面试Java高级工程师之应用框架总结

Java高级工程师面试题精选与解析 Java是由Sun Microsystems公司于1995年发布的一种面向对象的高级编程语言。它的设计初衷是实现"一次编写,到处运行"(WORA),依赖于Java虚拟机(JVM)的跨平台特性,这一理念在移动应用和企业级应用中得到了广泛的支持。集合框架是Java编程中不可或缺的部分,它提供了一套性能优化、经过严格测试的类集合,用于存储和操作对象。Java集合框架的重要性体现在以下几方面:数据组织与管理:集合框架使得开发者能够以标准的方式组织和管理数据。代码复用性。 阅读详情
  1. SpringMVC

    1. springmvc是什么
      1. springmvc是一个轻量级web框架,属于spring框架一个模块。通过一套注解,可以让一个普通java类成为一个能够接收请求控制器,而无须实现任何接口。同时还支持restful风格请求方式
    2. springmvc常用注解
      1. requestMapping、postMapping、getMapping、controller、restController、requestParam、responseBody
    3. springmvc执行流程
      1. 前端发起请求,通过DispatcherServlet前端控制器
      2. 找到对应映射器返回调用链
      3. 在请求处理适配器执行具体业务处理
      4. 返回视图解析器
      5. 视图渲染
    4. springmvc返回值有哪些方式
      1. void:可能是返回视图地址、重定向、转发
      2. string:默认请求url做为逻辑视图地址返回,加上requestBody返回空json/重定向/转发
      3. ModelAndView:指定视图名称、也可以绑定数据
      4. json:方法上添加@ResponseBody注解,通过HttpMessageConverter转成json返回,如果使用Jackson或Gson不需要提供实例,而使用Alibaba的Fastjson则需要手动提供HttpMessageConverter实例
    5. springmvc模式是什么
      1. mode:模型,用于为视图提供数据
      2. controller:控制器,用于接受前端发起请求,返回模型数据
      3. view:视图,用于前端与用户进行交互的页面
    6. springmvc与status2有什么区别
      1. springmvc入口是dispatchSevlet,status2是filter过滤器
      2. springmvc是基于方法开发,请求参数传递到方法的形参,struts2基于类开发,传递参数是通过类属性
      3. strtus是采用值栈存储请求和响应数据,springmvc通过request请求内容解析,并给方法形参赋值
    7. springmvc有哪些优点
      1. 实现数据验证、数据绑定机制
      2. 与spring框架结合,拥有aop切面和di依赖注入的特点
      3. 支持灵活的url到页面控制器的映射
      4. 支持restful风格
      5. 可以很方便的和其他视图技术jsp、freemarker整合
    8. springmvc拦截get方法怎么配置
      1. 在requestMapping注解指定get方式
      2. 使用getMapping注解
    9. SpringMVC拦截器怎么实现
      1. 通过实现HandlerInterceptor接口
      2. 继承HandlerInterceptorAdapter适配器类
    10. springmvc怎么解决post和get乱码问题
      1. post通过在web.xml文件中配置过滤器设置utf-8编码格式
      2. get通过设置tomcat编码格式或在代码中获取参数进行设置编码格式
    11. SpringMVC怎么样设定重定向和转发的
      1. 转发在返回值前面加"forward:"
      2. 重定向在返回值前面加"redirect:"
        1. java请求转发区别:
          1. 请求转发在服务器端完成的;重定向是在客户端完成的
          2. 请求转发的速度快;重定向速度慢
          3. 请求转发的是同一次请求;重定向是两次不同请求。
          4. 请求转发地址栏没有变化;重定向地址栏有变化
    12. springmvc主要组件
      1. 前端控制器
      2. 映射器
      3. 适配器
      4. 视图解析器
      5. 视图
    13. Spring MVC注解原理是什么
      1. 注解本质是一个继承了Annotation的特殊接口,具体实现类是Java运行时生成的动态代理类。通过代理对象调用自定义注解的方法,会最终调用AnnotationInvocationHandler的invoke方法。从Java常量池memberValues这个Map中索引出对应的值
  2. SpringBoot

