接选择排序、堆排序)、交换排序(冒泡排序、快速排序)、归并排序,顺序查找、二分查找、哈希查找。

(3) 熟练运用常见排序和查找算法思想解决编程问题。

(4)了解几大基本算法:贪心算法、分治策略、动态规划。

5 计算机网络

(1)掌握网络的分层结构,及每层的功能特点。

(2)掌握TCP/IP的通信原理(三次握手、四次挥手)

6 数据库

(1)掌握复杂的SQL语句编写。

(2)掌握数据库的优化(SQL层面和表设计层面)。

(3)至少掌握一款数据库产品。

(4)熟悉高并发、大数据情况下的数据库开发。

7 Web技术

(1)掌握AJAX的工作原理。

(2)至少熟悉一款JS框架(比如JQuery)。

8 设计模式

(1)熟悉常见的设计模式。

(2)会将设计模式理论应用到实际开发中。

9 Linux

(1)熟练运用Linux常见命令。

(2)熟悉Linux操作系统基本概念及特点。

(3)熟悉Shell脚本。

10 操作系统

(1)掌握操作系统的进程管理。

(2)了解操作系统的I/O。

11 正则表达式

(1)掌握常见正则表达式符号。

(2)熟练运用正则表达式解决实际问题(比如匹配电话号码、邮箱、域名等)。

动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,134张图片 - 验证集:1,529张图片 - 测试集:1,519张图片 总计:12,182张图片 分类类别: Bear(熊)、Cat(猫)、Cattle(牛)、Chicken(鸡)、Deer(鹿)、Dog(狗)、Elephant(大象)、Horse(马)、Monkey(猴子)、Sheep(绵羊) 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框和数字编码类别标签,支持目标检测模型开发。 数据特性: 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像,适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测: 支持畜牧管理系统开发,自动识别牲畜种类并统计数量,提升养殖场管理效率。 野生动物保护: 应用于自然保护区监控系统,实时检测特定动物物种,辅助生态研究和盗猎预警。 智能养殖设备: 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力,实现精准个体识别。 教育研究工具: 适用于动物行为学研究和计算机视觉教学,提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析: 支持航拍图像中的动物种群分布分析,适用于生态调查和栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含10类常见经济动物和野生动物,覆盖陆生哺乳动物与家禽类别,满足跨场景需求。 高密度标注: 支持单图多目标检测,部分样本包含重叠目标标注,模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性: 经分层抽样保证各类别均衡分布,避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性: 标注数据兼容YOLO系列模型框架,支持快速迁移学习和生产环境部署。 场景多样性: 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件,增强模型鲁棒性。
数据集介绍:农场与野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:农场与野生动物目标检测数据集 图片规模: - 训练集:13,154张图片 - 验证集:559张图片 - 测试集:92张图片 分类类别: - Cow(牛):农场核心牲畜,包含多种姿态和场景 - Deer(鹿):涵盖野外环境中的鹿类目标 - Sheep(羊):包含不同品种的绵羊和山羊 - Waterdeer(獐):稀有野生动物目标检测样本 标注格式: YOLO格式标准标注,含精确边界框坐标和类别标签 数据特征: 包含航拍、地面拍摄等多视角数据,适用于复杂环境下的目标检测任务 二、适用场景 智慧农业系统开发: 支持畜牧数量统计、牲畜行为监测等农业自动化管理应用 野生动物保护监测: 适用于自然保护区生物多样性监测系统的开发与优化 生态研究数据库构建: 为动物分布研究提供标准化视觉数据支撑 智能畜牧管理: 赋能养殖场自动化监控系统,实现牲畜健康状态追踪 多目标检测算法验证: 提供跨物种检测基准,支持算法鲁棒性测试 三、数据集优势 多场景覆盖能力: 整合农场环境与自然场景数据,包含光照变化、遮挡等真实场景 精确标注体系: - 经专业团队双重校验的YOLO格式标注 - 边界框精准匹配动物形态特征 数据多样性突出: - 包含静态、动态多种动物状态 - 涵盖个体与群体检测场景 任务适配性强: - 可直接应用于YOLO系列模型训练 - 支持从目标检测扩展到行为分析等衍生任务 生态研究价值: 特别包含獐等稀有物种样本,助力野生动物保护AI应用开发
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