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我也要
对于技术人，尤其是 Java人来说，到底需要掌握什么技术才能通过筛选呢？这里列出几个流行的技术：
在这分享一份整理了2个月的Java进阶面试解析笔记文档，包括了知识点笔记和高频面试问题解析及部分知识点视频讲解给大家！
JVM与性能优化笔记及视频讲解
JVM面试题解析
10月最新大厂JAVA高频面试题汇总，学会了面试一路开挂
前言 前两天有粉丝问我，考研和秋招哪个更重要，所以小编特地去和群友交流了一下，总结了准备考研和秋招的利弊，同时给大家准备好了面试宝典哦。 准备考研： 优势 学历加分，不再赘述。 劣势 错过秋招窗口（同时准备考研和秋招时间较为紧张，要知道自己心理素质和身体素质都扛不住这种强度，在不在考虑范围内），倘若考研失败，接受不了二战，只能匆匆准备春招，而春招HC相对秋招较少，竞争对手有同样考研失败的同学、有秋招没有理想offer继续冲春招的同学。所谓狼多肉少，风险较大。 读研选择比本科学校
如何在2021年涨薪15K？搞懂这份大厂Java面试知识点笔记汇总，你也没问题
就目前大环境来看，跳槽成功的难度比往年高很多。总结一下2019面试的感受：无论一面还是二面，都很考验Java程序员的技术功底！！ 最近我整理了一份复习用的面试题及面试高频的考点题及技术点梳理成一份“Java程序员高频面试解析及知识点体系笔记.pdf（实际上比预期多花了不少精力），包含集合，JVM，并发编程、Spring，MyBatis，微服务，Redis，Dubbo,设计模式，数据结构，分布式等！，由于篇幅有限，为了方便大家观看，这里以图片的形式给大家展示每部分的目录和答案截图，完整学习文档在文末有免费领
慕课软件质量保证与测试(习题集)
慕课金陵科技学院.软件质量保证与测试.期末复习.习题汇总0 总目录1 绪论1.1 软件质量保证与测试的产生与发展1.2 软件缺陷,软件错误,软件故障1.3 软件质量保证与测试的意义,原则和挑战1.4 单元测试1.5 课后作业2 软件测试策略2.1 软件测试的模型,过程和生命周期2.2 软件测试的方法和技术2.3 单元测试2.4 课后作业3 黑盒测试3.1 黑盒测试概述3.2 等价类划分测试3.3 边界值测试3.4 错误推测法3.5 判定表驱动法3.6 因果图法3.7 场景法3.8 正交实验法3.9 单元测试
我从 15K 变成了 30K！靠着这份面试题跟答案，涨薪真的不难
在小编认为，对于 Java 面试以及进阶的最佳学习方法莫过于刷题+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现面试并不难，其次就是在刷题的过程中有没有去思考，刷题只是次之，这又是一个层次了，这里暂时不提后面再谈。 博主总结了一系列大厂面试中常问的面试技术点，深入解析以及答案，将为最近准备面试的各开发者去大厂保驾护航， 何谓面试？ 博主所理解的面试，它是一个过程，是不断沉淀、不断总结、善于传达自己的专业领域技术以及解决问题能力的过程。以下是博主总结的一
Windows下QT5.15.2安装MQTT模块全攻略（附分支选择避坑指南）
本文详细介绍了在Windows环境下为QT5.15.2安装MQTT模块的完整流程，包括环境准备、源码获取、编译配置及项目集成等关键步骤。特别针对分支选择、依赖项处理和常见错误提供了实用解决方案，帮助开发者高效完成MQTT模块的安装与调试，适用于物联网开发场景。
Memory SystemsCache, DRAM, Disk翻译学习DRAM部分(二)
DRAM 的发展史
我已经凭借这份“Java突击面试笔记”成功涨薪15K 限时分享
本来已经在为去大厂工作摩拳擦掌的 Java 朋友，社招又是需要 5 年以上的，今年显得格外艰难： 就业人数高达 874 万！人才竞争加剧！ 疫情让大多数公司的招聘需求缩减！对社招来说，人才招聘要求愈来愈高！ 别说 offer，现在出门找个工作都难难难..... 确实，今年的经济状况不好，但是我们要搞清楚一个现实，那就是：企业不是不招人了，而是更想要招到专业能力水平高的人才！ 前几天我就在 Boss 直聘上看到，Java 开发岗的薪资已经达到 2 万/...
