Java大厂面试100道题(Spring MVC篇)

6. Java Web开发 【精选大厂高频 Java 面试题 100 道与答案详解】 问题背景: 小明是一名Java初学者,他想开发一个简单的Web应用程序。他听说Servlet是Java Web开发的基础,但不太清楚Servlet的概念以及如何使用Servlet开发Web应用。问题定义: Servlet是Java EE规范的一部分,是运行在Web服务器上的Java程序,用于处理和响应客户端的请求。理解Servlet的基本概念和工作原理,以及如何开发、部署和配置Servlet应用对于Java Web开发至关重要。问题分析与解决:Servlet的基本概念:Servlet(Server Appl 阅读详情

Q1:Spring MVC 的处理流程?

Web 容器启动时会通知 Spring 初始化容器,加载 Bean 的定义信息并初始化所有单例 Bean,然后遍历容器中的 Bean,获取每一个 Controller 中的所有方法访问的 URL,将 URL 和对应的 Controller 保存到一个 Map 集合中。

所有的请求会转发给 DispatcherServlet 前端处理器处理,DispatcherServlet 会请求 HandlerMapping 找出容器中被 @Controler 注解修饰的 Bean 以及被 @RequestMapping 修饰的方法和类,生成 Handler 和 HandlerInterceptor 并以一个 HandlerExcutionChain 处理器执行链的形式返回。

之后 DispatcherServlet 使用 Handler 找到对应的 HandlerApapter,通过 HandlerApapter 调用 Handler 的方法,将请求参数绑定到方法的形参上,执行方法处理请求并得到 ModelAndView。

最后 DispatcherServlet 根据使用 ViewResolver 试图解析器对得到的 ModelAndView 逻辑视图进行解析得到 View 物理视图,然后对视图渲染,将数据填充到视图中并返回给客户端。

Q2:Spring MVC 有哪些组件?

DispatcherServlet:SpringMVC 中的前端控制器,是整个流程控制的核心,负责接收请求并转发给对应的处理组件。

Handler:处理器,完成具体业务逻辑,相当于 Servlet 或 Action。

HandlerMapping:完成 URL 到 Controller 映射,DispatcherServlet 通过 HandlerMapping 将不同请求映射到不同 Handler。

HandlerInterceptor:处理器拦截器,是一个接口,如果需要完成一些拦截处理,可以实现该接口。

HandlerExecutionChain:处理器执行链,包括两部分内容:Handler 和 HandlerInterceptor。

HandlerAdapter:处理器适配器,Handler执行业务方法前需要进行一系列操作,包括表单数据验证、数据类型转换、将表单数据封装到JavaBean等,这些操作都由 HandlerAdapter 完成。DispatcherServlet 通过 HandlerAdapter 来执行不同的 Handler。

ModelAndView:装载模型数据和视图信息,作为 Handler 处理结果返回给 DispatcherServlet。

ViewResolver:视图解析器,DispatcherServlet 通过它将逻辑视图解析为物理视图,最终将渲染的结果响应给客户端。

Q3:Spring MVC 的相关注解?

@Controller:在类定义处添加,将类交给IoC容器管理。

@RequtestMapping:将URL请求和业务方法映射起来,在类和方法定义上都可以添加该注解。value 属性指定URL请求的实际地址,是默认值。method 属性限制请求的方法类型,包括GET、POST、PUT、DELETE等。如果没有使用指定的请求方法请求URL,会报405 Method Not Allowed 错误。params 属性限制必须提供的参数,如果没有会报错。

@RequestParam:如果 Controller 方法的形参和 URL 参数名一致可以不添加注解,如果不一致可以使用该注解绑定。value 属性表示HTTP请求中的参数名。required 属性设置参数是否必要,默认false。defaultValue 属性指定没有给参数赋值时的默认值。

@PathVariable:Spring MVC 支持 RESTful 风格 URL,通过 @PathVariable 完成请求参数与形参的绑定。

推荐学习视频课程:

Java基础视频教程_java从入门到精通_java300集新手必看教程

【尚学堂】Java300集零基础适合初学者视频教程_Java300集零基础教程_Java初学入门视频基础巩固教程_Java语言入门到精通

线性分类器(Linear Classifier) 线性分类器 如上图所示,这是二维空间中的一个数据集,如果他正好能够被一条直线分成两类,那么我们称它为线性可分数据集,这条直线就是一个线性分类器。 在三维空间中,如果数据集线性可分,是指能够被一个平面分为两类。 在一维空间中,所有的点都在一条直线上,如果线性可分。可以理解为它们能够被一个点分开。 这里的直线、平面、点被分为决策边界。 一个 m 维空间中的数据集,如果能够被一个超平面一分为二,那么这个数据集就是线性可分的,这个超平面就是决策边界。 例如,这是二维平面上的一条直线, 它可以把平面切分成两 阅读详情

