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我也要
这份资料的内容非常全面而且细致入微，有Java入门，基础，字符串，进阶，项目，虚拟机，数据库，微服务，算法，并发，线程，集合，Linux，面试题等等Java相关技术点，希望你能凭借这份资料剑指offer！
字符串&&集合篇（74道）
并发编程篇（79道）
JVM篇（56道）
数据结构与算法（56道）
网络协议篇（50道）
MySQL篇（59道）
Redis篇（48道）
Mongo篇（83道）
Spring篇（58道）
MyBatis篇（47道）
SpringBoot篇（43道）
常用注解篇
纯纯干货！如何获取？+VX:mxx2020666,免费获取
分享一下2023年最新的java面试八股文，附答案
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精品！Alibaba内部10W字面试手册，竟在GitHub访问量破百万
所谓 “金三银四”，是找工作的最佳季节。跳槽，你动心了吗？ 年后返工往往伴随着离职大潮，相信有不少程序员朋友都想在金三银四这个招聘黄金期里找到一份更加心仪的工作。优秀的面试技巧往往能让大家事半功倍，了解面试题、良好的简历和提问套路，也是面试者突围而出的关键。还有时间，建议耐心读完全文，充分准备去拿到你的Dream Offer。 先看一下小编给大家准备的“礼物”！ 这份面试总结比较多，就不一一的详细介绍了，涵盖了近几年的一线大厂98%的面试题，不说所有问题都肯定会问！但是绝...
ARM SMMUv3设备树配置实战：从零开始为RK3588搭建IOMMU环境
本文详细介绍了在RK3588平台上配置ARM SMMUv3设备树的实战经验。从理解硬件架构、设备树节点定义，到内核驱动集成与调试，提供了完整的IOMMU环境搭建指南，并分享了解决StreamID冲突、中断配置等常见问题的技巧，帮助开发者高效完成控制器初始化。
偷偷献上这份阿里内部的10W字Java面试手册，拿走不谢
首先肯定会有人问为什么文章标题会写上阿里内部资料呢？ 下面一张图就给你做出了解释 看完这个就不用我多说了吧，虽然我也不知道是不是真的，这份文档我也看了一下总结了跟多内容其中面试篇包含了（基础篇+JVM篇+多线程&并发篇+Spring篇+MyBatiz篇+SpringBoot篇+MySQL篇+SpringCloud篇+Dubbo篇+Nginx篇+MQ篇)数据结构与算法篇包含了（Linux篇+Zookeeper篇+Redis篇+分布式篇+网络篇+设计模式maven篇+Elastiosea
《玩儿起来吧》MATLAB 实时图像处理系列（一二三四）
大家学了图像处理之后，是不是就想学以致用。而要用于生活中，最好的方式就是和摄像头搭配，实现实时图像处理。今天就给大家分享MATLAB实时图像处理的基础方法，希望能帮你快速入门。
Uniapp H5端SEO优化全攻略：提升搜索引擎排名与流量
在移动互联网时代，H5页面因其跨平台、低成本、易传播的特性，成为许多企业的首选。Uniapp作为一款优秀的前端跨端开发框架，能够快速开发H5、小程序、App等多端应用。然而，由于Uniapp默认采用SPA（单页应用）架构，H5端在SEO（搜索引擎优化）方面存在一定劣势，如爬虫难以抓取动态内容、页面标题和描述不易优化等。 本文将系统性地介绍Uniapp H5端的SEO优化方案，涵盖基础优化、SPA优化策略、内容优化、技术优化、外部优化及监测分析，帮助开发者提升网站在搜索引擎中的排名，获取更多自然流量。
防火防盗防内卷，阿里24W字Java面试复盘指南，GitHub已标星80k
有Java入门，基础，字符串，进阶，项目，虚拟机，数据库，微服务，算法，并发，线程，集合，Linux，面试题等等Java相关技术点
Hi3559AV100制作ext4文件系统和烧录emmc
1、首先生成所需文件系统，见本博客<Hi3559AV100文件系统制作cramfs>。 2、使用工具生成EXT4文件系统 ./make_ext4fs -s -l 96M rootfs_hi3559av100.ext4 ./rootfs 3、烧录文件系统 mw.b 0x82000000 ff 0x12C00000;tftp 0x82000000 STM_...