DDR5 的 PI： DIMM 上 PMIC，正在制造一批“新型 EMI 问题”
DDR5 的 PI，不再只是“供电设计”，而是一次“噪声管理设计”。电压稳定本地调节高频噪声EMI 风险系统不确定性DDR5 真正难的地方，不是跑起来，而是——在最差条件下，它还能不能一直跑。而 DIMM 上那颗 PMIC，正是你绕不开的关键角色。
小码农也有大目标，最新BAT大厂Java面试总结
前言： 我相信大多 Java 开发的程序员或多或少经历过阿里的面试，也清楚阿里 Java面试是有一定难度的，作者经历过多次阿里的面试，有满意的也有备受打击的。因此呢作者想把自己这么多次面试经历来个汇总，正值金九银十之际，希望对大家有所帮助。 另外本人整理收藏了20年多家公司面试知识点整理 ，以及各种Java核心知识点免费分享给大家，下方只是部分截图 想要资料的话也可以点击795983544领取 暗号优快云。 阿里面试题 在阿里面试还是很舒服的，面试官觉得有难度的话会适可而止，不会让你觉得不会而感
Hermes Agent 彩蛋大盘点：藏在终端里的浪漫
本文主要介绍了Hermes Agent 彩蛋大盘点：藏在终端里的浪漫，希望能对使用Hermes Agent的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. Spinner 动画 3. Kawaii 表情 4. 思考动词 THINKING_VERBS 5. 皮肤主题 6. 启动 Banner 7. 工具 Emoji 8. 内置人格 9. SOUL.md —— Agent 的灵魂 10. BOOT.md —— 启动自动执行 11. 随机 Tips 12. 统计总览
47、利用组策略配置 Windows 防火墙与 IPsec 全解析
本文深入解析了如何利用组策略配置Windows防火墙与IPsec，涵盖防火墙规则基础、IPsec身份验证与加密机制、服务器和域隔离实现方法、WFAS中新旧IPsec规则的区别与配置流程，并详细说明了防火墙属性与规则的优先级计算方式。同时介绍了证书服务、EFS等未详述的安全功能及相关学习资源，帮助管理员通过组策略有效提升网络安全性。
从外包到大厂：靠这套Java企业级电商项目实战，我成功涨薪50%
外包转大厂的核心：不是你做了多少项目，而是你有没有一个“有分量”的项目，能证明你具备大厂需要的架构思维、问题解决能力、规范意识；项目的价值：这套电商项目覆盖了大厂面试80%的高频考点，从分布式事务、高并发到缓存、分库分表，每个场景都按大厂规范落地，能让你在面试中脱颖而出；涨薪的秘密：用数据量化成果，讲清解决问题的思路，让面试官看到你的价值，而不是单纯的技术执行；持续学习：项目只是敲门砖，进入大厂后还需要持续学习，但这个项目能帮你迈过最关键的一步——拿到大厂Offer。
ESP32学习笔记03-日志打印
日志分为5个等级。
2020最新大厂面试汇总，涨薪10K就靠它！
一定要拿到大厂offer挽起袖口立马干转眼间，各大城市各行各业都开始逐步复工了，就连今天出门都能看到上海街头堵车了！其实各类大厂早已工作了一个月有余，招...
