积累 ---- PHP可能会遇到的面试题

最新推荐文章于 2024-04-04 12:36:46 发布
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本文介绍了软件开发领域的多个核心概念和技术，包括白盒测试与黑盒测试的区别、Bootstrap框架、面向对象编程(OOP)的基本原理、版本控制系统Git与SVN的使用方法、常用的Git命令、LAMP开发环境的配置以及软件设计原则中的高内聚和低耦合。

1、白盒测试和黑盒测试的区别
2、Bootstrap是什么
3、OOP是什么意思
4、git和svn的使用
5、常用的git命令
6、lamp开发环境
7、高内聚，低耦合

赵公子记
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Java企业级面试题总结-3
三分强势七分暖的博客
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*需求分析 你如何对需求原型进行理解和拆分 产品策划、产品功能调研、绘制流程图和原型图、搜集产品部门内部意见、UI设计、研发评审、测试评审、研发阶段、测试阶段、上线 说说你对功能性需求的理解 用户需求 是从某一类用户的视角看他使用这个软件的需求。比如，作为用户你用淘宝，找东西，拍货，付款，你有怎样的需求。作为卖家，你用淘宝怎么收款，发货，管理订单。这就是一个个的 use case 或者 user story。 所以写 user story ， 开头第一句就是 As a xxx. 这都是从个人视角去看需求的
Java面试3-5年规划,去了阿里面试软件测试工程师，面试官问我3-5年的职业规划！...
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面试宝典-常见面试问题回答技巧
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10-29 5703
8、 你还有什么要问我的吗？ 回答提示：企业的这个问题看上去可有可无，其实很关键，企业不喜欢说“没问题”的人，因为其很注重员工的个性和创新能力。企业不喜欢求职者问个人福利之类的问题，如果有人这样问：咱公司对新入公司的员工有没有什么培训项目，我可以参加吗？或者说咱公司的晋升机制是什么样的？公司希望我以后向什么方向发展？企业将很欢迎，因为体现出你对学习的热情和对公司的忠诚度以及你的上进心。
2020-09-15 JAVA面试题整理
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09-15 3312
2020年字节跳动Java面试题附答案解析 前言 个人觉得面试也像是一场全新的征程，失败和胜利都是平常之事。所以，劝各位不要因为面试失败而灰心、 丧失斗志。也不要因为面试通过而沾沾自喜，等待你的将是更美好的未来，继续加油！ 本篇分享的面试题内容包括：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈。 一、Java基础系列面试题 1、面
Spring Cloud Alibaba面试题
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04-04 8365
SpringCloud Alibaba高频面试题。
Android面试基础二-原理及常见问题
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09-08 1万+
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php面试题（实时更新）- 最全
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09-13 3226
苦逼的coder,不过这是基础，尽量涵盖，这里只写关于php的，基础肯定是各种字符串操作，数组操作，然后面向对象的理解 1 PHP是用什么语言编写的 php是用c写的 2 目前PHP的最高版本是 2013.9.12现在应该是php5.5 3  PHP的三种注释方式 天啊，我竟然知道两种，太可怕了  # 竟然也是 好吧 4 请列出PHP的8种数据类型 字符串 数组 对象 数值类型 整
华润置地php面试题_华润置地有限公司面试攻略，面试题，面试技巧及流程(附笔试，评论，薪资)-金针菇企评网...
weixin_35775988的博客
12-30 1025
面试职位：营销面试城市：北京面试问题：第一、&nb...面试时间：2013-10前前后后忙乎了半个月，我的华润和中海面试也告一段落，现在将俩家企业都到了最终等待通知的阶段，回想这段时间的经历，很感谢在网上发布笔经面经的前辈和同学们，所以自己也将这段经历总结下来，为以后的学弟学妹提供点参考。一、 宣讲会：2011.10.28...前前后后忙乎了半个月，我的华润和中海面试也告一段落，现在将俩...
PHP进阶面试题
颜夕_
06-11 3296
比较一下php和go的区别？ Go是一种静态类型语言。PHP是一种动态类型语言。 PHP 每个请求进来时都会创建 fpm-worker 进程，从而导致系统并发高时 CPU 会产生频繁创建进程的开销，而 Go 不会。 golang 是先编译，后执行。由于编译方面的原因，即使是糟糕的Golang代码也会优于良好的PHP代码，从而提高性能。 由于多线程技术提高了Golang的效率，减少了部署规模，减少了内存占用量， Golang降低了企业的间接成本。 什么是守护进程？ 守护进程(daemon)是一种特殊的进程，它
PHP面试题与技巧分享汇总
《分享和记录常见的php面试题和面试技巧》这一压缩包文件集合，聚焦于PHP开发者在求职过程中可能遇到的核心问题与应对策略，涵盖了从基础语法到高级架构设计的多个层面，是积累开发经验、提升面试通过率的重要参考...
创娱(网页游戏)Java面试题.pdf
07-14
在创娱（网页游戏）的Java面试中，面试者可能会遇到以下一些关键知识点： 1. **MVC模式**：Model-View-Controller（MVC）是一种设计模式，常用于构建Web应用程序。Model负责数据处理，View负责用户界面展示，...
PHP面试精选30题及详细解析
通过准备这些实用的PHP面试题及答案，求职者可以更加自信地面对面试中的挑战，提高获得理想工作的可能性。同时，这种准备也是对自身技能的一次复习和提升，无论结果如何，都是一次宝贵的经验积累。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
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）
最新发布
11-26
【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。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
11-26
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