Java面试准备系列大纲

                                    Java面试准备系列大纲

1. Java基础 
2. JDBC 
3. 数据库 
4. JVM 
5. 设计模式 
6. Linux基本命令操作 
7. J2ee 
8. Struts 
9. Hibernate 
10. Spring 
11. JavaScript 
12. JQuery 
13. JQuery-Ajax 
14. SpringMVC 
15. MyBatis 
16. webservice 
17. lucene 
18. js-EasyUI

一、 Java基础

1. 集合 
2. String、StringBuilder、StringBuffer 
3. 进程、线程 
4. equals 
5. Java中的访问修饰符、修饰符 
6. Java关键字 
7. Java值传递/引用传递问题 
8. Java中的一些基础知识 
判空 
9. Java中的接口和抽象类 
10. Java内部类 
11. I/O 
12. 异常处理机制 
异常的分类、常见的异常有哪些、Try catch finally的使用 
13. 正则表达式 
14. 排序算法 
15. 给一段Java程序写出程序的输出结果(考点:类的执行书序,赋值顺序,继承) 
16. Java并发 
a、根据题目场景写代码,考虑并发情况 
b、或者给你看段代码,问你并发时会发生什么,如何解决…… 
c、一些解决并发问题技巧,比如cas、多线程的实现方式 
17. 缓存 
Redis、Ehcache、Memcached 
18. 三次握手 
19. 为什么在多线程编用到程里面,会经常用到final关键字 
防止重排序,如果在构造方法里面使用,可以防止对象溢出 
20. 泛型 
21. 单例模式

二、JDBC

1. Java连接数据库的过程 
2. PreparedStatement、Statement

三、 数据库

  1. CRUD
  2. 事务 
    事务特性:原子性,隔离性,一致性,持久性
  3. SQL四种事务隔离级别和锁的关系
  4. 临时表
  5. 索引 
    (1)什么是索引,索引的优缺点,建立原则 
    (2)nosql的区别 
    参考面试总结
  6. 存储空间
  7. 视图
  8. 优化SQL语句的步骤
  9. 题目 
    (1)sql语句 
    ①给表和场景,按要求写sql语句(笔试) 
    ②给场景,设计表,创建表。 
    ③给一段sql语句,说出其中设计的不合理处(字段类型、长度不对,冗余等) 
    ④ 查询某张表第n条到第m条记录

参考资料 
你必知必会的SQL语句练习part1 
你必知必会的SQL语句练习part2

四、 JVM

  1. JVM内存管理机制和垃圾回收机制(要搞透彻)
  2. JVM运行机制(理解JVM是如何运行的)
  3. jvm 
    a、参数设置 
    b、简述jvm 
    c、垃圾回收机制(年轻代,老年代,永久代) 
    d、内存分配 
    e、垃圾回收器 
    f、jvm调优

五、设计模式

六、Linux基本命令操作

七、J2EE

1. forward和redirect的区别 
2. session和cookie的区别,如何实现自动登录 
3. 三次握手、四次挥手、滑动窗口协议 
4. Http header内容 
5. get和post的区别 
6. 40*错误、50*错误 
7. 简述mvc模式 
8. spring 
原理、AOP、IOC 
9. mybatis 
原理、与jdbc的区别

八、Struts

九、Hibernate

十、 Spring

十一、 JavaScript

十二、 JQuery

十三、JQuery-Ajax

十四、 SpringMVC

十五、 MyBatis

十六、webservice

十七、lucene

十八、js-EasyUI

机器学习涵盖了许多不同的算法,用于解决各种类型的问题。以下是一些常见的机器学习算法: 监督学习算法:线性回归(Linear Regression)逻辑回归(Logistic Regression)决策树(Decision Trees)随机森林(Random Forests)支持向量机(Support Vector Machines)朴素贝叶斯(Naive Bayes)K近邻算法(K-Nearest Neighbors)深度学习(Deep Learning)算法,如神经网络(Neural Networks) 无监督学习算法:K均值聚类(K-Means Clustering)层次聚类(Hierarchical Clustering)高斯混合模型(Gaussian Mixture Models)主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)关联规则学习(Association Rule Learning) 这只是机器学习领域中的一小部分算法,还有许多其他的算法和技术。根据问题的性质和数据的特点,选择适合的算法是非常重要的。不同的算法有不同的假设和适用场景,因此在学习和应用机器学习算法时,需要综合考虑问题的需求和数据的特点。机器学习(Machine learning)是人工智能的子集,是实现人工智能的一种途径,但并不是唯一的途径。它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。大概在上世纪80年代始蓬勃发展,诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。 深度学习(Deep learning)是机器学习的子集,灵感来自人脑,由人工神经网络(ANN)组成,它模仿人脑中存在的相似结构。在深度学习中,学习是通过相互关联的「神经元」的一个深层的、多层的「网络」来进行的。「深度」一词通常指的是神经网络中隐藏层的数量。大概在2012年以后爆炸式增长,广泛应用在很多的场景中。机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身。 从实践的意义上来说,机器学习是在大数据的支撑下,通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行「自学」,使得人工智能系统获得了归纳推理和决策能力。
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