chembl_webresource_client 包数据接口下载chembl数据库；ZINC数据库下载、simles获取
点击进去https://zinc.docking.org/subclasses/kinase/predictions/，然后下载sdf模式，这里可以转化simles格式，如果下载csv里面没有包含simles。参考：https://github.com/chembl/chembl_webresource_client/blob/master/demo_wrc.ipynb。参考：https://zinc.docking.org/这是网页搜索查看，16条数据。这个数据这下载特别慢。
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
2023年面试太难了，不要慌看完这份Java面试通关手册，已涨薪15K
因为大环境的影响，今年金三银四却没有往年顺利。昨天跟一位高级架构师的前辈聊天时，聊到今年的面试。有两个感受，一个是今年面邀的次数比往年要低不少，再一个就是很多面试者准备明显不足。不少候选人能力其实不差，进入团队干活后达到期望不难，但由于没准备或不会表达，就是无法通过面试。从Boss直聘上看到，Java开发岗大厂的薪资已经达到20-30K/月。关键是互联网岗位对专业的限制很小，未来的发展前景与涨薪空间都非常大。那么，到底该如何准备高级开发、P6+ 级别的面试呢？
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
做了六年Android，终于熬出头了，15K到31K全靠这份高级面试题+解析
前言 博主14年毕业后从事Android移动应用开发，至今已是第六年了。在深圳摸爬滚打了好几年，也都是在小厂的圈子里跳来跳去。在我拿到这份新offer钱，15K是我拿过的最高工资。已经有快一年没有涨过工资了。疫情在家隔离了两个多月，开始系统复习、学习。梅花香自苦寒来。终于是在五一前后获得了上市公司的offer，虽不是什么一流大厂，但对于我来说，从15K的薪资涨到将近30K，已经非常满足了。下面分享一下我的复习、学习指南，以及一些心得体会吧。（先晒一下我的offer） 面试体会 在博主认为，对于Androi
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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")
腾讯32k16薪和美团35k15.5薪-凭借这份java面试题顺利拿双offer
腾讯和美团都是国内非常知名的互联网公司，是很多程序员非常向往的公司，最近有一位java程序员同时拿到了这两个公司的offer，却不知道应该选哪一个好。 腾讯这边给的offer是32k一个月，一年16个月工资，另外还有5万块钱签字费。 美团的offer是35k一个月，一年发15.5个月。 去腾讯的话需要转Go语言开发 有腾讯员工提醒：签字费不满一年离职的话，还要按月退还。 各自职级多少，以及工作几年了，这样比较好建议，有网友问道 美团给的级别是3-1 级别...
最新做了3年Java，靠着这份面试题跟答案，我从15K变成了40K，2024Java最新大厂面试真题
由于篇幅限制小编，pdf文档的详解资料太全面，细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！怎么测试 Redis 的连通性？怎么理解 Redis 事务？Redis 事务相关的命令有哪几个？Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置？Redis 如何做内存优化？Redis 回收进程如何工作的？都有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况呢？Redis 的内存用完了会发生什么？一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys？
最新老哥薪资又被倒挂了，这些大厂老板到底是怎么想的，成功从三线小公司跳进大厂涨薪8K
在清楚了各个大厂的面试重点之后，就能很好的提高你刷题以及面试准备的效率，接下来小编也为大家准备了最新的互联网大厂资料。本文已被CODING开源项目：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】收录需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取本文已被CODING开源项目：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】收录需要这份系统化的资料的朋友，可以点击这里获取。
六年 Android 开发的涨薪之路，从15K涨到30K的面试解析
我最近从朋友那里收集到了2020-2021BAT 面试真题解析Android 基础、Java 基础、Android 源码相关分析、常见的一些原理性问题等等，可以很好地帮助大家深刻理解Android相关知识点的原理以及面试相关知识。这份资料把大厂面试中常被问到的技术点整理成了PDF，包知识脉络 + 诸多细节；还有 高级架构技术进阶脑图 帮助大家学习提升进阶，也节省大家在网上搜索资料的时间来学习，也可以分享给身边好友一起学习。这里也分享给广大面试同胞们，希望每位程序猿们都能面试成功~
终于熬出头了！Android第四年15K到30K多亏这份11个高级知识板块汇总解析
前言 小编16年毕业后从事Android移动应用开发，至今已是第4年了。在北京摸爬滚打了好几年，也都是在小厂的圈子里跳来跳去。 在我拿到这份新offer前，15K是我拿过的最高工资，已经有快一年没有涨过工资了。 疫情在家隔离了两个多月，开始系统复习、学习。梅花香自苦寒来。 终于是在五一前后获得了上市公司的offer，虽不是什么一流大厂，但对于我来说，从15K的薪资涨到将近30K，已经非常满足了。下面分享一下我的复习、学习指南，以及一些心得体会吧。（先晒一下我的offer） 面试体会 在小编认为，对于An
4年功能测试10K,5个月自学自动化测试跳槽字节涨薪15K！
前言 我是大专毕业的，计算机专业，刚出来的时候，没有拿的出手的学历，也没什么特别突出的能力，工资也特别低，只能说能够在这个二线边缘城市养活自己吧，基本上没有什么余钱。 在小厂干了一年后，我跳了两次槽，都是不怎么知名的厂，但是工作经验在这里功能测试工资也有了10K，这对我来说已经是相当可观的一笔工资了。 在这个厂，我兢兢业业，干了4年，期间也有了女朋友，一年前结了婚，前不久怀上了孩子。家里的开支眼见着上涨了，我决定和老板商量一下涨工资的事情。 在那个小厂，我可以说是一个骨干，这几年，这个公司也在稳步发
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