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我也要
面对已经过去的金九银十很多小伙伴都受到了很大的挫折！
最近收到一个小伙伴金三银四在阿里的面试流程完全被吊打，和我一起看看阿里都问了什么吧！
小编在这里也简单的看了一下牛客网阿里招聘的一些评价，难度指数普遍在四星以上！！！！
太难了！
因此收到了一个面试失败的粉丝回复，面试失败了
前几天小编闲着没事就给大家整理了一些热度高的面试题现在分享给大家！
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这份总结涵盖技术点有：Java基础，JVM，多线程高并发，redis，微服务，分布式，算法，操作系统，spring全家桶，MySQL，设计模式，计算机网络，Linux等等！
内容展示：
题题分明
每个技术点都有对应的学习路线
图文并茂
直击面试官痛点
如何写简历
怎么正确回答面试官问题
过多内容就不一一展示了，需要获取的小伙伴可以直接转发+关注后下方戳戳即可免费获取！
SpringBoot3 + Vben5.0实战：从零搭建企业级管理后台（附完整代码）
本文详细介绍了如何从零开始，使用SpringBoot3与Vben5.0技术栈搭建现代化企业级管理后台。通过对比分析，阐述了该组合在开发效率、性能（如虚拟线程）和权限模型（RBAC）方面的优势，并提供了从项目初始化、核心功能开发到部署运维的完整实战指南，帮助开发者快速构建高性能、易维护的后台系统。
Github入门指南
通过使用VScode下载提交代码，熟悉Github及git的相关操作和基本流程
手把手教你用Ubuntu 22.04的附加驱动工具安装NVIDIA显卡驱动（含常见错误修复）
本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上，如何通过图形化的“附加驱动”工具安全、便捷地安装NVIDIA显卡驱动。内容涵盖从准备工作、禁用默认的nouveau驱动、图形界面安装实操，到安装后的验证（如使用nvidia-smi命令），并提供了安装失败黑屏、亮度调节失效等常见问题的深度解决方案，帮助用户彻底搞定驱动安装难题。
GitHub中文社区
今天在打开GitHub的时候，使用了bing.com搜索，输入GitHub进行搜索链接，排名第一的为GitHub中文社区，点击去发现这个社区还可以，我们看看GitHub中文社区有哪些好的地方 GitHub中文社区菜单 热门趋势 排行榜 GitHub精选 随机浏览 分类浏览 开发者排行 GitHub热门趋势 热门趋势分为：过去24小时，过去7天和过去30天的关注度较多的 Repo...
基于ensp大学网络规划与设计（完整文档+ensp拓扑图）
大家好，我是小华学长，一名计算机领域的博主。经过多年的学习和实践，我积累了丰富的计算机知识和经验，在这里我想与大家分享我的学习心得和技巧，帮助你成为更好的程序员。 作为一名计算机博主，我一直专注于编程、算法、软件开发等领域，在这些方面积累了大量的经验。我相信分享是一种双赢的方式，通过分享，我可以帮助他人提升技术水平，同时也能够得到学习交流的机会。 在我的文章中，你将会看到我对于各种编程语言、开发工具以及常见问题的解析和分析。我会结合自己的实际项目经验，为你提供实用的解决方案和优化技巧。我相信这些经验不仅能够
电路仿真软件PSIM简介
PSIM的基本使用操作...
