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我也要
不知道大家最近有没有参加面试呢，面对一个跟前三年非常不同的 2023 年，你的就业机会和风口会出现在哪里？不知道面试过的小伙伴对于今年的面试环境怎么看，在小编看来，年末放开后，经济在逐渐回暖，2023年社会对IT人才的需求会增多，Java行业应该会迎来新的发展。 为了帮助大家可以更好的面试，小编搜罗到一份嘎嘎厉害的Java面试指南，去面试的小伙伴一定要多多刷题，这样面试的时候才能不慌，现在靠单纯的学学真的很难脱颖而出，只有把自己的实力展示给面试官，这样才能一鸣惊人。 给大家展示一下这份笔记的目录
Java
Java并发面试题
JVM面试题 MySQL面试题
Redis面试题
Spring面试题
Spring Cloud面试题
Dubbo面试题
这套面试手册涵盖了诸多Java技术栈的面试题和答案，希望可以帮助大家在最短的时间内用作面试复习，能达到事半功倍效果。也建议大家平时要居安思危以应对未来的多种可能性的发生。
分享一下2023年最新的java面试八股文，附答案
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全网最全JAVA面试八股文，终于整理完了
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宝塔面板全栈部署指南：Node后端+React前端与数据库配置实战
本文提供了一份详尽的宝塔面板全栈部署实战指南，涵盖Node.js后端、React前端与数据库的完整配置流程。文章深入解析了环境准备、数据库创建与导入、Node服务部署、PM2进程守护、React应用构建与托管，以及线上环境变量管理与安全配置等核心步骤，帮助开发者高效、稳定地将项目部署至生产环境。
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！
计算蛋白质结构中氨基酸之间的方向和方位
方向 (Direction)：通过相邻氨基酸的 CαCα 原子坐标差值，得到方向向量，描述两个氨基酸之间的几何方向。方位 (Orientation)：可以通过二面角（如 Psi）来表示相邻氨基酸之间的旋转关系，或者通过局部坐标系（基于 NN、CαCα、CC 原子）描述残基的空间取向。这些计算是研究蛋白质结构动力学、折叠过程、以及相互作用的基础，尤其是在使用机器学习和深度学习模型进行蛋白质结构预测时，这些几何信息有助于更好地捕捉残基之间的空间关系。
布尔可满足性问题（SAT）深度研究
布尔可满足性问题（Boolean Satisfiability Problem, SAT）是计算机科学和数理逻辑中的一个核心决策问题。其定义为：对于一个给定的布尔逻辑公式，判断是否存在一组对其变量的真值赋值（即，为每个变量指定真 (True) 或假 (False)），使得该公式的最终计算结果为真。如果存在这样的赋值，则称该布尔公式是可满足的 (satisfiable)；否则，称其为不可满足的 (unsatisfiable)。
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。
C#实战：YOLOv5+海康工业相机上位机开发全攻略（从图像采集到检测落地）
工业场景下AI质检系统的开发需要综合考虑硬件适配性、算法性能和稳定性。本文针对新能源电池极片缺陷检测场景，提出基于海康工业相机+YOLOv5+C#的技术方案，涵盖以下关键点： 工业级技术选型：选择支持全局快门的海康相机、OpenCvSharp图像处理、YOLOv5s轻量化模型，确保在无GPU工控机上稳定运行。 开发流程优化： 海康SDK集成：详细说明DLL配置和常见报错解决方案 YOLOv5模型导出：强调batch=1、opset12等工业适配参数 相机采集封装：提供线程安全的C#封装类，支持触发采集模式
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
ARM6818嵌入式视频播放器：硬解加速与Framebuffer渲染实战
嵌入式Linux音视频系统是智能座舱、工业HMI等场景的核心能力，其本质是软硬协同的实时多媒体处理系统。原理上需打通内核驱动（如VPU硬件编解码、FIMD多图层合成）、用户空间框架（GStreamer pipeline定制、SDL2硬件渲染）与应用层同步机制（PTS/HTS双时钟校准）。技术价值在于显著降低CPU负载（硬解可压至15%以下）、提升启动速度（<1.2s首帧）并保障音画同步精度（±3ms级）。典型应用场景包括车载信息娱乐、边缘AI终端及无X11的工控显示设备。本文基于ARM6818平台，深入VP
《网络摄像机实战11：flutter_webrtc支持 AWS Kinesis Video Streams信令服务器》
本文介绍了如何在Flutter项目中集成WebRTC实现网络摄像头的实时视频和音频对讲功能。通过使用flutter_webrtc插件，开发者可以快速构建跨平台的视频通信应用。文章详细说明了集成步骤：1）安装flutter_webrtc插件；2）配置信令服务器和KVS服务；3）初始化本地/远程视频渲染器；4）建立WebRTC连接并进行设备呼叫。最后展示了实际应用效果图，证明该方案能有效实现移动端与摄像头的实时音视频交互。该方案为开发智能家居监控等应用提供了技术参考。
《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
X书关键词协议搜索
【代码】X书关键词协议搜索。
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 ...
华为OD机试真题 新系统 - 计算数列位置N的值 (Java/Py/C/C++/Js/Go)
本文整理华为 OD 机试新系统机考真题库，涵盖高频考点精析与完整题目内容，提供 C 语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript 多语言源码实现，搭配详细解题思路讲解，并支持在线 OJ 刷题练习，助力高效备考华为 OD 机试新系统。
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。
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？
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
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。
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
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")
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。
InnoDB 内存结构总览：Change Buffer、AHI 与 Log Buffer
本文系统梳理InnoDB内存结构中的ChangeBuffer、Adaptive Hash Index（AHI）与LogBuffer。ChangeBuffer缓存二级索引页不在内存时的变更，减少随机IO，仅在页加载时合并；聚簇索引修改立即执行，因数据本身不可延后。AHI基于高频等值查询自动构建哈希索引，加速定位，仅支持等值操作。LogBuffer为redo log内存缓冲，配合磁盘日志实现崩溃恢复。三者均服务于性能优化，其中ChangeBuffer与AHI共享BufferPool空间，而LogBuffer独立
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