Java程序员面试陷阱大全

谈谈final, finally, finalize的区别

  final—修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能读取,不可修改。被声明为final的方法也同样只能使用,不能重载

  finally—再异常处理时提供 finally 块来执行任何清除操作。如果抛出一个异常,那么相匹配的 catch 子句就会执行,然后控制就会进入 finally 块(如果有的话)。

  finalize—方法名。Java 技术允许使用 finalize() 方法在垃圾收集器将对象从内存中清除出去之前做必要的清理工作。这个方法是由垃圾收集器在确定这个对象没有被引用时对这个对象调用的。它是在 Object 类中定义的,因此所有的类都继承了它。子类覆盖 finalize() 方法以整理系统资源或者执行其他清理工作。finalize() 方法是在垃圾收集器删除对象之前对这个对象调用的。

  Anonymous Inner Class (匿名内部类) 是否可以extends(继承)其它类,是否可以implements(实现)interface(接口)?

  匿名的内部类是没有名字的内部类。不能extends(继承) 其它类,但一个内部类可以作为一个接口,由另一个内部类实现。

  Static Nested Class 和 Inner Class的不同,说得越多越好(面试题有的很笼统)

  Nested Class (一般是C++的说法),Inner Class (一般是JAVA的说法)。Java内部类与C++嵌套类最大的不同就在于是否有指向外部的引用上。

  注: 静态内部类(Inner Class)意味着1创建一个static内部类的对象,不需要一个外部类对象,2不能从一个static内部类的一个对象访问一个外部类对象

  &和&&的区别

  &是位运算符。&&是布尔逻辑运算符。

  HashMap和Hashtable的区别

  都属于Map接口的类,实现了将惟一键映射到特定的值上。

  HashMap 类没有分类或者排序。它允许一个 null 键和多个 null 值。

  Hashtable 类似于 HashMap,但是不允许 null 键和 null 值。它也比 HashMap 慢,因为它是同步的。

  Collection 和 Collections的区别

  Collections是个java.util下的类,它包含有各种有关集合操作的静态方法。

  Collection是个java.util下的接口,它是各种集合结构的父接口。
什么时候用assert

  断言是一个包含布尔表达式的语句,在执行这个语句时假定该表达式为 true。如果表达式计算为 false,那么系统会报告一个 Assertionerror。它用于调试目的:

assert(a > 0); // throws an Assertionerror if a <= 0

  断言可以有两种形式:

assert Expression1 ;
assert Expression1 : Expression2 ;

  Expression1 应该总是产生一个布尔值。

  Expression2 可以是得出一个值的任意表达式。这个值用于生成显示更多调试信息的 String 消息。

  断言在默认情况下是禁用的。要在编译时启用断言,需要使用 source 1.4 标记:

javac -source 1.4 Test.java

  要在运行时启用断言,可使用 -enableassertions 或者 -ea 标记。

  要在运行时选择禁用断言,可使用 -da 或者 -disableassertions 标记。

  要系统类中启用断言,可使用 -esa 或者 -dsa 标记。还可以在包的基础上启用或者禁用断言。

  可以在预计正常情况下不会到达的任何位置上放置断言。断言可以用于验证传递给私有方法的参数。不过,断言不应该用于验证传递给公有方法的参数,因为不管是否启用了断言,公有方法都必须检查其参数。不过,既可以在公有方法中,也可以在非公有方法中利用断言测试后置条件。另外,断言不应该以任何方式改变程序的状态。

  GC是什么? 为什么要有GC? (基础)

  GC是垃圾收集器。Java 程序员不用担心内存管理,因为垃圾收集器会自动进行管理。要请求垃圾收集,可以调用下面的方法之一:

System.gc()
Runtime.getRuntime().gc()

  String s = new String("xyz");创建了几个String Object?

  两个对象,一个是“xyx”,一个是指向“xyx”的引用对象s。

  Math.round(11.5)等於多少? Math.round(-11.5)等於多少?

