面试问题

本文涵盖腾讯Web开发面试核心知识点,包括域名解析、HTTP请求流程、计网慢启动、数据库索引、Web服务器对比、数据库安全性、线程调度、Java多线程、类加载器工作原理、hashCode重写原则、ClassNotFoundException场景与解决、NoSuchMethodException等,是准备面试的必备指南。

腾讯后台

  1. 浏览器上网过程
    A: 域名解析 建立连接 http请求 解析界面
    网页解析的全过程(输入url到展示页面)
  2. tip/ip 三次握手 四次挥手
  3. 计网慢启动的过程,到阈值前是指数增长还是线性增长
    A:指数增长
  4. cookie和localstorage的区别
    A:cookies、sessionStorage和localStorage解释及区别
    5.数据库的索引
  5. 用过哪些web服务器
    A:flask
    Tomcat: Tomcat是一个开放源代码、运行servlet和JSP Web应用软件的基于Java的web应用软件容器,Tomcat server是根据servlet和jsp规范执行的,因此也可以说Tomcat server实行了Apache-Jakarta规范,且比绝大多数商用应用软件服务器要好,但是,tomcat对静态文件和高并发的处理比较弱。
  6. 讲一讲数据库的安全
  7. 进程的几种状态
    A:阻塞 挂起 初始 销毁 运行 等待
  8. 线程调度的方法
  9. 数据库事务的原则,一致性是什么意思
    A:数据库的ACID(原子性、一致性、隔离性与持久性)

腾讯java web开发 一面

1.对Java多线程和高并发有了解吗?(了解,用的不多,感觉凉了)
3.说一下线程池这一块?(讲了线程池的几个参数以及几个线程池的细分)
4.Java提供了几个类加载器?分别是?怎么对类进行加载的?(我死活忘记了中文名,然后英文命也记不得了,面试官人真得很好,他说,记不得名字没关系,你简单说一下他们的关系)
5.hashCode知道是干什么的吗?如果要你重写,需要注意哪些点?
A:https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3681042.html
重写hashCode()的原则:(From:https://blog.youkuaiyun.com/u013679744/article/details/57074669)
(1)同一个对象多次调用hashCode()方法应该返回相同的值;
(2)当两个对象通过equals()方法比较返回true时,这两个对象的hashCode()应该返回相等的(int)值;
(3)对象中用作equals()方法比较标准的Filed(成员变量(类属性)),都应该用来计算hashCode值。
5.classnotfoundexception 知道吗?遇到场景是什么?怎么解决的?
6.NoSuchMethodException遇到过吗?(我做梦也不会想到居然会问这个。。。周公骗我,哇,忍不住哭出声了)
GChttps://blog.youkuaiyun.com/weixin_39788856/article/details/80388002https://blog.youkuaiyun.com/zjkC050818/article/details/78376588https://blog.youkuaiyun.com/aijiudu/article/details/72991993https://www.cnblogs.com/wjtaigwh/p/6635484.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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