    1. springboot是什么
      1. springboot是spring下面一个子项目,提供spring组件一站式解决方案,主要是简化了配置,提供各种启动器,能够让开发人员快速上手开发
    2. springboot核心注解
      1. springbootApplication主要是用于开启自动配置,包含
        1. SpringBootConfiguration:实现了@configuration注解,实现配置文件的功能
        2. EnableAutoConfiguration:打开自动配置功能,通过exclude关闭自动配置
        3. ComponentScan:spring组件扫描
    3. springboot配置文件有哪几种,有什么区别
      1. .properties 和 .yml
      2. 书写格式不一样
      3. .yml 格式不支持@PropertySource 注解导入配置
  3. SpringCloud

    1. springcloud是一套微服务解决方案,不是框架也不是工具,它的核心思想是约定优于配置,基于springboot
    2. dubbo和springcloud区别
      1. 定位不同,springcloud提供的是微服务一站式解决方案,dubbo提供服务治理调用
      2. dubbo使用zookeeper,springcloud使用eureka
      3. dubbo性能是springcloud的3倍
      4. dubbo是阿里系,springcloud是springcloud社区,privotal公司开发
      5. springcloud提供服务网关、消息总线、批量任务、数据流,dubbo没有
      6. dubbo使用rpc调用方式,springcloud使用rest api
    3. soa和微服务区别
      1. soa:面向服务架构,他是一种设计方法,其中包含多个服务,服务之间通过相互依赖最终提供一系列功能。各个服务之间通过网络调用
      2. 微服务:微服务和soa架构类似,是在soa架构上进行改进的,微服务的核心重点就是业务完全的组件化和服务化。通过把原有的单个业务系统拆分成多个可以独立开发、部署、运行的微服务。
    4. rpc和restful区别
      1. rpc是一种远程调用协议,restful是一种设计风格
      2. rpc是基于tcp,restful基于http,可以使用xml或json格式定义
      3. rpc传输速度比restful更快,restful传输数据量比rpc更大
      4. restful的api是面向资源,对于同一个资源可以使用get、post、put进行操作,rpc直接体现在url接口地址上面
    5. rpc与http、tcp、udp、socket区别
      1. rpc是一种基于tcp的远程调用协议
      2. http是一种超文本传输协议,建立在tcp协议之上
      3. udp是一种传输协议,不需要进行连接,直接把信息封装成多个报文直接发送,所以udp比tcp传输更快,但数据可能会不完整
      4. tcp是一种传输协议,需要进行三次握手确认,四次挥手断开连接,通过流来传输数据
      5. socket是对tcp/ip协议的封装和应用,本质还是调用一个接口,方便使用tcp/ip协议栈而以,也支持其他网络协议
    6. dubbo为什么要用nacos而抛弃zookeeper(zookeeper和nacos区别)
      1. zookerper只支持cp模式,nacos支持ap和cp两种模式
      2. nacos服务端主动心跳机制优于zookeeper基于tcp探活(tcp活着但服务不一定活着)
      3. nacos客服端会缓存服务列表,当客户端不可用时可以起到容灾作用,zookeeper原生不具备
      4. zookeeper事务机制和二阶段提交性能远低于nacos
  4. Mybatis

