2019手把手教你Java面试通关BAT

本文分享了在金三银四跳槽季如何通过BAT面试的策略,强调技术硬实力与软实力的重要性,涵盖技术广度与深度,以及与面试官的有效沟通技巧。

2019手把手教你Java面试通关BAT

金三银四俗称跳槽黄金季,很多同学都想趁着这段时间拿高薪,去更牛逼的公司工作,认识更多大牛,提升自己的职场竞争力。

那怎样才能通过BAT面试官的考核?怎样成为一名Offer收割机?

之前讲过收割Offer有一个最直接的公示:Offer=硬实力*软实力*好的心态,三者缺一不可。


01

技术硬实力

这里说的硬实力,也就是技术上的真实积累。

怎么来体现你的技术实力?我总的分为:技术深度和技术广度这两方面。

技术广度通俗的讲,就是你熟悉该技术点的使用以及基本原理。一般面试官在面试首轮会问很多技术点,来考核你是否能正确使用。

技术深度通俗的讲,就是深入技术原理的同时,还知道优劣势比较,以及同类产品的横向和纵向比较,以及非常重要的应用场景。关于这一点,Mike已经在官网详细介绍了至少超60+篇关于分布式架构设计的文章。比如:消息队列MQ,市面有哪些MQ,RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ..等等他们各自的架构设计,优劣势比较,各自的应用场景(并发量和使用优劣比较等)。以及MQ的消息去重,如何保证消息不丢失等。这样就沿着MQ这个话题,深入的去考核你对消息队列中间件的掌握程度。


02

技术实力包含哪些

网络编程

  • Http和Https
  • OSI7层模型
  • 网络安全防范:CSRF、XSS等

算法和数据结构

  • 数组、链表、二叉树、队列
  • 红黑树、AVL树、Hash树、Tire树、B树、B+树
  • 各类排序算法以及复杂度分析(快排、归并、堆
  • 二分查找和各种变种的二分查找
  • 手写算法等

JVM

  • 内存回收算法
  • 垃圾收集器
  • 性能调优

并发编程

  • 多线程
  • NIO
  • 并发容器
  • 并发工具类
  • …等


数据

  • mysql和nosql
  • 索引、慢查询、事务
  • 大数据方案:分库分表、读写分离、数据主从同步


分布式架构设计

  • Redis问得比较多(建议重点掌握)
  • 消息队列Kafka、RabbitMQ、RocketMQ(阿里会问)
  • 微服务:Dubbo、Spring Cloud等
  • 负载均衡
  • 分布式理论:CAP、BASE等
  • 应用系统拆分
  • 分布式锁、分布式事务、分布式全局唯一ID…等

03

软实力

软实力在面试过程中也尤为重要(有时候真的要更重要),主要是指和面试官的沟通,对一个问题的阐述方式和表达方式,逻辑思维能力等。

面试过程全程微笑,项目描述需要严谨的表述,个人的优缺点基本要做到随口而出..等这些其实就是软实力的体现。


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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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