相关推荐

K-L展开 (Karhunen-Loeve expansion)

K-L变换

susan_wang1的博客 2万+

【面试精选】47道SpringMVC高频题整理(附答案背诵版)

找到后,ViewResolver 会解析出一个视图(可能是一个 JSP 页面),然后 DispatcherServlet 会使用这个视图对文章的内容进行渲染,最后将渲染后的结果返回给用户,用户就能在浏览器中看到这篇文章的内容了。举个应用场景:当用户访问一个电商网站的商品详情页时,用户的请求首先会被Spring MVC接收并路由到对应的商品Controller,Controller会从数据库中获取商品信息,并将这些信息传递给商品详情页的视图进行渲染,最后返回给用户。它通常用于提交数据,例如在表单提交时。

tyler的博客 1117

TwinCAT 3 实战指南:从系统配置到高级运动控制

本文详细介绍了TwinCAT 3工业自动化控制平台的实战应用,从系统配置、PLC编程到EtherCAT总线配置和高级运动控制。通过倍福(Beckhoff)的TwinCAT 3平台,工程师可以高效实现复杂的工业自动化任务,包括运动控制、PLC编程等。文章还提供了常见问题排查和性能优化技巧,帮助用户提升系统稳定性和实时性。

weixin_30831529的博客 305

Spring MVC面试题(总结最全面的面试题!!!)

1.什么是Spring MVC框架 首先讲下什么是MVC框架,MVC是一种很流行的框架,通过把Model,View, Controller分离,把较为复杂的web应用分成逻辑清晰的几部分,是为了简化开发,减少出错。 Spring MVC是Spring下的一个子框架,他是基于Spring实现了MVC三层开发模 式,将web层进行解耦。 2.SpringMVC的工作流程? (1)我发送一个请求至前端...

小杰爱吃蛋的博客 2829

Matlab激活失败?手把手教你解决License checkout failed问题(附详细截图)

本文针对Matlab激活后出现“License checkout failed”错误的常见问题,提供了详细的解决方案。核心在于精准定位并正确填写Windows系统用户名,而非计算机名或账户全名。文章通过分步截图和命令指引,手把手教你使用`whoami`命令获取正确信息,并重新运行激活程序,从根本上解决因用户名填写错误导致的许可检查失败问题。

weixin_29062823的博客 576

BeautyGAN: Instance-level Facial Makeup Transfer with Deep Generative Adversarial Network(2018,妆容迁移)

论文下载地址:BeautyGAN | Proceedings of the 26th ACM international conference on Multimedia 目的:在实例级实现化妆图像和非化妆图像的妆容迁移 方法:全局域集损失和本地实例级损失合并到一个双输入/输出对抗生成网络。步骤:使用一对鉴别器将非化妆面传输到化妆域,鉴别器从域的真实样本中分辨出生成的图像。在域集迁移的基础上,采用基于不同人脸区域的像素级直方图损失来实现实例级迁移。为了保持人脸的一致性和消除伪影,在总体目标函数中加入了.

weixin_53965540的博客 664

BAT 面试 Java 岗常问高频 100 题:Spring+ 微服务 +SpringMVC+MyBatis

前言 很多小伙伴可能会很困惑,为什么 BAT 的面试官总是喜欢问源码?其实我们常用的 Spring、MyBaits 这样的框架可以说是 JAVA 里面最经典的教科书,从中你能学习到很多写代码的经验技巧,而去悟开源框架中蕴含的优雅架构设计之道这才是最重要的。微服务架构是一种架构风格,整个应用被划分并设计为以业务域为模型的松散耦合的独立服务,方便横向扩展能力、伸缩性强、便于开发和维护等等这些是微服务与生俱来的优势,面试的时候也都会问到 SpringBoot,Cloud 的问题。 在这分享一些 Java 面试

gu1857035894的博客 1188

手把手教你用Python分析OpenFAST仿真结果:pyDatView处理.out文件与数据可视化技巧

本文详细介绍了如何使用Python中的pyDatView工具分析OpenFAST仿真结果,包括数据加载、质量检查、时域与频域分析、多工况对比及自动化报告生成。通过优化技巧和可视化方法,帮助工程师高效处理.out文件,提升风机性能分析的准确性和效率。

weixin_29311017的博客 184

Java面试总结——SpringMVC面试题

1、Spring MVC简介 SpringMVC是一个机遇Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架,通过把模型——视图——控制器分离,将web层进行职责解耦,把复杂的web应用分成逻辑清晰的几部分,简化开发,减少出错,方便组内开发人员之间的配合。 2、SpringMVC的有点 可以支持各种视图技术,而不仅仅局限于JSP; 与Spring框架集成(如IOC容器,AOP等); 清晰的角色分配:前端控制器(dispatchServlet),请求到处理器映射(handlerMappin

u013169723的博客 583

AI在电商中的搜索优化

自拟标题 《AI技术助力电商搜索优化:深度解析一线大厂面试题及算法编程实践》 概述 随着人工智能技术的不断发展,AI在电商搜索优化中的应用日益广泛。本文将围绕“AI在电商中的搜索优化”这一主题,介绍国内头部一线大厂如阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动等在面试中常见的AI相关面试题和算法编程题,并提供详尽的答案解