    1. mybatis一级缓存和二级缓存的区别
      1. 一级缓存是sqlsession会话缓存,默认开启,第一次select查询结果会缓存到一级缓存,第二次查询就会先查询一级缓存,命中则返回,没有命中在查询数据库,只会执行一次sql。如果是先查询,在更新,在查询,则会执行三条sql,因为每次增删改会改变源数据,所以必须刷新缓存。
      2. 二级缓存是手动开启,在mybatis.xml文件setting中设置cacheEnabled为true开启全局二级缓存,如果是开启单个mapper则在mapper文件中添加标签。开启后查询则先查询二级缓存,如果有直接返回,没有在去一级缓存查找,如果一级缓存也没有则查数据库,返回值会先写入一级缓存,然后在写入二级缓存。
      3. 注意事项
        1. 开启全局缓存后所有select都会被缓存,所有增删改都会刷新缓存
        2. 使用最近最少用算法LRU清除不使用的缓存
        3. 缓存不会定时刷新
        4. 缓存保存列表或对象1024个引用
        5. 缓存被视为读/写缓存,这意味着获取的对象不是共享的,可以安全的被调用者修改,也不会干扰其他调用者或线程所做的潜在修改
    2. mybatis实现原理是什么
      1. 生成configuration
      2. 创建sqlSessionFactory
      3. 通过sqlsession获取mapper接口动态代理对象
      4. 调用executor去执行数据库相关操作
    3. #{}和${}的区别是什么
      1. #{}是占位符,在sql中会进行预编译,有效防止sql注入问题
      2. ${}是占位符,在sql中会被解析成动态sql语句,会发生sql注入情况
    4. mybatis自定义标签的执行原理什么,如if、when、where、set等
      1. 把定义的sql根据入参解析成sqlnode对象
      2. 再使用OGNL表达式计算结果
      3. 最后拼接sql片段
    5. mapper接口工作原理
      1. 解析select标签成mappedStatement对象
      2. 把标签中id与mapper接口方法相关联
      3. 每个mapper接口都会创建一个动态代理对象
      4. 代理类会拦截接口方法,找到mappedStatement对象
      5. 执行数据库操作
    6. 在Spring中Mapper接口是如何被注入的?
      1. 通过 SqlSession 的 getMapper(Class type) 方法
    7. Spring 中是如何将 Mapper 接口注入到其他 Spring Bean ?
      1. 实现 Spring 的BeanDefinitionRegistryPostProcessor 接口
    8. 在Mapper接口中是否可以有重载方法?
      1. 不可以,xml中id和mapper接口是唯一的
    9. 当实体类中的属性名和表中的字段名不一样 ,怎么处理
      1. 通过 AS 关键字
      2. 通过 来映射
      3. 开启 MyBatis 的mapUnderscoreToCamelCase配置
    10. mybatis如何获取MySQL自动生成的键值?
      1. 标签中添加useGeneratedKeys="true"属性和keyProperty指定主键字段
      2. 在标签内添加标签
    11. Mybatis有哪些Executor执行器?
      1. SimpleExecutor:每执行一次数据库操作就创建一个Statement对象,用完立即关闭
      2. ReuseExecutor:用sql作为key从map缓存中查找Statement对象,存在就使用,不存在就创建,重复使用
      3. BatchExecutor:批执行处理器,只支持update不支持select查询
      4. CachingExecutor:添加二级缓存功能
    12. Mybatis是如何进行分页的?分页插件的原理是什么?
      1. 使用RowBounds对象,针对ResultSet结果集执行内存分页
      2. 拦截待执行的sql,然后重写sql,根据dialect方言添加分页语句和参数
    13. ibatis和mybatis区别
      1. 配置文件根元素:iBatis 是 ,MyBatis是
      2. 存储过程的支持:ibatis是procedure标签,mybatis是select标签,由statementType属性标识存储过程
      3. 标签属性改变:select标签parameterClass属性改为parameterType属性
      4. 代码层面api改变:SqlMapClient 改为SqlSessionFactory
      5. 类型处理器接口改变:TypeHandlerCallback 改为了 TypeHandler
      6. 包迁移:DataSourceFactory移动到 org.apache.ibatis.datasource包下
    14. Mybatis动态sql执行原理?有什么作用?
      1. 执行原理是根据表达式的值完成逻辑判断并动态拼接sql
      2. 执行不同的条件查询sql
  5. Hibernate

