Java后端核心技能知识点

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原创 最新推荐文章于 2026-06-15 17:11:36 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
从‘眼花缭乱’到‘心中有数’：rs-fMRI统计分析全流程避坑指南（附DPABI操作截图） 本文详细解析了rs-fMRI统计分析的全流程，从质量控制到统计模型选择，再到多重比较校正和结果解读。特别针对DPABI软件操作中的常见陷阱提供实用指南，帮助研究者避免FDR和GRF校正等关键环节的错误，实现从数据混乱到清晰分析的转变。 阅读详情

今天带来的是2022全新升级的《Java岗面试核心版》，这个版本里面不仅仅包含了面试题，还有更多的技术难点、大厂算法、实战项目、简历模板等等，全册接近1700页！相比上一个版本的287页，升级了多少内容你懂的

大概内容：Java基础、JVM、多线程、MySQL、Spring、SpringBoot、SpringCloud、Dubbo、Mybatis、Redis、网络、Linux、MQ、Zookeeper、Netty、大数据、算法与数据结构、设计模式、项目实战、简历模板等等

由于细节内容实在是太多了，毕竟将近2000页的文档，只能把部分知识点里面的章节挑出来介绍一下，每个章节的小节点里面都有更详细的内容！以下就是部分知识点的目录，由于平台的篇幅限制原因，子节点上的详细讲解也无法全部展示

Java基础部分

  • Java概述
  • 基础语法
  • 面向对象
  • 类与接口
  • 变量与方法
  • 内部类
  • 重写与重载
  • 对象相等判断
  • 值传递
  • Java包
  • IO流
  • 反射
  • 常用API
  • 集合容器概述
  • Collection接口
  • HashMap
  • 多线程
  • Java异常
  • Tomcat
  • 并发编程
  • Java基础面试题

JVM 部分

  • JVM 的主要组成部分及其作用
  • 堆栈的区别
  • 处理并发安全问题
  • 内存溢出异常
  • JVM内存模型，GC机制和原理
  • 双亲委派
  • 深拷贝和浅拷贝
  • JVM性能调优
  • 线程
  • JVM内存区域
  • JVM运行时内存
  • 垃圾回收与算法
  • JAVA四种引用类型
  • GC分代收集算法VS分区收集算法
  • GC垃圾收集器
  • JAVA IO/NIO
  • JVM类加载机制
  • JVM面试高频题

多线程部分

  • 线程，程序、进程的基本概念。以及他们之间关系
  • 线程的基本状态
  • 线程的创建方式
  • 线程池原理
  • 线程的生命周期
  • 线程安全
  • volatile关键字的用法：使多线程中的变量可见
  • volatile、ThreadLocal的使用场景和原理
  • synchronized、volatile区别
  • synchronized锁粒度、模拟死锁场景
  • Java并发和并行
  • 怎么有效提高并发量
  • 进程通讯的方式：消息队列，共享内存，信号量，socket通讯等
  • 线程通讯
  • 并发、同步的接口或方法
  • 同步锁与死锁
  • 进程调度算法
  • CAS
  • AQS
  • NIO
  • 多线程面试高频题

MySQL部分

  • 数据库基础知识
  • 数据类型
  • 引擎
  • 索引
  • 事务
  • 锁
  • 视图
  • 存储过程与函数
  • 触发器
  • 常用SQL语句
  • SQL优化
  • 数据库结构优化
  • MySQL锁：悲观锁、乐观锁、排它锁、共享锁、表级锁、行级锁
  • 分布式事务的原理2阶段提交，同步异步阻塞非阻塞
  • 数据库事务隔离级别，MySQL默认的隔离级别
  • Spring如何实现事务
  • JDBC如何实现事务
  • 分布式事务实现
  • SQL的整个解析、执行过程原理、SQL行转列
  • 红黑树的实现原理和应用场景
  • MySQL分表自增ID解决方案
  • 理解分布式id生成算法SnowFlake
  • MySQL索引背后的数据结构及算法原理
  • MVCC
  • MySQL索引原理之聚簇索引
  • 关系型和非关系型数据库区别
  • MySQL面试高频题