全网最全JAVA面试八股文，终于整理完了
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深入解析Zynq Ultrascale+ RF Data Converter中的PLL配置与时钟管理
本文深入解析了Zynq Ultrascale+ RF Data Converter中PLL配置与时钟管理的核心原理与实践。文章将RFDC时钟系统比作交响乐团，详细阐述了PLL作为指挥的关键作用，以及系统时钟、Tile时钟、参考时钟与采样时钟的层级关系。重点剖析了PLL配置参数（如VCO频率、分频器设置）的计算方法与稳定性考量，并提供了从IP配置使能顺序到多Tile同步、DRP访问等常见问题的实战避坑指南与调试技巧，帮助工程师构建稳定的射频信号处理基石。
零差云控关节模组：EtherCAT+preempt-RT实现微秒级同步
关节模组是协作机器人、外骨骼与高精度服务机器人的核心执行单元，其性能瓶颈常在于多轴运动的时序一致性与实时闭环能力。实现‘零差’同步依赖于确定性通信（如EtherCAT）与硬实时操作系统支持（如Linux preempt-RT），前者保障指令与状态在微秒级时间戳下全局对齐，后者消除内核调度抖动，使PID控制、电流采样、编码器反馈等关键路径具备纳秒级可预测性。技术价值体现在相位偏差<±0.01°、端到端控制周期稳定1ms、连续运行温漂<±1.2℃等工程指标，广泛应用于力控装配、康复训练、远程遥操作等对动态精度与
今天面了个阿里拿 38K 出来的，让我见识到了基础的天花板
人人都有大厂梦，对于程序员来说，BAT 为首的一线互联网公司肯定是自己的心仪对象，毕竟能到这些大厂工作，不仅薪资高待遇好，而且能力技术都能够得到提升，最关键的是还能够给自己镀上一层金，让人瞻仰。同样的，小编的好朋友的个人目标也是阿里，但之前一直在一家小公司，一呆就是好几年，现在通过不断学习和实践，提升了自己很多，也有了信心来阿里挑战。下面，就是朋友分享的这次面试阿里 P6 的一些经历和心得。现在很多程序员，都会陷入到一个怪圈：看到别人升职加薪，又觉得为啥别人运气总是那么好，我和他差不多时间进公司的啊！
AM驱动架构—优质Mini-LED显示技术解决方案
（VR）和增强现实（AR）设备：MiniLED背光驱动方案适用于虚拟现实和增强现实设备中的显示技术，通过高亮度和高对比度的显示效果，创造更逼真的虚拟体验此外，MiniLED背光还能够实现更快的响应速度，减少图像残影，使得用户的动作在虚拟环境中更加流畅自然。以其出色的性能和广泛的应用前景备受关注是实现MiniLED显示效果的重要环节。1）更高的亮度和对比度：尺寸更小，可以在同样面积的显示屏上配置更多的LED，并且通过独立控制每一个MiniLED，可以实现更高的亮度和更细致的对比度，使得显示画面更加鲜明清晰。
Java开发才不到3年，来面试开口要25K，面完连10K都不想给
我的好朋友兼大学同学老左家庭经济情况不错，毕业之后没两年自己存了点钱加上家里的支持，自己在杭州开了一家网络公司。由于公司不是很大所以公司大部分的开发人员都是自己面试的，近期公司发展的不错，打算扩招也面试了不少人。
RK3568平台（USB篇）USB HUB集线器
hub，集线器，连接在host与device之间的一种用于usb接口扩展的usb设备。可以将一个usb上行接口扩展为多个下行接口，使得一个host可以同时与多个device连接。一般来说，一块hub桥接芯片可扩展4个usb接口，而市面上的一拖七hub，其实使用了两块hub桥接芯片，其中一块hub桥接芯片的上行端口连接到另一块hub桥接芯片的下行端口。hub的上行端口面向host，下行端口面向device。在下行端口上，hub提供了设备接入检测和设备移除检测的能力，并给下行端口供电。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
全新1000道Java全家桶面试题（含答案），已成功面进百度