    1. 什么是orm框架
      1. orm就是对象关系映射框架,即通过类与数据库表的映射,持久化到数据库
    2. 为什么要用hibernate?
      1. 封装JDBC访问数据库代码,无须重复编写
      2. 简化DAO层的编码工作
      3. hibernate映射很灵活,支持各种关系数据库
    3. hibernate核心接口有哪些
      1. session:负责被持久化对象CRUD操作
      2. sessionFactory:负责初始化hibernate,创建session对象
      3. configuration:负责配置并启动hibernate,创建SessionFactory
      4. transaction:负责事物相关的操作
      5. query和criteria接口:负责执行各种数据库查询
    4. Hibernate工作原理是什么
      1. 读取并解析hibernate核心配置文件、映射文件
      2. 创建sessionFactory
      3. 打开session
      4. 创建事务
      5. 持久化操作
      6. 提交事务
      7. 关闭session
      8. 关闭sessionFactory
    5. Hibernate三级缓存分别是什么
      1. session缓存:独享缓存,生命周期作用于session,缓存单个对象
      2. SessionFactory对象缓存:共享缓存,生命周期作用于整个应用,属于第三方,一般使用EhCache,需要手动开启,缓存单个对象
      3. 查询缓存:缓存一个结果集,需要手动开启,使用前提是必须开启二级缓存,在查询执行前调用query.setCacheable(true)
    6. 从session一级缓存读取对象的原理是什么?
      1. 生成key,通过对象全名+对象id值组合key
      2. 从一级缓存map中查找该key
      3. key存在就直接返回,不在发送sql
      4. 不存在就查找数据库,并存入map
    7. 为什么很少用三级查询缓存?
      1. 必须要一样的hql
      2. 存的是一个list,一个值改变就会影响整个list,效率低
      3. 只适用不能更改的list集合
    8. 什么样的数据适合存放到第二级缓存中?
      1. 很少被修改的数据
      2. 不是很重要的数据,允许出现偶尔并发的数据
      3. 不会被并发访问的数据
      4. 常量数据
    9. 缓存策略有哪些?
      1. read-only:只读模式
      2. read-write:支持并发的读写
      3. nonstrict-read-write:不锁的读写
      4. transactional:轻量级jave ee 不支持
    10. hibernate中本地线程怎么与session绑定?
      1. hibernate配置文件中开启thread
      2. 工具类中通过sessionFactory.getCurrentSession();
    11. Hibernate框架中设置事务的隔离级别
      1. 使用数字对应事务隔离级别,1-读未提交 2-读已提交 3-可重复读 4-串行化
      2. 在配置文件中进行事务属性配置hibernate.connection.isolation
    12. Hibernate是如何延迟加载?
      1. get方式,session缓存查找,然后二级缓存,如果都没有则查询数据库,数据库也没有则返回null
      2. load方式,分两种情况,在配置文件中lazy是否配置为true还是false,如果为false则和get方式一样,区别只是最终返回值为null的话就会抛出ObjectNot异常,如果是true,则从session查找,不存在则使用延迟加载,返回实体代理对象(CGLIB动态生成),当使用的时候在查找二级缓存和数据库,如果都没有则抛出ObjectNot异常
    13. SessionFactory是线程安全吗?
      1. 是,在hibernate中是单例数据存储和线程安全的,一个sessionFactory在启动的时候只会创建一次
    14. hibernate 有几种查询方式?
      1. HQL查询
      2. Criteria查询
      3. SQLQuery本地SQL查询
    15. hibernate 实体类可以被定义为 final 吗?
      1. 可以,但会影响提升性能,定义为final后hibernate就会不是代理对象
      2. 在 hibernate 中使用 Integer 和 int 做映射有什么区别?
      3. 使用integer当数据库字段为空时返回null,而使用int时会抛出类型转换异常
    16. get()和 load()的区别?
      1. get数据库没有数据会返回null,load会抛出异常
      2. get永远返回有实体对象,load会返回没有加载数据的代理类实例
    17. 在 hibernate 中 getCurrentSession 和 openSession 的区别是什么?
      1. getCurrentSession会绑定当前线程,而openSession不会
      2. getCurrentSession事务由spring控制,openSession需要手动开启提交
      3. getCurrentSession不需要我们手动关闭,由sessionFactory管理,openSession需要手动关闭
    18. hibernate 实体类必须要有无参构造函数吗?为什么?
      1. 必须,因为hibernate是通过构造函数来构造实例对象,即Class.forname的newInstance方法。单从hibernate角度来说是通过反射机制来生成实例对象,所以必须要有构造函数
    19. 如何优化Hibernate?
      1. 使用双向一对多关联,不使用单向一对多
      2. 不用一对一,用多对一取代
      3. 配置对象缓存,不使用集合缓存
      4. 表字段要少,表关联不要怕多
    20. 比较hibernate的三种检索策略优缺点?
      1. 立即检索,优点:实时查询,不管对象是持久还是游离状态,缺点:select语句太多,可能会加载不需要的对象
      2. 延迟检索,优点:避免select语句太多,由应用程序决定需要加载哪些对象,缺点:如果希望访问游离状态代理类实例,必须保证他在持久化状态时已经被初始化
      3. 迫切左外连接检索,优点:使用了外连接,select语句数目少,缺点:复杂的数据库表连接也会影响检索性能
    21. 什么是Hibernate的并发机制?怎么去处理并发问题?
      1. Hibernate的Session对象是非线程安全的,它通常只使用一次, 然后就丢弃。多个事务并发访问同一块资源,可能会引发丢失更新,脏读,幻读,不可重复读的问题
      2. 解决方案:设置事务隔离级别。设置锁:乐观锁和悲观锁。hibernate可以配置optimistic-lock=”all”比较一行纪录每个字段的状态

