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我也要
23年已经没剩几个月了，不知道小伙伴们的战况怎么样了。能这么快拿下多个大厂 offer 这全得益于一份堪称神级的 Java 面试宝典，非常不错 面试干货很多。
小编也是本着雷锋精神在此分享出来，希望能帮助到更多的朋友。
Java 基础题
篇幅限制，在此就不全部展示了。完整版 Java 面试宝典见文末
java 集合
Java 反射
网络：lO/NIO
多线程
JVM
Spring
SpringBoot
SpringCloud
Redis
Mysql
Mybatis
Nginx
Dubbo
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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【文章阅读+代码复现】Point-GNN
Brief 在3D点云语义分割方法中,GNN已经做了很多可用的方案，但是在目标检测上依旧是采用比较传统的CNN和稀疏卷积的组合，这一篇文章是研究了图卷积在3D检测的中的用法。来自卡内基梅隆大学。已经被CVPR2020接收. 这里是 paper 这里是 code Abstruct 一个采用GNN设计的3D目标检测框架 过程是先将点云场景编码成图结构，随后设计了一个叫point-GNN的网络结构，在...
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！
TC3xx芯片SPI多从机通信避坑指南：AUTOSAR框架下的DMA配置与片选切换
本文针对英飞凌TC3xx芯片在AUTOSAR框架下实现SPI多从机通信的实战难题，提供了详尽的避坑指南。重点解析了如何利用硬件支持的16路片选（SLSO）灵活切换，在AUTOSAR中正确配置不同时序的从设备，并深入探讨了异步模式下DMA的启用条件与关键配置细节，帮助开发者规避通信失败风险，提升系统可靠性。
微信小程序OCR身份证识别实战：从拍照到信息提取全流程解析
本文详细解析了微信小程序中OCR身份证识别的全流程实现，从环境配置、拍照上传到OCR核心识别及安全优化。通过微信开发者工具和OCR插件，开发者可快速构建高效的身份信息采集系统，提升用户体验和数据安全性。重点介绍了图像处理、加密传输及混合云架构等企业级解决方案。
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。
别再傻傻分不清！Synopsys DC综合中link/target/symbol/synthetic四大库的保姆级配置指南
本文详细解析了Synopsys DC综合中link_library、target_library、symbol_library和synthetic_library四大库的配置方法，帮助工程师避免常见错误。通过实战示例和调试技巧，指导如何正确设置工艺库与IP库，提升数字芯片设计效率。
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
南大计算机2024保研笔试：编译原理等5门专业课考点分布与408复习避坑指南
本文详细解析了南京大学计算机2024保研笔试的考点分布与复习策略，重点突出编译原理（占比28%-32%）和离散数学的特色考核。提供跨课程复习方法、真题题型分析及高效备考建议，帮助考生突破传统408框架，应对南大独特的命题风格。
SAP SD RRB实战：从DIP参数文件到DP90/DP91开票的完整链路解析
本文详细解析了SAP SD模块中RRB（Resource-related Billing）业务场景的完整链路，从DIP参数文件配置到DP90/DP91开票操作。通过实战案例分享DIP参数文件的核心配置技巧、特性设置及物料决定要点，帮助用户掌握动态开票的关键技术，提升SAP SD RRB的实施效率。
《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
IPMItool 控制风扇转速
然后手动设置风扇，最后一位0x1e为设置30%的转速（16进制）。最后4位 0x0f 表示15%，0x0a，表示10%，不建议小于10%，因为10%已经很静音了 如果再小怕不能控温，烧毁硬件。首先停止服务器的自动风扇控制，最后一位0x00表示停止自动风扇控制，0x01为开启自动风扇控制。首先开启主板上的ipmi 设置好 用户名密码。此过程可以在网上搜索，有很多的资料可以参考。解压只有在目录里面有ipmltool。下面是一些常用的修改温度命令。
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 ...
基于Python的全卷积网络（FCN）实现路径损耗预测
本文提出一种基于全卷积网络（FCN）的无线信道路径损耗预测方法。通过合成数据生成模块构建包含房间布局和发射点坐标的训练数据集，采用双分支FCN架构融合空间特征与坐标信息，引入空间注意力机制增强关键区域提取。实验表明，该方法相比传统模型能更准确地预测复杂环境下的路径损耗，平均绝对误差降低约35%。系统支持端到端训练，可扩展融合多模态数据，为5G网络规划等应用提供高效预测工具。
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
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？
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")
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。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
98年阿里P6架构师晒出工资单，看完扎心了。。。
98年阿里P6架构师晒出工资单，看完扎心了。。。
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。
Spring AI + GPT-5.5 + Ollama 配置教程：Base URL、超时与流式调用
由于不同 Spring AI、Spring Boot 小版本之间仍可能存在差异，创建项目时应检查 Spring Initializr、Spring AI BOM 和官方兼容矩阵，不要直接复制旧教程中的 Starter 名称和版本号。多人项目最好隔离不同客户端，并在脱敏前提下记录最终 URL、状态码、请求耗时、请求 ID 和模型 ID。Spring AI 接入模型 API，至少要同时确认 Starter、Base URL、请求路径、API Key、模型 ID、连接超时、读取超时和流式客户端这 8 项。
V8 机制、手写核心函数与 TypeScript 类型体操
或固定初始化（如数组先定长、对象先给全字段）保持类型与形状稳定；这些都比"换框架"更基础。只能处理纯数据（丢函数、Date、RegExp、循环引用报错）。生产级深拷贝要处理：原始值短路、循环引用、V8（Chrome / Node 的 JS 引擎）不是"解释一行跑一行"那么简单，它用。图：V8 执行流程——解释执行 + 热点优化，优化失败会 Deopt 回退。JS 内存自动管理，但"自动"不等于"不会漏"。是"固定间隔最多执行一次"。手写 Promise 是"懂异步"的试金石。是"停下后才执行最后一次"，
【JVM】对象内存布局
HotSpot JVM 中，Java 对象内存布局由对象头（12字节，含Mark Word与压缩Klass Pointer）、实例数据及对齐填充构成，总大小为8字节倍数。对象头支持锁状态动态复用，指针压缩使引用仅4字节，但堆超32GB时失效。实例字段按类型优先级重排序以减少间隙，最小对象大小为16字节。通过JOL工具可精准验证布局，理解锁机制、GC、伪共享等底层行为。
Java EE 进阶：8.MyBatis 操作数据库(入门)（第一弹）
Java EE 进阶：8.MyBatis 操作数据库(入门)（第一弹）
Spring Boot 数据源与 MyBatis(-Plus) 自定义配置详解
本文详解 Spring Boot 中单数据源环境下 HikariCP 与 MyBatis-Plus 的自定义配置。通过手动声明 SqlSessionFactory，实现下划线转驼峰、日志输出、一级缓存策略等精细化控制。结合 HikariCP 核心参数调优（如最大连接数、连接生命周期），确保高性能与稳定性。适用于仅需访问单一数据库的场景，避免多数据源复杂性，兼顾性能与可维护性。
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