Math.round(11.5)返回(long)12,Math.round(-11.5)返回(long)-11;

  short s1 = 1; s1 = s1 + 1;有什么错? short s1 = 1; s1 += 1;有什么错?

 short s1 = 1; s1 = s1 + 1;有错,s1是short型,s1+1是int型,不能显式转化为short型。可修改为s1 =(short)(s1 + 1) 。short s1 = 1; s1 += 1正确。

  sleep() 和 wait() 有什么区别? 搞线程的最爱

  sleep()方法是使线程停止一段时间的方法。在sleep 时间间隔期满后,线程不一定立即恢复执行。这是因为在那个时刻,其它线程可能正在运行而且没有被调度为放弃执行,除非(a)“醒来”的线程具有更高的优先级;(b)正在运行的线程因为其它原因而阻塞

  wait()是线程交互时,如果线程对一个同步对象x 发出一个wait()调用,该线程会暂停执行,被调对象进入等待状态,直到被唤醒或等待时间到。

  Java有没有goto?

  Goto—java中的保留字,现在没有在java中使用。

  数组有没有length()这个方法? String有没有length()这个方法?

  数组没有length()这个方法,有length的属性。

  String有length()这个方法。

  Overload和Override的区别。Overloaded的方法是否可以改变返回值的类型?

  方法的重写Overriding和重载Overloading是Java多态性的不同表现。重写Overriding是父类与子类之间多态性的一种表现,重载Overloading是一个类中多态性的一种表现。如果在子类中定义某方法与其父类有相同的名称和参数,我们说该方法被重写 (Overriding)。子类的对象使用这个方法时,将调用子类中的定义,对它而言,父类中的定义如同被“屏蔽”了。如果在一个类中定义了多个同名的方法,它们或有不同的参数个数或有不同的参数类型,则称为方法的重载(Overloading)。Overloaded的方法是可以改变返回值的类型。

  Set里的元素是不能重复的,那么用什么方法来区分重复与否呢? 是用==还是equals()? 它们有何区别?

  Set里的元素是不能重复的,那么用iterator()方法来区分重复与否。equals()是判读两个Set是否相等。

  equals()和==方法决定引用值是否指向同一对象equals()在类中被覆盖,为的是当两个分离的对象的内容和类型相配的话,返回真值。

  给我一个你最常见到的runtime exception

ArithmeticException, ArrayStoreException, BufferOverflowException, BufferUnderflowException, CannotRedoException, CannotUndoException, ClassCastException, CMMException, ConcurrentModificationException, DOMException, EmptyStackException, IllegalArgumentException, IllegalMonitorStateException, IllegalPathStateException, IllegalStateException,
ImagingOpException, IndexOutOfBoundsException, MissingResourceException, NegativeArraySizeException, NoSuchElementException, NullPointerException, ProfileDataException, ProviderException, RasterFORMatException, SecurityException, SystemException, UndeclaredThrowableException, UnmodifiableSetException, UnsupportedOperationException

  error和exception有什么区别?

  error 表示恢复不是不可能但很困难的情况下的一种严重问题。比如说内存溢出。不可能指望程序能处理这样的情况。

  exception 表示一种设计或实现问题。也就是说,它表示如果程序运行正常,从不会发生的情况。
List, Set, Map是否继承自Collection接口?

  List,Set是

  Map不是

  abstract class和interface有什么区别?

  声明方法的存在而不去实现它的类被叫做抽象类(abstract class),它用于要创建一个体现某些基本行为的类,并为该类声明方法,但不能在该类中实现该类的情况。不能创建abstract 类的实例。然而可以创建一个变量,其类型是一个抽象类,并让它指向具体子类的一个实例。不能有抽象构造函数或抽象静态方法。Abstract 类的子类为它们父类中的所有抽象方法提供实现,否则它们也是抽象类为。取而代之,在子类中实现该方法。知道其行为的其它类可以在类中实现这些方法。

  接口(interface)是抽象类的变体。在接口中,所有方法都是抽象的。多继承性可通过实现这样的接口而获得。接口中的所有方法都是抽象的,没有一个有程序体。接口只可以定义static final成员变量。接口的实现与子类相似,除了该实现类不能从接口定义中继承行为。当类实现特殊接口时,它定义(即将程序体给予)所有这种接口的方法。然后,它可以在实现了该接口的类的任何对象上调用接口的方法。由于有抽象类,它允许使用接口名作为引用变量的类型。通常的动态联编将生效。引用可以转换到接口类型或从接口类型转换,instanceof 运算符可以用来决定某对象的类是否实现了接口。

  abstract的method是否可同时是static,是否可同时是native,是否可同时是synchronized?