参考连接:

springmvc:https://blog.youkuaiyun.com/guan1843036360/article/details/123012816    

springboot:https://blog.youkuaiyun.com/mt776333/article/details/123447744

springcloud:https://blog.youkuaiyun.com/a6636656/article/details/124429257

mybatis:https://blog.youkuaiyun.com/javalingyu/article/details/124739040

hibernate:https://blog.youkuaiyun.com/lzqiang2011/article/details/113585319

记录LeNet的硬件加速器设计(一) LeNet的硬件加速器设计实现。 阅读详情

相关推荐

超声波 vs 红外 vs 激光雷达:扫地机器人避障传感器选型指南(实测对比)

本文深入对比了扫地机器人三种主流避障传感器——超声波、红外与激光雷达的核心原理与实测表现。文章基于成本、精度、环境适应性等关键指标,提供了清晰的选型决策树和典型场景配置方案,旨在帮助开发者与爱好者根据项目需求与预算,构建高效可靠的机器人避障系统。

h0i1j2k3l的博客 690

JAVA学习/面试框架

JAVA基础学习框架

qq_46074715的博客 1593

自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO

下面是一个关于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)的博客,希望可以帮助您。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考在上面的代码中,表示粒子的数量,表示解空间的维度,表示迭代次数,表示优化的目标函数。在__init__方法中,我们初始化了粒子群的位置和速度,并将每个粒子的位置作为其最优解,将其适应度值初始化为正无穷。我们还初始化了学习因子和惯性权重的参数。在run方法中,我们迭代了次,计算每个粒子的适应度值和最优解。

weixin_52026057的博客 9917

服务器后台TCP连接存活问题

公司的服务器后台部署在某一个地方,接入的是用户的APP,而该地方的网络信号较差,导致了服务器后台在运行一段时间后用户无法接入,那边的同事反馈使用netstat查看系统,存在较多的TCP连接。 1. 问题分析   首先在公司内部测试服务器上部署,使用LoadRunner做压力测试,能正常运行,然后那边的同事反馈该地方信号较差。考虑到接入的问题,有可能接入进程的FD资源耗尽,导致accep

henry的专栏 45万+

单总线CPU设计(变长指令周期3级时序)(HUST)(头歌实验)

利用比较器等功能模块将32位MIPS 指令字译码生成LW、SW、BEQ、SLT、ADDI、OtherInstr信号也就是利用比较器将指令字转换为译码信号,OP与不同信号对应(查询MIPS手册得知) 16 进制 :23 是 2进制: 00100011 ,把获得的OP,Func,和常数比对,相同输出1.按照题目要求填写表格,使用logisim的组合逻辑电路分析功能,当然也可以直接再logisim中写真值表。单总线采用变长指令周期,不同指令周期数不同,节拍数可变化。写的excel表格最终生成电路(当然 需要先把

xuxuaifeifei的博客 1万+

常见卫星图源下载教程

上面列出的8个常见的亚米级别数据源都可以通过xyz协议或者wmts/wms协议进行下载。这些协议是什么?地理信息数据为了方便网络传输,制定了一系列的地理数据传输标准(wms/wmts/xyz等)。协议特点优点缺点栅格数据支持矢量数据支持WMS通过HTTP请求获取GIS数据,服务器会将数据渲染成图像高度定制的地图;交互性强服务器渲染图像,响应时间较长支持有限支持WMTS提供预渲染的地图瓦片速度快,因为地图瓦片可以预先生成并在请求时快速提供瓦片的内容是预先确定的,无法进行定制支持。

锐多宝的地理空间 1万+

HTTP中GET和POST的区别

在网络上搜到的基本答案,可以应付面试;   1. GET在浏览器回退时是无害的,而POST会再次提交请求。   2. GET产生的URL地址可以被Bookmark,而POST不可以。   3. GET请求会被浏览器主动cache,而POST不会,除非手动设置。   4. GET请求只能进行url编码,而POST支持多种编码方式。   5. GET请求参数会被完整保留在浏览器历史记录里,而P

藏经阁 817

LSF实践专题(15):LSF队列优先级以及抢占功能初探

在LSF暂停作业时,会向作业发送一个SIGTSTP信号,并且将作业状态变成SSUSP(system suspend),表示被系统暂停,这时,最好是作业的应用能够捕获和处理SIGTSTP信号,否则,即使在LSF中,作业会被认为暂停了,并且释放了slots资源,但是在实际OS中,作业进程仍然在继续,并且不会释放CPU等计算资源。是指LSF自动将低优先级作业暂停(suspend),将空余出来的资源交给高优先级队列中的作业使用,等到高优先级队列的作业结束后,再将被暂停的作业恢复(resume)并继续运行。

richycn的博客 1920

这八十一道java高级框架面试题你能答出多少题?

