面试前夕准备

Vue3 + 高德地图实现车辆电子围栏监控与报警 通过本文的实现,我们完成了一个通用的车辆电子围栏监控功能:支持多种围栏类型。支持进入/离开/双向报警。使用缓存机制避免重复告警。可与Vue3 + 高德地图无缝集成。在实际项目中,可以结合WebSocket 实时定位,实现车辆的实时监控 + 围栏告警系统🚀。 阅读详情

想想双l、nz给自己的磨难,哪怕通宵都要总结好,明天海康、新华三加油!
一、jvm(自己最擅长就说这个)
1、jvm是什么
2、jvm具体内容
3、类加载器(根、扩展、应用)双亲委派机制
4、数据运行区
5、gc垃圾回收
二、集合
1、List
ArrayList多线程add不安全,Vector、Collections下的SynchronizedList、juc下的CopyOnWriteArrayList
2、Set
HashSet add线程不安全
SynchronziedSet
CopyOnWriteArraySet
3、Map
hashmap
(1)数组、链表
(2)put方法
1)jdk1.8之前数组链表
hashcode 位运算 0.75扩容 新数组复制过去 头插法线程安全
引申
hashmap的容量为什么是2?
因为put方法和get方法需要计算key的hashcode值,然后对数组长度-1做位运算,其中数组长度-1的数二进制表示刚好最高位为0,其他位为1,从而使hashcode值做位运算后还是本身,减少hash冲突。
为什么0.75?
2)jdk1.8之后数组链表红黑树
64、8,小于6,尾插法
(3)get方法
key hashcode 、数组-1位运算、链表找或者红黑树找
(4)hashmap多线程问题
A、jdk1.8之前,链表采用头插法,扩容会死循环;
B、jdk1.8之后链表采用尾插法解决了头插法扩容问题,但还出现另一个线程不安全问题,数据覆盖。
(5)解决多线程问题
synchronziedMap
concurrentHashMap
三、IO
字节流
字符流
输入、输出各有两种,一共四种
根据输入、输出不同又可以细分多种
四、线程
1、进程和线程
2、线程创建方式
runnable需要new thread代理启动,不实现该接口直接函数式接口
写个类Callable接口并重新call方法,有返回值,可以汇总结果
3、线程生命周期
新建、就绪、运行、阻塞和死亡
start方法和run方法区别,类似前者异步后者同步,异步是真正多线程
wait方法和sleep方法比较先从来源开始,抱着锁睡觉
4、锁
sychronzied(除非静态信息是锁class,否则都是对象)和reentranlock
来源不同
是否显式获取和释放锁
功能上,前者也更强,可以定义读写锁提高效率
5、volatile
线程通信方式之一
保证可见性
防止指令重排
6、线程池
为什么用线程池
线程池一开始是没有线程的,只有请求过来调用execute方法后才创建
原理:核心线程、满了阻塞队列、满了临时线程,满了拒绝策略(直接丢弃、抛异常、丢弃阻塞队列中活最久的)
Excutors直接创建固定大小线程池、可缓存线程池等,但最好用ThreadPoolExcutor自定义线程池。
五、反射
1、三种方式获取class对象
Class.forName(路径)最安全高效,推荐
new对象后getClass方法
直接类.class
2、获取实例对象
直接newInstance方法
先获取有参构造再newInstance方法
3、获取构造方法、属性和方法
有各自类
4、方法调用用invoke
5、实践 tlv
六、java8新特性
1、optional
2、stream
3、函数式接口
4、DateTime
七、Spring
1、ioc 低耦合
new到反射,配置文件到注解,放到一个map中,di就是依赖注入(set或者构造方法)、bean作用域、bean生命周期
2、aop 高內聚
代理模式
静态代理 thread、runnable
动态代理 jdk类加载器、所有接口、反射invole
cglib增强器,不一定所有接口可以继承
八、springmvc
请求到dispatcherServlet,再到处理器,视图和数据反回
九、mybatis
和jpa等区别
十、springboot
优点
springbootapplication
启动xml文件、条件注解、包扫描
十一、springcloud
注册中心、网关、微服务、fegin、注册中心、熔断器
十二、mysql
存储引擎
索引
锁
事务 acid try-catch
原子性(要么都成功,要么都失败)持久性(提交事务不可修改)、隔离性(脏读,读到他人未提交的数据;不可重复读,同一个事务读取同一行;幻读,读到他人提交的数据)还有一致性(综合不变)
十三、redis
类型
持久化(rdb快照、aof是一条条)
十四、es
mapping、文档、查询条件、elk
十五、liunx
十六、docker
十七、nginx
十八、kafka
十九、前端
二十、hive、hue

如何在 R 中使用 Gamma 分布(附示例) 在统计学中,伽马分布通常用于模拟与等待时间相关的概率。我们可以使用以下函数来处理 R 中的 gamma 分布:dgamma(x, shape, rate) – 找到具有特定形状和速率参数的 gamma 分布的密度函数值。 pgamma(q, shape, rate) – 找到具有特定形状和速率参数的伽马分布的累积密度函数值。 qgamma(p, shape, rate) – 找到具有特定形状和速率参数的 gamma 分布的逆累积密度函数值。 rgamma(n, shape, rate) – 生成 n 个随机 阅读详情

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