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RSS订阅原创 Java大厂面试实录：从基础到架构，水货程序员的搞笑面试之旅
谢飞机，你好！我们先从Java基础开始。请你说说ArrayList和LinkedList的区别？：这个简单！ArrayList就像我家的衣柜，放衣服很方便，但是要加衣服就得重新整理。LinkedList就像火车，一节一节连起来，加车厢很方便！：（微笑）比喻不错，但能具体说说底层实现吗？：ArrayList底层是数组，LinkedList底层是链表...嗯...就是那种一个连一个的！：那HashMap的底层数据结构是什么？：HashMap啊，就是键值对嘛！像字典一样，找东西很快！
2025-10-23 11:50:38
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原创 互联网大厂Java面试宝典：从基础到架构的完整技术栈解析
本文系统性地梳理了互联网大厂Java面试的核心技术要点，涵盖了从基础到架构的完整知识体系。掌握这些技术不仅有助于面试成功，更重要的是能够提升实际工作中的技术能力和解决问题的能力。理论与实践相结合关注技术发展趋势培养系统设计思维重视代码质量和性能持续学习和总结反思希望本文能为您的技术成长和职业发展提供有价值的参考！
2025-09-26 15:22:35
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原创 互联网大厂Java面试实录：从电商场景到微服务架构的深度对话
扎实的基础：对Java核心API、并发编程有深入理解架构思维：能够设计可扩展、高可用的系统架构问题解决能力：针对具体业务场景提出合理的解决方案持续学习：跟进新技术发展，不断更新知识体系希望这篇文章能帮助Java开发者更好地准备大厂面试，在技术道路上不断成长！
2025-09-26 15:19:40
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原创 互联网大厂Java求职面试全程解析：严肃面试官VS搞笑程序员谢飞机
本文详细记录了互联网大厂Java求职面试中，严肃面试官与搞笑程序员谢飞机三轮提问的完整过程。内容涵盖基础Java知识、Spring Boot框架、数据库ORM技术、微服务架构以及安全方面的典型面试问题与答案。文章末尾还附有详尽的技术与业务背景解析，帮助初学者更好地理解面试题目与相关技术点。无论是准备面试还是学习Java技术，该文章均为宝贵参考资料。
2025-09-26 13:47:30
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原创 互联网大厂Java求职者面试场景模拟及技术详解（含代码案例）
Java 8引入了Lambda表达式、Stream API、Optional等，方便函数式编程和数据处理。Maven和Gradle是常用构建工具，Maven配置固定，Gradle灵活但学习曲线陡峭。Spring Boot通过条件注解（@Conditional）和自动装配类实现自动配置，简化项目配置。Hibernate是全自动的ORM框架，适合复杂对象关系映射；MyBatis灵活，SQL控制力强。
2025-09-25 23:07:27
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原创 深入理解TCP三次握手过程及其关键作用
三次握手是TCP协议为了建立一个可靠的连接，双方通过交换三个控制报文段来确认彼此的发送和接收能力。TCP三次握手不仅是建立连接的简单步骤，更是确保通信可靠性的重要机制。理解三次握手有助于深入掌握TCP协议和网络通信的本质。
2025-05-28 18:03:11
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原创 深入解析操作系统中的进程调度算法
时间片轮转算法在操作系统中广泛应用，兼顾公平性和响应性，是理解进程管理的重要基础。理解其实现细节有助于优化系统性能。本文由AI助手生成，确保内容准确且深入。
2025-05-26 23:23:08
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原创 多线程安全的单例模式
使用静态函数变量是实现线程安全单例模式的简洁且有效的方式，特别是在 C++11 及更高版本中，它避免了使用锁定机制的复杂性，同时确保了初始化的线程安全性。因此，这种方法是一种推荐的实现方式。
2024-08-29 09:29:41
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原创 va_list解决可变参数的传入问题
首先，我们需要定义一个简单的Tensor类，这个类包含张量的数据类型、设备类型以及各维度大小。public:private:我们需要编写一个函数，用于检查张量的维度、设备类型和数据类型是否符合要求。这个函数使用可变参数来传递期望的维度。++i) {
2024-08-25 18:47:42
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原创 load_dataset能一次性导入train, val, test
再数据导入后，可以使用get来进行获得对于对应key的value，即对应的dataset，然后再使用map函数来进行后续的数据处理，不同的数据集，例如train，val用不同的 map中指定的函数来进行数据处理。
2024-08-17 20:07:32
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转载 怎么XXX.sh后再debug torchrun 以及 deepspeed，如何追进transformers库里面
一般情况下，大家都是使用deepspeed、torchrun运行代码。参数都特别多，然后都是使用。🚨 上面的端口号都写一样。
2024-08-13 22:12:01
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原创 cuda xy使用不当会导致速率下降
抛出一个问题，按照我写c++的习惯，一般是x对于的行号，y对于的列号，例如一个数组arr[x][y]这样去访问主存。一维数组映射则是arr[x*ny+y]这样，保证是y是连续读或写即可，数组一般是行主序。考虑到CUDA中的线程是按照warp（即线程束）的粒度来执行的。因此当线程块中的线程按照x维度连续访问内存（例如数组中的连续元素）时，这些访问可以被GPU硬件自动合并，从而使内存访问更加高效。所以这样访存arr[y*nx + x]更高效。上述代码在的，的，不能合并写操作，读是可以合并的。
2024-08-13 15:56:55
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原创 placement new VS new
因为分离了内存分配和对象构造，你必须手动管理这两个过程。构造对象后，必须手动调用析构函数来销毁对象，然后手动释放内存。普通的new和delete是一气呵成的，则要求你分开进行这两步操作。
2024-08-12 16:00:10
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空空如也
空空如也
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