2024版新鲜出炉!最新大厂 Java 面试八股文合集(附权威答案)

最近感慨面试难的人越来越多了,一方面是市场环境,更重要的一方面是企业对Java的人才要求越来越高了。

基本上这样感慨的分为两类人,第一,虽然挂着3、5年经验,但肚子里货少,也没啥拿得出手的项目,自己还意识不到问题;第二,自身有技术追求,但欠点儿火候,多练习多吸收知识,锤炼一下问题不大。

拿我自己来说,早几年也是心比天高,觉得自己特了不起,结果往往一面试就发虚,大部分人都经历过这样一个不自知的阶段。

后面见识多了,再主动多跟着大佬学习,薪资就能相对顺利地随着经验积累增多一路涨起来。

小编也特意将这套面试资料总结出来,本次为目前为止最新版本,由原作者及专业团队进行改善,更适合粉丝朋友们进行学习!希望大家在学习了最新版本后,能轻松应对金九银十!

目录一览

包含 20多项 Java 面试专题,每项专题都有几十道面试题(附题目详解)
Ps:由于篇幅限制,笔记无法全部为大家展示出来,就以截图主要内容的形式让大家参考啦

JavaOOP 面试题整理

Java 集合/泛型面试题整理

Java 异常面试题整理

Java 中的 IO 与 NIO 面试题整理

Java 反射面试题整理

Java 序列化面试题整理

Java 注解面试题整理

多线程 &并发面试题整理

JVM 面试题整理

Mysq|面试题整理

Redis 面试题整理

Memcached 面试题整理

MongoDB 面试题整理

Spring 面试题整理

Spring Boot 面试题整理

Spring Cloud 面试题整理

RabbitMQ 面试题整理

Dubbo 面试题整理

MyBatis 面试题整理

ZooKeeper 面试题整理

数据结构面试题整理

算法面试题整理

Elasticsearch 面试题整理

Kafka 面试题整理

微服务面试题整理

Linux 面试题整理

Ps:由于篇幅限制,笔记无法全部为大家展示出来,就以截图主要内容的形式让大家参考啦
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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