Spring部分

  • Spring lOC
  • Spring AOP的原理
  • Spring AOP两种代理方式
  • Spring 如何保证 Controller 并发的安全?
  • Spring 中用到哪些设计模式?
  • Spring IOC的理解，其初始化过程?
  • Spring 的事务管理
  • Spring MVC概述Spring概述
  • Spring 控制反转(IOC)
  • Spring 注解
  • Spring 数据访问
  • Spring面向切面编程(AOP)什么是AOP
  • SpringMVC 面试题
  • SpringMVC 原理
  • Spring 数据访问
  • Spring 原理
  • Spring 核心组件
  • Spring面试高频题

SpringBoot部分

  • Spring Boot概述配置
  • 安全
  • 比较一下 Spring Security 和 Shiro 各自的优缺点
  • Spring Boot 解决跨域问题
  • 监视器
  • 整合第三方项目
  • Spring Boot 实现异常处理
  • Spring Boot 特性
  • Spring Boot 原理
  • Spring Boot 实现定时任务
  • Spring Boot比Spring做了哪些改进？
  • Spring Boot热加载
  • Spring Boot设置有效时间和自动刷新缓存，时间支持在配置文件中配置
  • hibernate和ibatis的区别
  • 讲讲mybatis的连接池
  • Spring Boot经典面试题

SpringCloud部分

  • 什么是Spring Cloud
  • 为什么需要学习Spring Cloud
  • Spring Cloud发展前景
  • Spring Cloud对比下Dubbo，什么场景下该使用Spring Cloud？
  • Spring Cloud熔断机制介绍
  • CAP原理和BASE理论
  • 分布式事务、分布式锁
  • 设计目标与优缺点
  • 整体架构
  • Spring Cloud Config
  • Spring Cloud Netflix
  • Spring Cloud Bus
  • Spring Cloud Sleuth
  • Spring Cloud Stream
  • Spring Cloud Task
  • Spring Cloud OpenFeign
  • Spring Cloud的版本关系
  • SpringBoot和SpringCloud的区别？
  • 服务注册和发现是什么意思？Spring Cloud 如何实现？
  • 负载平衡的意义什么？
  • 什么是 Hystrix？它如何实现容错？
  • 什么是 Netflix Feign？它的优点是什么？
  • Spring Cloud断路器的作用
  • Spring Cloud面试题

Dubbo部分

  • 基础知识
  • 架构设计
  • 注册中心
  • 集群配置
  • 通信协议
  • 设计模式
  • 运维管理
  • SPI
  • 分布式系统原理
  • Dubbo完整的一次调用链路介绍
  • Dubbo支持几种负载均衡策略?
  • Dubbo 支持哪些协议，每种协议的应用场景，优缺点？
  • Dubbo超时时间怎样设置?Dubbo有些哪些注册中心?
  • Dubbo 集群的负载均衡有哪些策略Dubbo是什么?
  • Dubbo的主要应用场景?Dubbo的核心功能?Dubbo的核心组件?
  • Dubbo 服务注册与发现的流程?
  • Dubbo 的架构设计?
  • Dubbo框架设计—共划分了10个层:Dubbo的服务调用流程?
  • Dubbo支持哪些协议，每种协议的应用场景，优缺点?
  • Dubbo有些哪些注册中心?
  • 为什么需要服务治理?
  • Dubbo 与 Spring 的关系
  • Dubbo 和 Dubbox 之间的区别
  • Dubbo 和 Spring Cloud 的关系
  • Dubbo 和 Spring Cloud 的区别