1.什么是Maven?Maven使用项目对象模型(POM)的概念,可以通过一小段描述信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发布时使用 Maven,而且公司项目采用 Maven 的比例在持续增长。Maven的出现,解决了开发过程中的jar包升级及依

q66562636的博客 5226

聚类教程:cisTopic——来自单细胞表观基因组学数据的顺式调控主题的概率建模

之前运行这步的时候报错了如下: 后来发现原因是Ubuntu自动把R包更新到4.2版本,但是Rstudio版本没有更新,更新Rstudio即可,更新Rstudio的教程看此教程:。

watermel__的博客 1052

2025华为OD机试真题最新题库 (B+C+D+E+2025A+2025B卷) + 在线OJ在线刷题使用(C++、Java、Python C语言 JS合集)(正在更新2025B卷,目前已收录710道)

2024年,华为目前已经启用D卷,目前D卷和C卷的题目一样一次订阅永久阅读,支持在线刷题,持续更新,有问题随时解答,本专栏题目数量已收录到484道。每篇文章的思路分析都非常详细,题目新增图解思路,问题解疑,多样例测试,超过百字的思路参考解析。

KJ.JK 11万+

linux进程的tcp状态,Linux怎么判断一个tcp连接是否活着

这两天服务器网络不稳定,结果发现了一个现象:一个TCP连接的服务端(windows)早已停止,而客户端(linux)的连接状态却一直保持为ESTABLISHED,直到第二天中午连接才断开。在网上搜一下,才知道TCP的相关设置:#cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_time7200#cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_int...

weixin_36192634的博客 594

piamon实战-- 如何使用 Paimon 的 Java API 实现数据的点查

点查(Point Lookup)是指通过 ​​唯一键(Primary Key)​​ 快速定位并返回单条或少量数据的查询模式。例如:根据用户 ID 查询用户信息、根据订单号查询订单详情等。点查的核心诉求是 ​​低延迟​​ 和 ​​高吞吐​​,适用于实时风控、在线分析等场景。​​定义主键表结构​​,优化数据分布。​​构建过滤条件​​,使用指定查询键。​​执行查询并处理结果​​,结合流式更新实现实时查询。

阿华田的博客 533

Java高级工程师技术面试:从基础到高并发的全面解析

本文模拟了一场严肃专业的互联网大厂Java技术面试,通过面试官与求职者小兰的互动,展现面试的深度与广度。文章不仅揭示了求职者在技术理解上的常见误区,还提供了详实的专业答案,帮助读者深入理解Java技术栈的核心原理、选型考量以及业务场景的落地实践。

Ared 1453

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

Java高级工程师面试模拟:大厂面试官与搞笑求职者的高能对决

在一场严肃专业的互联网大厂Java技术面试中,面试官与自信但基础不牢的求职者小兰展开了一场既紧张又搞笑的对话。从基础语言特性到高并发、高可用架构设计,小兰的回答既表现出一定的能力,又暴露了不少技术误区。本文通过生动的对话和详实的答案解析,为读者揭示Java技术面试的深度与广度,同时提供专业、易懂的技术要点解析,帮助读者掌握关键知识点。

Ared 717

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

Java高级工程师面试模拟:技术深度与业务落地的碰撞

本文通过模拟严肃专业的互联网大厂Java技术面试,展现了面试官与求职者小兰之间的互动。小兰在回答过程中暴露了一些基础扎实但深度不足的常见问题,面试官则通过深入的提问引导她思考技术原理和业务落地的关键点。文章最后提供了所有面试问题的专业答案,详细剖析技术原理、选型考量和最佳实践,适合Java开发者学习和参考。

Ared 914

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

Java高级工程师面试模拟:从基础到高阶的全面挑战

本文通过模拟一场严肃专业的互联网大厂Java技术面试,以幽默搞笑的方式展现了求职者小兰在面对深入技术问题时的应对情况,并提供了详尽的专业答案,帮助读者理解如何在实际业务场景中应用Java及相关技术栈解决复杂问题。