AI天才研究院 913

java零基础从入门到精通(全)

目录前言1. 入门知识1.1 java体系1.2 JDK/JRE/JVM区别1.3 编译与运行理解1.4 类体函数细节2. 标识符 前言 java优势 健壮性(JVM(C++语言写的一个虚拟的计算机)、GC(垃圾回收机制)) 多线程并发 可移植性/跨平台 1. 入门知识 1.1 java体系 JavaSE:标准版 JavaEE:企业版 JavaME:微型版 1.2 JDK/JRE/JVM区别 JVM是不能独立安装的。 JRE和JDK都是可以独立安装的 层层嵌套,jvm包括jdk,jdk包括jre

码农研究僧的博客 6万+

我再也不怕面试官了,最新100道大厂高频spring面试题附答案,没有什么能够阻挡,我对OFFER的向往

简介 这里是由多位互联网大厂架构师面试整理的出现频率最高的spring相关面试题,并为大家整理了完整的答案,赶紧收藏起来吧! [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HBioEONo-1601042418815)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/24492102-ddefdf832e67141e.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)]

Melodrammaaaaa的博客 402

华为OD机试双机位C卷-虚拟文件系统(C/C++/Py/Java/Js/Go)

华为OD机试(机考)双机位C卷 【虚拟文件系统】,提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解,以及在线OJ模拟做题。华为OD机试真题【虚拟文件系统】。

qq_45776114的博客 479

盘点2024年Java岗面试被问得最多的100道题「附PDF」,你能答对几道?

165. 一张自增表里面总共有 7 条数据,删除了最后 2 条数据,重启 MySQL 数据库,又插入了一条数据,此时 id 是几?123. 在 hibernate 中 getCurrentSession 和 openSession 的区别是什么?118. 在 hibernate 中使用 Integer 和 int 做映射有什么区别?46. 线程池中 submit() 和 execute() 方法有什么区别?29. 在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别?

jjc4261的博客 1070

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

100道大厂高频Spring面试题你知道多少?让面试官无话可问!!

10月最新最全的100道大厂高频Spring面试题附答案,请问面试官你还有要问的吗?

weixin_66896902的博客 478

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

osgi框架和spring区别_最新100道大厂高频spring面试题附答案

简介这里是由多位互联网大厂架构师面试整理的出现频率最高的spring相关面试题,并为大家整理了完整的答案,赶紧收藏起来吧!100道spring高频面试题Spring概览1、Spring是什么?2、Spring框架的好处?3、Spring有哪些模块?4、解释Core Container(Application context)模块5、BeanFactory实现实例6、XMLBeanFactory7、...

weixin_39760919的博客 366

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

大厂Java岗面试常见100道高频Java岗面试题Spring+微服务+SpringMVC+MyBatis

很多小伙伴可能会很困惑,为什么BAT的面试官总是喜欢问源码?其实我们常用的Spring、MyBaits这样的框架可以说是JAVA里面最经典的教科书,从中你能学习到很多写代码的经验技巧,而去悟开源框架中蕴含的优雅架构设计之道这才是最重要的。微服务架构是一种架构风格,整个应用被划分并设计为以业务域为模型的松散耦合的独立服务,方便横向扩展能力、伸缩性强、便于开发和维护等等这些是微服务与生俱来的优势,面试的时候也都会问到SpringBoot,Cloud的问题。

javaAnPou的博客 429

吃透互联网大厂必问的100道【Spring全家桶】高频面试真题,大厂offer随便拿

前言 这篇文章主要是记录一下自己的面试经历,分享一些小伙伴们都很关注的面试题,然后文章末尾也会推荐一些电子书籍,完全免费推荐的哈,我个人感觉不错的,可以提升技术的,当然面试中也会对你有特别大的帮助。 这次主要分享Spring全家桶系列的面试题,当然,面试题只是起一个查漏补缺的作用,并不是让你直接去整理答案,去背答案的哈。一个合格的面试官,是会针对你的简历去问的,每个人的面试题也都是不一样的。 全部笔记内容和答案解析都整理成文档了(在文末) 一、微服务 Sentinel怎么防止激增流量打垮冷系统? Ribb