Mybatis部分

  • JPA原理
  • MyBatis简介
  • Mybatis 缓存
  • Mybatis的一级缓存原理(sqlsession级别)
  • MyBatis缓存
  • MyBatis数据源与连接池
  • MyBatis的解析和运行原理
  • Spring MVC运行流程
  • 什么是MyBatis?
  • 讲下MyBatis 的缓存
  • Mybatis 是如何进行分页的？分页插件的原理是什么？
  • 简述 Mybatis 的插件运行原理，以及如何编写一个插件？
  • 为什么说 Mybatis 是半自动 ORM 映射工具？它与全自动的区别在哪里？
  • MyBatis 与 Hibernate 有哪些不同？
  • MyBatis 的好处是什么？
  • 简述 Mybatis 的 Xml 映射文件和 Mybatis 内部数据结构之间的映射关系

Redis部分

  • Redis概述
  • 数据类型
  • 持久化
  • 过期键的删除策略
  • 内存相关
  • 分区
  • 分布式问题
  • 其他问题
  • 消息中间件如何保证消息的一致性
  • 如何进行消息的重试机制?
  • Redis数据类型
  • Redis集群如何同步
  • Redis的数据添加过程是怎样的：哈希槽
  • Redis的淘汰策略有哪些
  • Redis集群基础
  • Redis Cluster主从模式
  • Redis为什么这么快?
  • Redis采用多线程会有哪些问题?
  • Redis支持哪几种数据结构Redis跳跃表的问题
  • Redis是单进程单线程的，如何能够高并发?
  • Redis如何使用Redis实现分布式锁?
  • Redis分布式锁操作的原子性，Redis内部是如何实现的?

网络部分

  • 计算机网络体系结构
  • TCP/IP四层体系结构
  • TCP/IP协议族常见面试题
  • Socket通信，以及长连接，分包，连接异常断开的处理
  • http中，get post的区别
  • HTTP报文内容
  • 说说浏览器访问http://www.taobao.com，经历了怎样的过程
  • HTTP协议、HTTPS协议，SSL协议及完整交互过程
  • Ping过程原理详解
  • TCP/IP协议详解笔记——ARP协议和RARP协议
  • DNS域名解析的过程
  • Http会话的四个过程
  • 网络7层架构
  • TCP/IP原理
  • TCP三次握手/四次挥手
  • HTTP原理
  • CDN原理RPC
  • Znode有四种形式的目录节点
  • 负载均衡
  • 四层负载均衡vs七层负载均衡
  • 负裁均衡算法/策略
  • LVS
  • Keepalive
  • Nginx反向代理负载均衡

Linux部分

  • 什么是Linux
  • Unix和Linux有什么区别？
  • 什么是Linux内核？
  • Linux的基本组件是什么？
  • Linux的体系结构
  • BASH和DOS之间的基本区别是什么?
  • Linux开机启动过程?
  • Linux系统缺省的运行级别?
  • Linux 使用的进程间通信方式?
  • Linux 有哪些系统日志文件？
  • Linux系统安装多个桌面环境有帮助吗?
  • 什么是交换空间?
  • 什么是root帐户什么是LILO?
  • 什么是CLI?
  • 什么是GUI?
  • 开源的优势是什么?
  • GNU项目的重要性是什么?
  • 磁盘、目录、文件
  • 安全
  • Shell
  • 磁盘管理命令cd命令
  • swap分区
  • overcommit_memory
  • Linux系统下查看CPU、内存负载情况
  • 经典面试题

消息中间件部分

  • 为什么使用MQ?
  • 消息队列有什么优缺点?
  • RabbitMQ有什么优缺点?
  • 你们公司生产环境用的是什么消息中间件?
  • Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ有什么优缺点?
  • MQ有哪些常见问题？如何解决这些问题？
  • 什么是RabbitMQ?
  • Rabbitmq的使用场景
  • RabbitMQ基本概念
  • RabbitMQ的工作模式
  • 如何保证RabbitMQ消息的顺序性?
  • 消息如何分发?
  • 消息怎么路由?
  • 消息基于什么传输?
  • 如何保证RabbitMQ消息的可靠传输？
  • 如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费时的幂等性？
  • 设计MQ思路
  • 消息中间件如何保证消息的一致性如何进行消息的重试机制?
  • 传递保证语义
  • 生产者的"Exactly once"语义方案
  • 消费者的"Exactly once"语义方案
  • ISR集合
  • 请说明什么是Apache Kafka?
  • 请说明什么是传统的消息传递方法?
  • 请说明Kafka相对传统技术有什么优势?
  • 在Kafka中broker的意义是什么?
  • Kafka服务器能接收到的最大信息是多少?
  • 解释Kafka的Zookeeper是什么?我们可以在没有Zookeeper的情况下使用Kafka吗?
  • 解释Kafka的用户如何消费信息?
  • 解释如何提高远程用户的吞吐量?