Ared 1014

Java高级工程师面试模拟:从基础到高并发架构设计

本文模拟了一场严肃专业的互联网大厂Java技术面试,涵盖Java核心、基础框架、数据库、分布式系统、高并发架构设计等技术点。通过幽默的求职者小兰与专业面试官的对话展示技术理解的深度与广度,同时在文章末尾提供了所有面试问题的专业答案,帮助读者理解技术原理、业务痛点、选型考量和最佳实践。

Ared 539

Java高级工程师面试模拟:技术深度与业务场景设计

本文模拟了一场严肃专业的互联网大厂Java高级工程师面试,通过面试官与求职者小兰之间的对话,展现了技术面试的深度与广度。面试内容涵盖Java核心、基础框架、数据库、系统设计、中间件、高并发与架构设计等多个方面。小兰的回答既体现了其基础尚可但深入不足的特点,又通过幽默的方式揭示了常见的技术理解误区。面试结束后,文章提供了所有问题的专业解析,深入剖析技术原理、业务痛点、技术选型和最佳实践,适合Java基础读者学习与参考。

Ared 582

Java高级工程师面试模拟:从基础到高并发,挑战你的技术深度

本文通过模拟严肃专业的互联网大厂Java技术面试,展现了三轮递进式的提问流程,重点考察了技术深度、系统设计能力以及高并发场景下的解决方案。面试官与求职者小兰的互动既幽默又专业,揭示了常见的技术理解误区,并在最后提供了详尽的答案解析,帮助读者深入理解Java核心技术及其在实际业务中的应用。

Ared 544

Java高级工程师面试模拟:技术深度与业务场景解析

本文模拟了一场严肃专业的互联网大厂Java技术面试,通过面试官与求职者小兰的对话,展示了从基础到高阶的Java技术栈问题。同时,文章提供了详尽的答案解析,深入剖析技术原理、业务痛点和技术选型,旨在帮助读者理解技术如何解决实际问题,并提升面试准备能力。

Ared 935

Java高级工程师面试模拟:从基础到高并发,真实技术对决

本文模拟了一场真实的互联网大厂Java技术面试,通过面试官与求职者小兰的对话,展现了Java开发的广度与深度。从基础的Java语言特性到复杂的高并发设计,再到微服务架构和云原生实践,每轮面试问题都紧密结合实际业务场景,深入剖析技术原理与选型考量。面试官的专业提问与小兰的搞笑回答形成鲜明对比,最终通过详实的答案解析,为读者提供了宝贵的学习价值。

Ared 517

Java高级工程师面试模拟:从基础到高并发,轻松破解水货程序员的套路

本文通过模拟一场互联网大厂Java高级工程师面试,展示了从基础到高并发的全面技术考察过程。面试官以严肃专业的态度提问,而求职者小兰则以搞笑水货程序员的形象回答,揭示了许多常见的技术误区。文章最后提供了详尽的答案解析,涵盖语言特性、框架原理、中间件选型和高并发解决方案,旨在帮助读者理解技术要点和业务落地的关键。

Ared 612

Java高级工程师技术面试模拟:大厂面试里的搞笑与专业碰撞

模拟一场严肃专业的互联网大厂Java技术面试,通过幽默的方式展现求职者在面试中的搞笑回答与面试官的专业提问。文章涵盖Java核心语言、中间件、数据库、微服务、高并发等核心技术点,结合实际业务场景,深入解析技术原理和选型考量,为读者提供有价值的学习内容。

Ared 1019

Java高级工程师技术面试模拟:从基础到高并发的深度挑战

本文模拟了一次严肃专业的互联网大厂Java技术面试过程,通过面试官与求职者小兰的互动,展示了一名基础尚可但深度不足的程序员在面对复杂技术问题时的搞笑回答。面试涵盖了Java核心、框架、数据库、分布式系统、高并发、微服务、安全等多个领域,并在结尾提供了详尽的专业答案解析,旨在帮助读者深入理解技术要点和业务落地的关键。

Ared 934

Java高级工程师技术面试模拟:小兰的搞笑“水货”之旅

本文通过模拟一场严肃专业的互联网大厂Java技术面试,展现了小兰这位“搞笑水货程序员”在Java核心、框架、系统设计和分布式架构等方面的回答。通过幽默而真实的对话,揭示了常见技术理解误区,并在最后提供了专业且深入的答案解析,帮助读者理解如何正确应对复杂的业务和技术挑战。

Ared 526
上一篇: 面试Java高级工程师之基础总结
下一篇: 面试Java高级工程师之RocketMQ总结
Code Space
博客等级 码龄14年 8粉丝 19原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值