  都不能

  接口是否可继承接口? 抽象类是否可实现(implements)接口? 抽象类是否可继承实体类(concrete class)?

  接口可以继承接口。抽象类可以实现(implements)接口,抽象类是否可继承实体类,但前提是实体类必须有明确的构造函数。

  启动一个线程是用run()还是start()?

  启动一个线程是调用start()方法,使线程所代表的虚拟处理机处于可运行状态,这意味着它可以由JVM调度并执行。这并不意味着线程就会立即运行。run()方法可以产生必须退出的标志来停止一个线程。

  构造器Constructor是否可被override?

  构造器Constructor不能被继承,因此不能重写Overriding,但可以被重载Overloading。

  是否可以继承String类?

  String类是final类故不可以继承。

  当一个线程进入一个对象的一个synchronized方法后,其它线程是否可进入此对象的其它方法?

  不能,一个对象的一个synchronized方法只能由一个线程访问。

  try {}里有一个return语句,那么紧跟在这个try后的finally {}里的code会不会被执行,什么时候被执行,在return前还是后?
会执行,在return前执行。

  编程题: 用最有效率的方法算出2乘以8等於几?

  有C背景的程序员特别喜欢问这种问题。

  2 << 3

  两个对象值相同(x.equals(y) == true),但却可有不同的hash code,这句话对不对?

  不对,有相同的hash code。

  当一个对象被当作参数传递到一个方法后,此方法可改变这个对象的属性,并可返回变化后的结果,那么这里到底是值传递还是引用传递?

  是值传递。Java 编程语言只由值传递参数。当一个对象实例作为一个参数被传递到方法中时,参数的值就是对该对象的引用。对象的内容可以在被调用的方法中改变,但对象的引用是永远不会改变的。

  swtich是否能作用在byte上,是否能作用在long上,是否能作用在String上?

  switch(expr1)中,expr1是一个整数表达式。因此传递给 switch 和 case 语句的参数应该是 int、 short、 char 或者 byte。long,string 都不能作用于swtich。

  编程题: 写一个Singleton出来。

  Singleton模式主要作用是保证在Java应用程序中,一个类Class只有一个实例存在。

  一般Singleton模式通常有几种种形式:

  第一种形式: 定义一个类,它的构造函数为private的,它有一个static的private的该类变量,在类初始化时实例话,通过一个public的getInstance方法获取对它的引用,继而调用其中的方法。

public class Singleton {
  private Singleton(){}
  //在自己内部定义自己一个实例,是不是很奇怪?
  //注意这是private 只供内部调用
  private static Singleton instance = new Singleton();
  //这里提供了一个供外部访问本class的静态方法,可以直接访问  
  public static Singleton getInstance() {
    return instance;   
   }
}

  第二种形式:

public class Singleton {
  private static Singleton instance = null;
  public static synchronized Singleton getInstance() {
  //这个方法比上面有所改进,不用每次都进行生成对象,只是第一次     
  //使用时生成实例,提高了效率!
  if (instance==null)
    instance=new Singleton();
return instance;   }
}

  其他形式:

  定义一个类,它的构造函数为private的,所有方法为static的。

  一般认为第一种形式要更加安全些

  Hashtable和HashMap

  Hashtable继承自Dictionary类,而HashMap是Java1.2引进的Map interface的一个实现

  HashMap允许将null作为一个entry的key或者value,而Hashtable不允许

  还有就是,HashMap把Hashtable的contains方法去掉了,改成containsvalue和containsKey。因为contains方法容易让人引起误解。

  最大的不同是,Hashtable的方法是Synchronize的,而HashMap不是,在多个线程访问Hashtable时,不需要自己为它的方法实现同步,而HashMap 就必须为之提供外同步。

  Hashtable和HashMap采用的hash/rehash算法都大概一样,所以性能不会有很大的差异。
实践题

  1.

abstract class Name {
 private String name;
 public abstract boolean isStupidName(String name) {}
}

  这有何错误?