Zookeeper部分

  • ZooKeeper是什么?
  • ZooKeeper提供了什么?
  • Zookeeper文件系统
  • Zookeeper怎么保证主从节点的状态同步?
  • 四种类型的数据节点Znode
  • Zookeeper Watcher机制-数据变更通知
  • 客户端注册Watcher实现
  • 服务端处理Watcher 实现
  • 客户端回调Watcher
  • ACL权限控制机制
  • Chroot特性
  • 会话管理
  • 服务器角色
  • Zookeeper 下 Server 工作状态数据同步
  • zookeeper是如何保证事务的顺序—致性的?
  • 分布式集群中为什么会有Master主节点?
  • ZK节点宕机如何处理?
  • Zookeeper有哪几种几种部署模式?
  • Zookeeper 的java客户端都有哪些?
  • Chubby 是什么，和zookeeper 比你怎么看?
  • 说几个zookeeper '常用的命令。
  • ZAB和Paxos算法的联系与区别?
  • Zookeeper的典型应用场景Zookeeper都有哪些功能?
  • 说一下Zookeeper的通知机制?
  • Zookeeper和 Dubbo的关系?
  • Zookeeper集群之间如何通讯
  • Zookeeper面试题

Netty部分

  • Netty简介
  • Netty高性能设计
  • Netty架构设计
  • Netty面试题
  • Netty是什么?
  • Netty特点是什么?
  • Netty的优势有哪些?
  • Netty的应用场景有哪些?
  • Netty高性能表现在哪些方面?
  • BIO、NIO和AIO的区别?
  • NIO的组成?
  • Netty的线程模型?
  • TCP粘包/拆包的原因及解决方法?
  • 什么是 Netty 的零拷贝？
  • Netty 中有哪种重要组件?
  • Netty 发送消息有几种方式?
  • 默认情况 Netty 起多少线程?何时启动?
  • 了解哪几种序列化协议?
  • 如何选择序列化协议?
  • Netty支持哪些心跳类型设置?
  • Netty和Tomcat的区别?
  • NIOEventLoopGroup源码?
  • Netty 原理
  • Netty RPC 实现
  • Netty经典面试题

大数据部分

  • Hadoop
  • SPARK 概念
  • SPARK 核心架构
  • SPARK 核心组件
  • SPARK 编程模型
  • SPARK 计算模型
  • SPARK 运行流程
  • SPARK RDD流程
  • SPARK RDD
  • Storm
  • 集群架构
  • YARN
  • 负载均衡的原理
  • 六大Web负载均衡原理与实现
  • http重定向
  • DNS负裁均衡
  • 反向代理负载均衡
  • IP负载均衡(LVS-NAT)
  • 直接路由(LVS-DR)
  • IP隧道(LVS-TUN)
  • Tomcat并发
  • Exchange类型
  • base概念
  • 列式存储
  • Hbase核心概念
  • Hbase核心架构
  • Hbase的写逻辑
  • HBase vs Cassandra
  • CLH队列

算法与数据结构部分

  • 红黑树
  • 红黑树在STL上的应用
  • AVLtree
  • 二叉搜索树
  • 红黑树的定义
  • B树定义
  • B+树
  • Trie树（(字典树)
  • 贪心算法和动态规划的区别
  • BitMap从字面的意思
  • Bitmap应用
  • Bitmap排序复杂度分析
  • BitMap算法流程
  • BitMap算法评价
  • 七大查找算法
  • —致性算法
  • JAVA算法
  • 数据结构
  • 加密算法
  • 顺序查找
  • 二分查找
  • 插值查找
  • 斐波那契查找
  • 树表查找
  • 分块查找
  • 哈希查找

