最尴尬的一次面试

一名Java程序员在面试中遭遇挑战,面对spring-mvc、mysql、spring-boot、linux等技术提问感到力不从心。文章反思了在业务驱动的工作环境中,技术深度的重要性,并呼吁同行在业余时间深耕技术,持续学习。

  昨天面试时,面试官问到我一个问题,你最精通的java技术是什么?脑海里回想出工作以来遇到的很多技术:spring,springmvc,spring-boot,mybatis,redis,solr,oracle,sqlserver,mysql.....,好像没有什么是我特别精通的,甚至java基础也不敢说精通。最后我说了个spring-mvc,然后简单说了下spring-mvc的请求流程,面试官一个问题把我问懵了,spring-mvc将返回数据转化为json是在哪个组建中实现的?我只能很不确定的说了个处理器适配器。后边又问到mysql,mysql常用的两个搜索引擎有什么区别,以前看过,现在记忆已经非常模糊了。sql语句效率低时,如何检测它的性能,我知道查看执行计划,但怎么查还没干过。后来又聊到spring-boot,问了一下spirng-boot启动类的注解,半个月没看代码,脑子里已经毫无印象。又问到linux,除了打开、编辑、复制、查看一些经常用的命令知道,其他的都是似是而非,如查找文件,知道用find,但到具体情况下怎么个用法,还得借助度娘。
   最后不知道是怎么走出来的,怀疑自己真的是一名工作了4年的java程序员吗?
   程序员在工作中,更多的精力需要倾注到具体的业务中去,技术通常是够用就行。如果不能利用工作之余的时间深度挖掘自己的技术,可能这些东西也就在你面试的时候有用,偶尔装装逼。但是想要在这条路上走下去,而不是年纪大了被年轻人淘汰,深挖自己的技术就是一条不得不走的路。

选择一门技术,真正深入的去学习,持续的去钻研,每天进步一点点,积少成多,直到学透。现在开始,还来得及,做一名有底气的技术人。
   程序员之路,共勉!
   

   

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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