  答案: 错。abstract method必须以分号结尾,且不带花括号。

  2.

public class Something {
 void doSomething () {
  private String s = "";
  int l = s.length();
 }
}

  有错吗?

  答案: 错。局部变量前不能放置任何访问修饰符 (private,public,和protected)。final可以用来修饰局部变量
(final如同abstract和strictfp,都是非访问修饰符,strictfp只能修饰class和method而非variable)。

  3.

abstract class Something {
 private abstract String doSomething ();
}

  这好像没什么错吧?

  答案: 错。abstract的methods不能以private修饰。abstract的methods就是让子类implement(实现)具体细节的,怎么可以用private把abstract method封锁起来呢? (同理,abstract method前不能加final)。

  4.

public class Something {
 public int addOne(final int x) {
  return ++x;
 }
}

  这个比较明显。

  答案: 错。int x被修饰成final,意味着x不能在addOne method中被修改。

  5.

public class Something {
 public static void main(String[] args) {
  Other o = new Other();
  new Something().addOne(o);
 }
 public void addOne(final Other o) {
  o.i++;
 }
}

class Other {
 public int i;
}

  和上面的很相似,都是关于final的问题,这有错吗?

  答案: 正确。在addOne method中,参数o被修饰成final。如果在addOne method里我们修改了o的reference
(比如: o = new Other();),那么如同上例这题也是错的。但这里修改的是o的member vairable (成员变量),而o的reference并没有改变。

  6.

class Something {
 int i;
 public void doSomething() {
  System.out.println("i = " + i);
 }
}

  有什么错呢? 看不出来啊。

  答案: 正确。输出的是"i = 0"。int i属於instant variable (实例变量,或叫成员变量)。instant variable有default value。int的default value是0。
7.

class Something {
 final int i;
 public void doSomething() {
  System.out.println("i = " + i);
 }
}

  和上面一题只有一个地方不同,就是多了一个final。这难道就错了吗?

  答案: 错。final int i是个final的instant variable (实例变量,或叫成员变量)。final的instant variable没有default value,必须在constructor (构造器)结束之前被赋予一个明确的值。可以修改为"final int i = 0;"。

  8.

public class Something {
 public static void main(String[] args) {
  Something s = new Something();
  System.out.println("s.doSomething() returns " + doSomething());
 }

 public String doSomething() {
  return "Do something ...";
 }
}

  看上去很完美。

  答案: 错。看上去在main里call doSomething没有什么问题,毕竟两个methods都在同一个class里。但仔细看,main是static的。static method不能直接call non-static methods。可改成"System.out.println("s.doSomething() returns " + s.doSomething());"。同理,static method不能访问non-static instant variable。

  9.

  此处,Something类的文件名叫OtherThing.java

class Something {
 private static void main(String[] something_to_do) {
  System.out.println("Do something ...");
 }
}

  这个好像很明显。

  答案: 正确。从来没有人说过Java的Class名字必须和其文件名相同。但public class的名字必须和文件名相同。

  10.

  今天最难的一题:

interface Playable {
 void play();
}

interface Bounceable {
 void play();
}

interface Rollable extends Playable, Bounceable {
 Ball ball = new Ball("PingPang");
}
class Ball implements Rollable {
 private String name;
 public String getName() {
  return name;
}

public Ball(String name) {
 this.name = name;
}

public void play() {
 ball = new Ball("Football");
 System.out.println(ball.getName());
}
}

  这个错误不容易发现。

  答案: 错。"interface Rollable extends Playable, Bounceable"没有问题。interface可继承多个interfaces,所以这里没错。问题出在interface Rollable里的"Ball ball = new Ball("PingPang");"。任何在interface里声明的interface variable (接口变量,也可称成员变量),默认为public static final。也就是说"Ball ball = new Ball("PingPang");"实际上是"public static final Ball ball = new Ball("PingPang");"。在Ball类的Play()方法中,"ball = new Ball("Football");"改变了ball的reference,而这里的ball来自Rollable interface,Rollable interface里的ball是public static final的,final的object是不能被改变reference的。因此编译器将在"ball = new Ball("Football");"这里显示有错。


