2020最新面试宝典带答案MVC专题

2020年Java架构师全套面试题集锦(含答案),让你的面试之路畅通无阻! 2020年Java架构师全套面试题集锦(含答案),让你的面试之路畅通无阻!,因为有了它,足以应对目前市面上绝大部分的 Java 面试了,因为这篇文章不论是从深度还是广度上来讲,都已经囊括了非常多的知识点了。 包含的模块 本文分为十九个模块,分别是: Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、M 阅读详情

1、使用MVC模式有什么优点?

答:可以为一个模型在运行时同时建立和使用多个视图。变化-传播机制可以确保所有相关的视图及时得到模型数据变化,从而使所有关联的视图和控制器做到行为同步。 视图与控制器的可接插性,允许更换视图和控制器对象,而且可以根据需求动态的打开或关闭、甚至在运行期间进行对象替换。 模型的可移植性。因为模型是独立于视图的,所以可以把一个模型独立地移植到新的平台工作。需要做的只是在新平台上对视图和控制器进行新的修改。 潜在的框架结构。可以基于此模型建立应用程序框架,不仅仅是用在设计界面的设计中。

2、请简述使用ASP.NET MVC框架访问一个页面的执行流程。

答:一共分为以下几个步骤:

第一步:当请求到达我们的服务器时,在asp.net取得控制之前,windows操作系统的核心组件 HTTP.SYS一直在监听请求端口, 接下来asp.net会通知所有注册的httpModule。 有一个httpModule是默认注册了的。那就是UrlRoutingModule,也就进入了路由模块.核心路由接管控制。

第二步:当核心路由系统接管控制之后,会把请求封装成 RequestContext这样一个数据结构。这个数据结构中包含了几乎所有的请求信息,以便后面的组件可以任意的去使用它。mvc框架就是使用requestContext中的信息,将控制权转移给对应的controller对象,并提出其中的action参数。

第三步:mvcRouteHandler从核心路由模块过渡到mvc框架之后,就要生产对应的controller对象类处理了。

这些对象你可以采用不标准的方法通过直接实现Icontroller接口来创建 ,也可以通过controllerFactory来实现。当然这个控制器工厂可以是你自定义的实现了IcontrollerFactory接口的自定义工厂(或者是默认工厂的子类),也可以是mvc框架自带的DefaultControllerFactory来创建。

第四步:controllers内部的这些action并不是直接自己invoke的 而是通过一个IActionInvoker来触发执行,然后返回actionResult给ViewEngine去解析。同理,这个IActionInvoker我们也可以自行实现。

3、请说明MVC Filter的特点、思想;框架提供的Filter有哪些?如何扩展Filter?

答:Filter思想:AOP面向切面编程的思想,指的是:在不破坏原有的代码的情况下,可以动态的扩展功能。

.NetFramework 框架下的MVC一共有系统默认的三个Filter:

Authorize–权限Filter,专门用来控制权限。

ActionFilter:方法执行前/后,视图替换前后,扩展功能。

ExceptionFilter:异常处理Filter.

扩展Authorize:自定义Filter,继承自Authorize,覆写父类虚方法;标记在需要验证权限的方法、控制器即可,也可全局注册;

扩展ActionFilter:无法直接使用,自定义Filter,继承自ActionFilter,覆写父类虚方法,标记在需要扩展功能的方法、控制器即可。

扩展ExceptionFilter:自定义ExceptionFilter,继承自ExceptionFilter,实现虚方法即可!标记在需要捕捉异常的方法、控制器即可,也可全局注册;

4、请说明MVC中Filter的几种注册方式。

答:三种注册方式:方法注册,控制器注册、全局注册;

5、请详解MVC路由的特点!

答:

  • 能够根据系统需求,灵活的划分请求规则(不同模块请求的 URL 是不一样的)。
  • 屏蔽物理路径,提高系统的安全性,以上情况是无法根据 URL 分析视图文件在站点目录中的位置。
  • 有利于搜索引擎优化,可以将 URL 请求统一规范,以后维护中,如果页面发生变化,URL 可以保持不变。
  • 可分为URL 模式的定义:url: “{占位符1}字面量{占位符2}字面量{占位符n}”,占位符:可以是一个字符串或字符,比如“x”、“id”、“year”等。字面量:可能是一个比较固定的字符,比较常见的是斜杠“/”;也可以是字符串。特殊规则:不能以斜杠“/”或波浪线“~”字符开头,不能包含“?”,同时占位符也不能连续。
  • 可以定义多个路由,路由匹配的时候,只能匹配一个。注意路由名称不能重复;如果项目存在分区,需要添加string[] namespaces命名空间。string[] namespaces 这个命名空间 在分区的时候用到。

6、请说明MVC中global.asax.cs 文件的意义?

答:global.asax这个文件包含全局应用程序事件的事件处理程序。它响应应用程序级别和会话级别事件的代码。  
运行时, Global.asax 将被编译成一个动态生成的 .NET Framework 类,该类是从HttpApplication基类派生的。
因此在global.asax中的代码可以访问HttpApplication类中所有的public或者protected的成员global.asax不被用户直接请求,但global.asax中的代码会被自动执行来响应特定的应用程序事件。
global.asax是可选的,而且在一个web项目中是唯一的,它应该处于网站的根目录。

7、请说明在MVC视图中如果不使用using关键字,如何应用某个自定义实体类型!

答:可以通过Views文件夹下的WebConfig 文件配置:在该文件下的system.web.webPages.razor节点下的namespaces节点添加引用即可。(如果无法识别,请尝试重启VS)

8、请说明MVC中Area的作用以及在MVC中如果使用了Area以后我们需要注意什么?

答:Area:区域,从MVC 2开始,引进了区域的概念,它允许将模型,视图和控制器分成单独的功能节点,换句话说,可以在大型复杂的网站中建立几个区域(模块),每一个区域都有Model,View,Controller机制.

Area可以完全独立出一个项目。

在使用Area的过程中,注意路由的问题,需要在每个路由中指定命名空间。

9、请说明如何抓取并处理,异常Filter 抓取不到的异常?

答:可以在全局文件Global.asax中,编写Application_Error(object sender, EventArgs e)方法,可以抓取到所有异常,并做处理。

案例如下:

protected void Application_Error(object sender, EventArgs e)
{
         var error = Server.GetLastError(); //获取到没有处理的异常
         HttpContext.Current.Response.Write($"Error:{error.Message}"); //这就是异常消息的输出
            Server.ClearError(); //清除这个异常
}

案例如下:

protected void Application_Error(object sender, EventArgs e)
{
         var error = Server.GetLastError(); //获取到没有处理的异常
         HttpContext.Current.Response.Write($"Error:{error.Message}"); //这就是异常消息的输出
            Server.ClearError(); //清除这个异常
}
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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")

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