github中文社区
相信有很多小伙伴跟我一样刚点开github的时候是一脸懵 今天我发现了竟然还有github中文社区 这种宝藏社区 特此分享给大家 点击跳转github中文社区
VisionPro动态坐标系构建：CogFixtureTool与CogFixtureNPointToNPointTool实战解析
本文深入解析了VisionPro中动态坐标系构建的核心技术，重点对比了CogFixtureTool与CogFixtureNPointToNPointTool的原理与应用。通过实战案例，阐述了如何利用坐标跟随（Fixturing）技术解决工业视觉检测中因零件位置偏移导致的测量不准问题，实现从“固定”到“随动”的思维跃迁，从而构建稳定、精准的检测程序。
冲刺金九银十！GitHub中文社区秋招趋势最热的面试题被我整理好了
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极验验证码: 一点即过验证(鼠标轨迹分析)
2、第一个验证接口分析(第一个w值还原) 3、第二个验证接口(第二个w值还原)这里定位w生成跟上篇文章一样,就不展开了;主要分析tt值(鼠标轨迹)的生成逻辑
详细推导波特图增益和相位曲线
最近因为项目需求，在回看波特图方面的内容。大三那会，《自动控制原理》这本书里面就讲过这些东西，但是那时候总感觉学这些没啥用，反正以后也用不到，对这种课程的重视度不是很高。 工作后发现，只要你从事的是和本专业相关的工作，大学学过的很多理论课程在后面大概率都会用到。曾经那些我们在学校以为用不上的东西，熟不知在后面用处还多着呢。所以啊，仅仅只是我们的以为而已！ 现在还在学校的同学，对待《自动控制理论》、《信号与系统》、《通信原理》这样的核心专业课，建议还是好好学习一下，认真听听课。哪怕是考试完以后就会忘掉，但当我
冲刺金九银十，GitHub中文社区秋招趋势最热的面试题被我整理好了
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ASP.NET Core 6 Web API在IIS上的部署与调试
通过以上步骤和配置，你应该能够成功部署并调试你的ASP.NET Core 6 Web API在IIS上。记住，权限和配置是关键，确保你的环境和应用程序代码都正确设置。希望这篇博客对你部署和解决IIS上的问题有所帮助。
冲刺金九银十！GitHub中文社区秋招趋势最热的面试题已整理好！
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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")
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
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怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
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这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
Github星标百万而霸榜的大厂面试避坑指南，成功帮我规避“毁约”
不知不觉十月已至，“金九银十”招聘旺季也快拉下帷幕！这个时候，应届生开始集体走向社会，而职场人也迎来了跳槽涨薪的好时机。可现实的求职情况却是一片困境：从中小微到“大厂”，应届生被毁约屡屡发生，“岗位面着面着就没有了”、“签了三方都能被毁约”，这些情况中还不乏985名校生。如果你不幸成为“毁约应届生”中的一名，如果你看过前几天腾讯发布的Q2财报数据，如果你感受到了华为创始人任正非口中所谓的“寒气”，那你应该知道，不能坐以待毙了。
2023年GitHub中文社区Java领域的面试八股文,详细解析与总结
今天讲讲跳槽跳槽是为了寻求更好的发展，但在跳槽前我们也不能确定下家就是更好的归宿，这就更加需要我们审慎地去对待，不能盲目跳槽。其次，我们离职和跳槽，其中的原因很大一部分是目前薪资不符合预期。那么首先就要搞清楚，收入是由什么决定的？。为所在公司创造的价值。经常有从事Java开发多年的软件工程师，跳槽时却可能面临连面试机会都很难得到的窘境。如今是经验大幅贬值的时代，想要打破这种困境，我们必须掌握更加稀缺的技能和更有价值的实力，因而也需要进一步地学习和努力。
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《面试八股文》之2023年GitHub中文社区Java 领域又一份牛逼笔记
今天讲讲跳槽。新年即将开启，一些不满现状，被外界的“高薪”“好福利”吸引的人，一般就在这时候毅然决然地跳槽了。跳槽是为了寻求更好的发展，但在跳槽前我们也不能确定下家就是更好的归宿，这就更加需要我们审慎地去对待，不能盲目跳槽。其次，我们离职和跳槽，其中的原因很大一部分是目前薪资不符合预期。那么首先就要搞清楚，收入是由什么决定的？经常有从事Java开发多年的软件工程师，跳槽时却可能面临连面试机会都很难得到的窘境。
太强了！GitHub 中文开源项目榜单出炉，暴露了程序员的硬性需求！
“ 阅读本文大概需要 3 分钟。 ”不知道大家是否发现一个有趣的现象：随着国内开发者们在 GitHub 上贡献越来越多，任何时候去看 GitHub 趋势榜，不管是日榜，周榜，还是月榜，或...
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