一套被严重低估的后端面试题库!

本文提供了一份包含20个技术栈的面试资料和大厂面试要点,涵盖Java、JVM等技术,以及视频课程资源,旨在帮助求职者提升技术能力和面试技巧,增加获得offer的机会。

在面试跳槽前,给大家整理了一份大厂加强版面试+技术资料供大家修炼。

我是按技术栈种类汇总整理的:

主要有Java 集合、JVM、多线程、设计模式、算法调优、Spring全家桶、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、MongoDB、Redis、MySQL

……

等等包含了20个技术栈的资料合集和十多个互联网大厂的面试核心知识点、面经汇总,还分别有技术进阶、项目经验、面试突击不同版块的视频解析。

分享这些给大家,也是希望帮助大家,除了在技术上的精进和能力上的增长,也能在面试中更加从容地应对,通过这些学习和准备得到实实在在的回报和收获,多拿offer,涨薪翻倍!

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📖面经技术综合

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📖技术专题分享

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📖大厂真题解析

📜阿里内部技术资料

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除了刷题啃资料,还给大家准备了免费视频课程进行学习,从面试问题到技术能力一站式集中解决,还有技术集训、面试模拟、专题攻坚等各项服务定期上线,以“面试为训练场”,为大家在面试和大厂冲刺过程中做好万全准备,多拿offer多涨薪!

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Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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