【行业解决方案篇十五】【DeepSeek物流优化:车辆路径规划算法】 写完这篇技术解析,突然想起那位多绕150公里的王师傅——现在他的车载平板会实时显示"路径健康度",当偏离最优路线超过5%就自动报警。从节约算法到深度强化学习,从三维装载到时序预测,这些技术最终化作每辆货车少烧的1升柴油,每个快递小哥早回家的1小时。最后说个浪漫的事:系统曾为某偏远山区规划出一条穿越枫叶林的配送路线,不仅节省23公里,还成了网红打卡路线。原来物流优化的尽头,不仅是冰冷的数学,还有人间烟火气的温度。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

2025程序员面试避坑全攻略:四类假招聘陷阱与反制手册

面试本质是双向选择与展示的平台。面对陷阱,程序员需保持警惕,但也不必过度猜疑多数正规公司。核心是在保护好自身权益和安全的前提下,积极争取真正适合自己的机会。在职业发展的道路上,敏锐的辨别力与扎实的技术实力同等重要。希望这份指南能助你在2025年及未来的求职途中绕开暗礁,驶向理想的职业港湾。你是否也曾遇到过类似的面试陷阱?或者有独特的识别与应对经验?欢迎在评论区分享你的故事与见解,共同守护程序员求职环境的清朗!

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Java程序员面试如何轻松搞定HR?我教你

无论是哪家公司,都很重视基础,大厂更加重视技术的深度和广度,面试是一个双向选择的过程,不要抱着畏惧的心态去面试,不利于自己的发挥。同时看中的应该不止薪资,还要看你是不是真的喜欢这家公司,是不是能真的得到锻炼。针对以上面试技术点,我在这里也做一些分享,希望能更好的帮助到大家。了解详情https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB[外链图片转存中…(img-SPJW5WSL-1724129880654)]

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[转]Java程序员面试可能遇到的32个技术陷阱 Java, 程序员, 陷阱, 技术, 面试 很经典的东西,被转的到处都是, 先写原文: 第一,谈谈final, finally, finalize的区别。  final 用于声明属性,方法和类,分别表示属性不可变,方法不可覆盖,类不可继承。finally是异常处理语句结构的一部分,表示总是执行。finalize是 Object类的一...

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Java程序员面试需要注意什么?

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博文视点(北京)官方博客 1万+

Java程序员面试如何轻松搞定HR?我教你,海康java面试几轮

你新到⼀个部⻔,⼀天⼀个客户来找你解决问题,你努⼒想让他满意,可是始终达不到群众得满意,他投诉你们部⻔⼯作效率低,你这个时候怎么作?如果通过这次⾯试我们单位录取了你,但工作一段时间却发现你根本不适合这 个职位,你怎么办?在完成某项⼯作时,你认为领导要求的方式不是最好的,是否还有更好的方法,你应该怎么做?如果你做的一项工作受到上级领导的表扬,但你主管领导却说是他做的,你该怎样?如果你的工作出现失误,给本公司造成经济损失,你认为该怎么办?就你申请的这个职位,你认为你还⽋缺什么?你觉得你个性上最大的优点是什么?

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《Java程序员面试宝典(第4版)》试读感想

          作为一名java程序员,已经有几年经验了,但是试读章节的题目在看答案之前也自己做了一下,基本没有做对一道题目,虽然有经验,但是基础的东西在平时工作用的少,或者一些实现方式或写法根本没有这样写过,所以这些题目答错在所难免了。           面试宝典,顾名思义它的核心在于面试,往往面试和实际工作还是有很大出入的,毕竟面试时间较短,面试官的问题或者笔试题不可能全部覆盖,这...

鬼烧java 286

程序员Java面试中的陷阱

程序员Java面试中的陷阱 [url]http://blog.youkuaiyun.com/huzhen919/archive/2009/06/14/4268203.aspx[/url] [quote] 找工作要面试,有面试就有对付面试的办法。以下一些题目来自我和我朋友痛苦的面试经历,提这些问题的公司包括IBM, E*Trade, Siebel,Motorola, SUN,以及其它大小公司。 ...

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Java程序员面试可能遭遇的30个技术陷阱解析 标签:Java 陷阱 程序员 技术 遭遇 第一,谈谈final, finally, finalize的区别。 最常被问到。final修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被...

老窦的博客 277
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baoqingfeng
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