QLCZ0809的博客 962

dubboreference怎么注入spring管理_最新100道大厂高频spring面试题附答案(上)

简介这里是由多位互联网大厂架构师面试整理的出现频率最高的spring相关面试题,并为大家整理了完整的答案,赶紧收藏起来吧!100道spring高频面试题Spring概览1、Spring是什么?2、Spring框架的好处?3、Spring有哪些模块?4、解释Core Container(Application context)模块5、BeanFactory实现实例6、XMLBeanFactory7、...

weixin_36243739的博客 218

秋招送福利,Java大厂高频题100道【带视频资料】

前言 秋招的提前批结束了,马上将会开始正式批与岗位扩招的比拼,给还在为进入大厂大厂拼搏的朋友松波福利,面试资料带有视频解析,通过文章底部的渠道,动动手指便可以获取。 Java基础面试题解读: 01.String&StringBuffer&StringBuilder的区别 02.Cookie与Session的区别与联系 03.java中反射机制详解 04.Java内存模型JMM详解 05.Java中Volatile关键字详解 HashMap源码面试题全解章节: 01.jdk1

m0_60721173的博客 482

牛客网 2023 最新 1100 道 Java 面试题,面试前光是刷完就赢麻了

以上就是有关程序员面试专题的一些总结,面试不仅考的是技术还有心态,只要你有足够的技术支撑,心态要好,拿到 offer 肯定不在话下。先不要把它想得很困难,自己给自己设置槛!希望大家都可以拿到心仪 offer,走向升职、跳槽、涨薪、赢娶白富美之路!

m0_50180963的博客 1051

还不会回答Spring Boot和Spring MVC的关系?大厂Java高级面试官告诉你答案!

近日,JetBrains发布了一份《2020年开发者生态报告》,调查内容显示Java依然是最主流的语言,而最受Java开发者喜好的框架当属Spring Boot。那么Spring Boo...

weixin_43167418的博客 324

spring包装hibernate_最新100道大厂高频spring面试题附答案(下)

简介这里是由多位互联网大厂架构师面试整理的出现频率最高的spring相关面试题,并为大家整理了完整的答案,赶紧收藏起来吧!接上文Spring 数据访问57、Spring JDBC API中有哪些类?JdbcTemplateSimpleJdbcTemplateNamedParameterJdbcTemplateSimpleJdbcInsertSimpleJdbcCall58、如何在Spring框架中...

weixin_39857153的博客 274

《Java 100 天进阶之路》第82篇:Spring面试压轴题(2026版)

Spring全家桶专题收官之作!14道大厂压轴题 + 20问速查表——IoC容器启动流程(refresh()12步)、Bean生命周期(4阶段15步)、三级缓存循环依赖原理(为什么需要三级而不是二级)、JDK vs CGLIB代理选择、@Transactional原理与12+种失效场景、Spring MVC 10步完整流程、Spring Boot自动配置原理与3.x重大变化、@TransactionalEventListener事务事件。附完整答案、代码示例、面试官追问陷阱(4个加分题)。

折哥|智能物流与Java实战,副高数据库工程师。深耕出版社物流WMS/OMS(线体/立库/VGA),也分享Java进阶与OMS电商对接。Oracle→PG实战派。相信沉淀可迁移能力,分享通用技术,不藏不虚。 3820

2024阿里技术总监最新发布:Java一线大厂高频面试题500道

既然是要面试,那么就少不了刷题,实际上春节回家后,哪儿也去不了,我自己是刷了不少面试题的,所以在面试过程中才能够做到心中有数,基本上会清楚面试过程中会问到哪些知识点,高频题又有哪些,所以刷题是面试前期准备过程中非常重要的一点。既然是要面试,那么就少不了刷题,实际上春节回家后,哪儿也去不了,我自己是刷了不少面试题的,所以在面试过程中才能够做到心中有数,基本上会清楚面试过程中会问到哪些知识点,高频题又有哪些,所以刷题是面试前期准备过程中非常重要的一点。第四部分:分布式(限流:ZK+Nginx;

2401_84092360的博客 559

盘点2022年Java岗面试被问得最多的100道题「附PDF」,你能答对几道?

本文分为十八个模块,分别是:Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM。165. 一张自增表里面总共有 7 条数据,删除了最后 2 条数据,重启 MySQL 数据库,又插入了一条数据,此时 id 是几?29. 在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别?

m0_71777195的博客 305
上一篇: Java大厂面试100道题(Spring Data JPA篇)
下一篇: Java大厂面试100道题(AOP篇)
java_500
博客等级 码龄5年 12粉丝 114原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值