成功面试百度，到底需要刷多少题，我的答案是至少1000道，而且是刷3遍以上，也就相当于3000道题。废话不多说，直接看题。 Java基础1 1、面向对象的特征有哪些方面? 2.访问修饰符public,private,protected,以及不写(默认)时的区别? 3. String 是最基本的数据类型吗? 4、float f=3.4;是否正确? 5、shorts1= 1;s1 =s1 + 1;有错吗?shorts1= 1;s1 += 1;有错吗? 6、Java 有没有goto? 7、int
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
《Java核心知识点》+《Java面试宝典》+《1000道互联网面试专题》+《350道Java面试》，总共1045页
写在前面 作为一名Java开发者，现在又是处在一个很尴尬的时期，是找工作还是跳槽还是......是不是有很多疑问伴随着？ 你还在犹豫吗？还在不知道该怎么下手吗？现在很多程序员已经开始刷题，而不是一直处在这一个状态，（一碗心灵鸡汤干掉，哈哈~）。开始说正事：分享我朋友刷的Java面试题及答案解析： Java29部分核心知识整理 1.JVM JVM 是可运行 Java 代码的假想计算机 ，包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收，堆和一个存储方法域。JVM 是运行在操作系统之上的，它与硬
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
阿里资深架构师整理出来的一份Java核心知识点分享给大家.pdf
一份整理的蛮不错的Java核心知识点。覆盖了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理、微服务、Zookeeper、数据库、数据结构等大量知识点。 获取方式：关注公众号：JavaAC，获取（粉丝福利） image.png image.png image.png ...
阿里P1到P10，你的能力能拿多少年薪？
阿里P1到P10，你的能力能拿多少年薪？
跳槽一次能涨多少？今天见识到跳槽天花板。
2022年马上就快结束了，最近内卷严重，各种跳槽裁员，相信很多小伙伴也在准备明年的金三银四的面试计划。在此分享一套学习笔记 / 面试手册，年后跳槽的朋友可以好好刷一刷，还是挺有必要的，它几乎相信你看完一定会有帮助由于整个笔记比较全面，内容相当的多 ，这里仅展示资料的一些截图。
98年阿里P6架构师晒出工资单，看完扎心了。。。
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java面试官：程序员，请你告诉我是谁把公司面试题泄露给你的？
java面试官：程序员，请你告诉我是谁把公司面试题泄露给你的？
腾讯天美Java程序员月均20万！掌握这个后，也太香了....
JVM 是初级Java 程序员成长路上的一道必经之路，学习JVM之前，只需要知道代码编译成 Class，虚拟机加载 Class 运行就可以了，学习 JVM 之后，可以深入理解代码从编译到加载的过程、内存中对象的创建与垃圾回收、日常开发中快速定位性能问题等，当然也是面试不可缺少的加分项。8 大算法(时间复杂度，空间复杂度，内存，CPU 的影响)及其应用的地方。虽然这样的高收入只是少数，就像网友说的，不能看做是腾讯所有员工的普遍情况，但能够凭自己的能力挣到这份收入，这就已经是值得敬佩的人了！
公司新来的00后真是卷王，工作没两年，跳槽到我们公司起薪18K都快接近我了
整份文档一共有将近 200 页，全部为大家展示出来肯定是不太现实的，为了不影响大家的阅读体验就只展示了部分内容，还望大家海涵，希望能帮助到您面试前的复习且找到一个好的工作，也节省大家在网上搜索资料的时间来学习。都说00后躺平了，但是有一说一，该卷的还是卷。这不，前段时间我们公司来了个00后，工作没两年，跳槽到我们公司起薪18K，都快接近我了。共206页包含分布式，中间件，大数据与高并发，数据库，设计模式与实践，数据结构与算法，HR面试题举例等一起分享出来给大家看看，也是给大家平时查漏补缺。
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