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RSS订阅原创 模拟面试总结第二弹
Java反射机制是指在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类中的所有属性和方法，对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性；这是通过Class类的newInstance()方法或Constuctor对象的newInstance()方法实现的。：即使是私有对象也允许程序在运行时访问和修改对象的字段值，通过Field类的get()和set()方法实现。：反射机制允许程序在运行时获取类的完整信息，包括类名、包名、父类、实现的接口、构造函数、方法和字段等。解决：锁机制、事务隔离级别、MVCC。
2025-09-15 20:33:47
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原创 Vue之computed与watch区别
watch：本质是 “数据变化的监听器”，专注于 “数据变化后的逻辑执行”，不直接生成新数据，而是在数据变化时触发自定义回调函数（如异步请求、日志打印、复杂逻辑处理）。computed 适用场景：当需要基于现有响应式数据生成新的派生数据，且该派生数据会被多次使用时（如格式化时间、拼接字符串、计算列表筛选结果），利用缓存特性提升性能。watch 适用场景：当需要在数据变化时执行异步操作（如根据输入值发送搜索请求）、执行复杂逻辑（如数据变化后更新其他非响应式数据），或监听嵌套对象 / 数组的变化时。
2025-09-12 19:01:05
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原创 Vue之生命周期钩子
2. 挂载阶段（组件与 DOM 关联）beforeMount：组件挂载到 DOM 前触发，模板已编译为虚拟 DOM，挂载点el确定，但真实 DOM 未渲染，无法访问组件内部 DOM。mounted：组件挂载到 DOM 后触发，虚拟 DOM 已转为真实 DOM，组件在页面可见，可安全访问、操作 DOM。这些函数无需开发者手动调用，会由 Vue 在组件对应的生命周期节点自动触发，便于开发者在特定阶段执行逻辑（如初始化数据、操作 DOM、清理资源等），是 Vue 组件化开发中控制组件行为的核心工具。
2025-09-12 18:59:17
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原创 模拟面试总结
实现Runnable接口，继承Thread类，实现Callable接口//继承Thread类@Override//使用方式/*直接继承Thread类，重写run()方法使用简单直观每个线程都是独立的Thread对象*///实现Runnable接口@Override//使用方式@Override// 使用方式// 获取返回值特性Thread类Runnable接口Callable接口返回值无返回值无返回值有返回值(Future)异常处理。
2025-09-11 11:42:06
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原创 浏览器全局护眼模式
这是一个护眼扩展程序，通过实时生成黑暗主题，为每一个网站启用夜间模式。Dark Reader 反转明亮的颜色，使网页内容具有高对比度并易于在夜间阅读。您可以调整亮度、对比度，应用棕褐色滤镜、黑暗模式，设置字体和忽略的网站列表。您可能会在设置弹出窗口中看到有关 Dark Reader 的新闻。Dark Reader 无广告，也不会向任何地方发送用户的数据。还在为优快云无法设置dark mode而烦恼吗，还在为夜间coding转到浏览器就像吃闪光弹一样气愤吗？隆重介绍：DarkReader。
2025-09-09 20:04:48
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原创 Java面试继续看002
带来的优点：线程安全，数据安全，性能优化（常量池），提高效率如何保证不可变：String类的字段是final，类中没有提供修改的方法，每当对String进行修改时，都会生成一个新的String对象，而不是修改原来的对象带来的影响：性能方面，字符串频繁修改的场景下，因为每次修改都会创建一个新的String类，为了优化性能，通常可以用StringBuilder或StringBuffer类。
2025-08-21 19:57:51
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原创 想要让面试官觉得你很懂MySQL，看这篇多写一个熟悉InnoDB
多版本并发控制，即同一条记录在系统中存在多个版本。其存在目的是在保证数据一致性的前提下提供一种高并发的访问性能。对数据读写在不加锁的情况下实现互不干扰，从而实现数据库的隔离性，在事务隔离级别为读提交和可重复读中使用到。
2025-08-13 20:30:31
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原创 想要让面试官觉得你很懂MySQL，看这篇就够了
悲观锁：对于数据冲突保持一种悲观态度，在修改数据之前把数据锁住，然后再对数据进行读写，在它释放锁之前任何人都不能对其数据进行操作，直到前面一个人把锁释放后下一个人数据加锁才可对数据进行加锁，然后才可以对数据进行操作，一般数据库本身的机制都是基于悲观锁的机制实现的。：事务 A 根据条件查询得到了 N 条数据，但此时事务 B 删除或者增加了 M 条符合事务 A 查询条件的数据，这样当事务 A 再次进行查询的时候真实的数据集已经发生了变化，但是A却查询不出来这种变化，因此产生了幻读。为了提高数据查询的效率。
2025-08-12 21:51:14
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原创 24阿里秋招笔试深度学习机器学习题目（含专有名词）解析（1）
（题目名词解释：线性判别分析LDA：通过寻找特征空间中能够最大化类间方差和最小化类内方差好的方向实现数据的降维和分类）LDA作为一种通过最大化类间方差和最小化类内方差来实现数据降维分类的方法，选项A，B，C显然都符合用途。决定每次模型训练中参数更新沿负梯度缩减的幅度，笔者浅显地认为相当于向目标拟合的快慢程度。模型对其做出预测结果的确信程度，置信程度高于准确性可能导致过拟合。B，高分辨率图像可能会导致训练过程中的内存不足问题。A，高分辨率图像需要更大的模型和更多的计算机资源。B，当数据的特征是线性可分的时。
2025-08-06 20:34:12
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空空如也
空空如也
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