项目实战部分（完整项目白皮书+视频+源码）

  • 日志
  • Slf4j
  • Log4j
  • LogBack
  • 以网约车为例，切入分布式项目
  • 互联网高并发项目需求分析
  • 高并发场景业务漏洞，正确理解技术赋能业务
  • 实际生产项目中高并发微服务架构设计
  • 合理制定业务架构图支持高并发和扩展性挑战
  • 如何在项目开发中沉淀中台能力
  • 项目拆解技术选型以及技术架构图
  • 网约车业务中的派单功能设计
  • 网约车中开放平台接口设计
  • CAP定理在实际生产中的应用
  • 网约车中数据—致性的保障上：分布式锁
  • 网约车中数据—致性的保障上：分布式事务

设计模式部分

  • 单例模式
  • 工厂模式
  • 抽象工厂模式
  • 建造者模式
  • 原型模式
  • 适配器模式
  • 装饰器模式
  • 代理模式
  • 中介者模式
  • 命令模式
  • 责任链模式
  • 策略模式
  • 迭代器模式
  • 组合模式
  • 观察者模式
  • 门面模式
  • 备忘录模式
  • 访问者模式
  • 状态模式
  • 解释器模式
  • 享元模式
  • 桥梁模式
  • 模板方法模式

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无需Python环境！纯C#上位机+OpenCVSharp4+ONNX Runtime实现YOLOv8摄像头实时流检测，工业级稳定 摘要 工业自动化C#开发中，传统Python方案实现视觉检测功能存在环境依赖、内存泄漏和性能不稳定等问题。本文提出基于.NET 8+OpenCVSharp4+ONNX Runtime的纯C#方案，通过实际案例验证其优势： 零Python依赖，支持离线部署 内存稳定(380MB/72h)，检测延迟<80ms 检测精度达漏检率<0.1%，误检率<0.5% 保留原有业务逻辑代码，3天完成适配 方案采用分层架构设计，支持多种硬件平台和操作系统，提供从模型导出到部署的全流程指导，为工业视觉检测提供高 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Java/后端学习路线

今天在一公众号上看到一篇非常不错的Java后端学习路线，知识点涵盖很多，一环套一环 ，对于拓宽自己的视野有很不错的作用。 文章全文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/QrRVMp6z7HjZA4trsga_cg

weixin_49456013的博客 182

Java 后端最全面试攻略

前言 小编分享的这份春招 Java 后端开发面试总结包含了 JavaOOP、Java 集合容器、Java 异常、并发编程、Java 反射、Java 序列化、JVM、Redis、Spring MVC、MyBatis、MySQL 数据库、消息中间件 MQ、Dubbo、Linux、ZooKeeper、 分布式 &数据结构与算法等 25 个专题技术点，都是小编在各个大厂总结出来的面试真题，已经有很多粉丝靠这份 PDF 拿下众多大厂的 offer，今天在这里总结分享给到大家！ 小编这篇分享篇幅可能有点长，

m0_69424697的博客 604

备战三个多月终入阿里,这份Java后端开发者面试技能笔记功不可没,与你共勉

疫情过后，不少人已经蓄势待发，信心满满地准备投递简历，到处面试，在不同的Offer之中择优而栖。 与此同时，也有人会悔恨自己这半年进步不大，每天噼里啪啦敲代码，但面对那些不能再熟悉的Java面试题时，只是感觉似曾相识，却怎么也回答不到点子上，比 HashMap 的工作原理，或volatile 的使用场景等。 究其原因，主要有两方面: 第一，“知其然不知其所以然”。开发了很多业务应用，却从未缕清技术选择背后的逻辑。所以，领导不放心把有一定深度的任务交给他们，因为不知道其成长潜力有多大。 第二,知识碎片化,不

doubututou的博客 263

2024年Java前端和后端的区别，2024Web前端春招面试经历

开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】世界上只有一种真正的英雄主义就是在认清生活真相之后仍然热爱它● 此外，掌握 jQuery 和 LESS 等工具库也很重要，它们能帮助开发者以更高效的方式编码；● 很多前端开发岗也要求 Ajax 方法的使用经验，它可以帮助你使用 Javascript 在后台从服务器拉取数据，协助实现页面的动态加载。

