java笔试面试总结

最新推荐文章于 2022-01-06 19:17:08 发布
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juaner1993
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Java线下面试笔试总结
孤夜的博客
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今天去线下参加了面试(一面笔试+人事),整体感觉表现的不是很好,简略分析一下,第一点就是准备不充分,第二点就是对于基础知识掌握不够牢固,第三点就是刷的面试题太少(刷题+多敲代码分析),说说这次面试卷子情况其实卷子整体难度并不大,就是一些常规的Java基础题,主要涉及的知识点JavaSE语法,多线程,集合,JVM,IO流,JDBC,WEB,数据库等,下面就把一些能够记住的题记录一下。 题1: public class JsSyProject { public static void main(St.
Java笔试面试-常见翻车总结
HenryLei的博客
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1.去掉 main 方法的 static 修饰符，程序会怎样？ A：程序无法编译 B：程序正常编译，正常运行 C：程序正常编译，正常运行一下马上退出 D：程序正常编译，运行时报错 答：D 题目解析：运行时异常如下： 错误: main 方法不是类 xxx 中的 static, 请将 main 方法定义为: public static void main(String[] args) 2.以下程序运...
Java笔试面试-算法常用面试题
HenryLei的博客
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1.说一下什么是二分法？使用二分法时需要注意什么？如何用代码实现？   二分法查找（Binary Search）也称折半查找，是指当每次查询时，将数据分为前后两部分，再用中值和待搜索的值进行比较，如果搜索的值大于中值，则使用同样的方式（二分法）向后搜索，反之则向前搜索，直到搜索结束为止。  二分法使用的时候需要注意：二分法只适用于有序的数据，也就是说，数据必须是从小到大，或是从大到小排序的。 pu...
Java常见笔试及面试考点总结
hellorichen的专栏
10-22 6093
1、Java的三大特性及简介封装（信息隐藏）：属性来描述同一类事物的特征，方法描述操作，将之归到一个类中，称为封装。好处：①实现了专业的分工。②信息隐藏。继承：实现了代码的复用。其中的子类与父类是一般化和特殊化的关系。多态：子类以父类的身份出现需要向上转型（upcast），其中向上转型是由JVM自动实现的。但向下转型（downcast）是不安全的，需要强制转换。向上转型实例（指向子类对象，但会遗失...
Java笔试面试-Java 分布式框架面试总结
HenryLei的博客
09-26 9万+
1.什么是 ZooKeeper？ 答：ZooKeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务，是一个典型的分布式数据一致性解决方案。设计目的是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的系统，并以一系列简单易用的原子操作提供给用户使用。 2.ZooKeeper 提供了哪些功能？ 答：ZooKeeper 主要提供以下功能： 分布式服务注册与订阅：在分布式环境中，为了保证高可用...
Java笔试面试-字符串
HenryLei的博客
08-29 3万+
字符串介绍：   字符串是程序开发当中，使用最频繁的类型之一，有着与基础类型相同的地位，甚至在 JVM（Java 虚拟机）编译的时候会对字符串做特殊的处理，比如拼加操作可能会被 JVM 直接合成为一个最终的字符串，从而到达高效运行的目的。 1 、String 特性 String是标准的不可变类（immutable），对它的任何改动，其实就是创建了一个新对象，再把引用指向该对象； Sting对象赋...
java面试总结
呼卓宇的博客
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建信金科 2022年1月6日 集合比较，hashmap底层数据结构 非关系型数据库事务原子性 redis 类加载器classloader dubbo框架以及springboot框架相关 数据库执行一条语句过程中如果断电会怎样?https://www.cnblogs.com/huacheng/p/11817014.html ...
Java笔试面试-详解内部类
HenryLei的博客
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内部类 Java 内部类，分为以下四种： 成员内部类 静态成员内部类 局部内部类 匿名内部类 成员内部类：   在一个类中定义了另一个类，则将定义在类中的那个类称之为成员内部类。成员内部类也是最普通的内部类。示例如下： class Outer { public Outer() { System.out.println("Outer Class."); } ...
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基于Matlab的水果识别程序：融合图像处理与深度学习技术
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内容概要：本文详细介绍了使用Matlab编写的水果识别程序。首先简述了人工智能和机器学习在水果识别领域的应用背景，强调了Matlab作为强大编程环境的优势。接着，文章逐步讲解了水果识别程序的具体实现流程，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练以及最终的识别算法实现。每个环节都采用了先进的技术和方法，如图像去噪、大小调整、深度学习算法（特别是卷积神经网络CNN），并通过训练神经网络模型来提升识别精度。此外，还讨论了相关技术手段和技术挑战，展示了Matlab在图像处理和计算机视觉方面的强大能力。 适合人群：对图像处理、机器学习感兴趣的科研人员、学生及工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解Matlab环境下水果识别程序的设计与实现的研究者；旨在帮助使用者掌握从数据准备到模型部署的一系列技能，为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中不仅提供了详细的程序实现步骤，还对未来发展方向进行了展望，鼓励更多人参与到水果识别及相关领域的研究中。
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