2401_84446548的博客 465

java编程技术基础，从入门到核心实战

前言 毕业以来，还算顺利的进入一家互联网公司，从事Java后端的开发。一路走来将近八年的光景，期间经历过刚毕业工作的狂喜，也遇到过因工作失误而受到的打击。我觉得这都是一种历练，经过这些磨砺，算是学到了不少东西，同时我自己也探索了很多的学习方法，总结了很多心得体会，并且对面试这块也做了一些研究和相应的准备。希望分享出来能帮到更多朋友们的学习、面试，为金九银十做准备。 Java架构师成长笔记： 首先肯定是Java基础复习 SpringBoot快速上手 Web编程探索 SSM从入门到精通 1-3年高级工程

EDGNB123的博客 1499

太牛了！腾讯T9耗时69天整理出最全架构师进阶核心知识点笔记

俗话说的好： 每一个程序员应该都想着如何快速提升自己（反正我是这样想的），从程序员进阶到架构师再到技术专家再到CTO 。当然这其中需要大量的知识储备，是一个不断学习的过程，话不多说下面我直接上图。 Java全栈核心知识点整理（PDF） Spring 原理 Netty 与RPC RabbitMQ 负载均衡 数据库 数据结构与算法 这本Java全栈PDF一共283页，由于篇幅限制无法将全部内容展示出来，需...

Java圈全能架构师的博客 1195

Java后端面试题答案资源介绍：全面掌握Java后端知识，面试无忧

Java后端面试题答案资源介绍：全面掌握Java后端知识，面试无忧 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 《Java后端面试题答案》是一个专注于Java后端开发面试的宝藏资源。它为准备Java后端职位的求职者提供了全面的面试题目及其详尽的解答，旨在帮助面试者系统性地复习和巩固Java后端知识，提升面试时的表现。 项目技术分析 本项目涵盖了Java后端开发中的核...

gitblog_06748的博客 440

java后端面试笔记-自用

实习准备都准备什么？ JAVA后端春招准备方向 迭代器 探讨迭代器中为什么不能通过集合的方式删元素而是使用迭代器中的remove()方法经行删除 反射 Java高级特性——反射 黑马视频-反射 hashmap 漫画：什么是HashMap？ 为什么hashmap是线程不安全的？ 漫画：高并发下的HashMap Java HashMap的死循环 HashMap线程不安全的场景 spring Spr...

qq_33820545的博客 362

最近面试java后端开发的感受：如果就以平时项目经验来面试，通过估计很难——再论面试前的准备

在上周，我密集面试了若干位Java后端的候选人，工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂：第一能干活，第二Java基础要好，第三最好熟悉些分布式框架，我相信其它公司招初级开发时，应该也照着这个标准来面的。 我也知道，不少候选人能力其实不差，但面试时没准备或不会说，这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望，但可能就无法通过面试，但面试官总是只根据面试情况来判断。 但现实情况是，大多数人可能面试前没准备，或准备方法不得当。要知道，我们平时干活更偏重于业务，不可能大量接触到算法，数据结构，底层代码这类面试必问

weixin_70730532的博客 296

不愧是牛客网点赞飙升的“Java 10W字面试总结”面面俱到太全了

这份面试总结比较多，就不一一的详细介绍了，粗略的将主要内容展示一下，其中含有20+的知识点：目录总览目录详览基础篇JVM篇多线程&并发篇Spring篇MyBatis篇SpringBoot篇MySQL篇SpringCloud篇Dubbo篇Nginx篇MQ篇Linux篇Zookeeper篇Redis篇分布式篇网络篇设计模式篇maven篇ElasticSearch篇tomcat篇Git篇软实力篇内容一览JVM知识点汇总锁、线程Mybatis。

csdn1234561231的博客 429
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