Java小白如何秋招翻身 收获BAT等大厂offer(3)

怎么学计算机网络 思维导图 如果你是科班出身的同学,相信你对计算机网络的学习不用我操心,如果是非科班的同学,按照这个思路去学习,我觉得是还是可以的。  简介 之前讲到了数据结构怎么学,当时我的学习方法是先看视频,再看书,然后刷一刷基础算法题做巩固。 作为一个非科班考研党,当时觉得这个学习路线还是比较平滑的,毕竟能让我一个小白快速学会,这门课相对来说还是比较简单的。 于是,等我读研的时候,打算以相同的学习方式来补一下其他几门计算机基础课程,首当其冲的就是计算机网络。 因为这门课实在重要,几乎是面试必问的内容,什 阅读详情

面经分享

具体的面经都比较长,这里大概介绍一下面试的情况,具体的面经请大家关注我的公众号并回复“面经”即可查看。
1 阿里面经
阿里中间件研发面经,蚂蚁金服研发面经,岗位是研发工程师,直接找蚂蚁金服的大佬进行内推。
我参与了阿里巴巴中间件部门的提前批面试,一共经历了四次面试,拿到了口头offer。然后我也参加了蚂蚁金服中间件部门的面试,经历了三次面试,但是没有走流程,所以面试中止了。最后我走的是蚂蚁金服财富事业群的流程,经历了四次面试,包括一次交叉面,最终拿到了蚂蚁金服的意向书,评级为A。阿里的面试体验还是比较好的,至少不要求手写算法,但是非常注重Java基础,中间件部门还会特别安排Java基础笔试。
2 腾讯面经
腾讯研发面经,岗位是后台开发工程师,我没有选择意向事业群。SNG的部门捞了我的简历,开始了面试,他们的技术栈主要是Java,所以比较有的聊。一共经历了四次技术面试和一次HR面试,目前正在等待结果。腾讯的面试一如既往地注重考查网络和操作系统,并且喜欢问Linux底层的一些知识,这方面我还是有很多不足的。
3 百度面经
百度研发面经,百度研发面经整合版
岗位是研发工程师岗位,部门包括百度智能云的三个分部门以及大搜索部门。百度的提前批面试不走流程,所以可以同时面试好多个部门,所以我参加百度面试的次数大概有12次左右,最终应该是拿了两个部门的offer。百度的面试风格非常统一,每次面试基本都要到电脑上写算法,所以那段时间写算法写的头皮发麻。
4 网易面经
网易研发面经,面试部门是网易云音乐,岗位是Java开发工程师。
网易是唯一一家我去外地面试的公司,也是我最早去实习的老东家。一共三轮面试,耗时一个下午。
网易的面试比我想象中的要难,面试官会问的问题都比较深,并且会让你写一些结合实践的代码。
5 头条面经
今日头条研发面经,岗位是后台研发工程师,地点选择了上海。
我参加的是字节跳动的内推面试,当时找了一个牛友要到了白金码,再次感谢这位头条大佬。然后就开始了一下午的视频面试,一共三轮技术面试,每一轮都要写代码,问问题的风格有点像腾讯,也喜欢问一些底层知识,让我有点懵逼。

笔试经验

提前批的笔试其实不是很多,我参加了网易,网易游戏,拼多多等公司的笔试,应该都是低分飘过。我的算法基础比较一般,读研之前0基础,所以这方面学的比较艰辛,分享一些我的笔试准备经验。
1 打好数据结构和算法基础
2 先易后难,看一些基础的算法书籍,比如《图结算法》,《啊哈算法》等等。
3 剑指offer刷起来,两到三遍,做到胸有成竹
4 LeetCode刷个200题左右,记得二刷,做好总结。
5. 到牛客网做公司的历年真题,熟悉题型,保持手感。
剑指offer指南和LeetCode刷题指南可以在我的博客里找到。

面试经验

面试主要考的还是你的基础知识,需要你对Java后端技术栈有一个全局上的把握,具体说起来就太多了,具体复习方案可以参考文章后面的内容。
我个人也总结了一些面试方面的经验,主要是一些技巧。
1 做好自我介绍和项目总结,把握你发言的主动权
2 搞清楚简历上的技术点,兵来将挡水来土掩
3 注意分点答题,思路清晰,也更容易讲清楚原理。
4 压力面下保持冷静,不要回怼面试官
5 HR面试注意常用技巧,可以提前准备。
Java后端技术专栏
对于校园招聘来说,最重要的还是基础知识。
这些专栏中有一些文章是我自己原创的,也有一些文章是转载自技术大牛的,基本都是是我在学习Java后端的两年时间内陆续完成的。
总的来说算是比较全面了,做后端方向的同学可以参考一下。
深入浅出Java核心技术
本专栏主要介绍Java基础,并且会结合实现原理以及具体实例来讲解。同时还介绍了Java集合类,设计模式以及Java8的相关知识。
深入理解JVM虚拟机
带你走进JVM的世界,整合高质量文章以阐述虚拟机的原理及相关技术,让开发者更好地了解Java的底层运行原理以及相应的调优方法。
Java并发指南
本专栏主要介绍Java并发编程相关的基本原理以及进阶知识。主要包括Java多线程基础,Java并发编程基本原理以及JUC并发包的使用和源码解析。
Java网络编程与NIO
Java网络编程一直是很重要的一部分内容,其中涉及了socket的使用,以及Java网络编程的IO模型,譬如BIO,NIO,AIO,当然也包括Linux的网络编程模型。
了解这部分知识对于理解网络编程有很多帮助。另外还补充了两个涉及NIO的重要技术:Tomcat和Netty。
JavaWeb技术世界
从这里开始打开去往JavaWeb世界的大门。什么是J2EE,什么是JavaWeb,以及这个生态中常用的一些技术:Maven,Spring,Tomcat,Junit,log4j等等。

我们不仅要了解怎么使用它们,更要去了解它们为什么出现,其中一些技术的实现原理是什么。
Spring与SpringMVC源码解析
本专栏主要讲解Spring和SpringMVC的实现原理。
Spring是最流行的Java框架之一
本专栏文章主要包括IOC的实现原理分析,AOP的实现原理分析,事务的实现源码分析等,当然也有SpringMVC的源码解析文章。
重新学习MySQL与Redis
本专栏介绍MySQL的基本知识,比如基本架构,存储引擎,索引原理,主从复制,事务等内容。当然也会讲解一些和sql语句优化有关的知识。同时本专栏里也介绍了Redis的基本实现原理,包括数据结构,主从复制,集群方案,分布式锁等实现。
分布式系统理论与实践
本专栏介绍分布式的基本理论和相关技术,比如CAP和BASE理论,一致性算法,以及ZooKeeper这类的分布式协调服务。在分布式实践方面,我们会讲到负载均衡,缓存,分布式事务,分布式锁,以及Dubbo这样的微服务,也包括消息队列,数据库中间件等等。
后端开技术杂谈
本专栏涵盖了大后端的众多技术文章,当你在Java后端方面有一定基础以后,再多了解一些相关技术总是有好处的。除了Java后端的文章以外,还会涉及Hadoop生态,云计算技术,搜索引擎,甚至包括一些数据挖掘和AI的文章。总的来说选取了一些不错的基础类文章,能让你对大后端有一个更直观的认识。

 

 

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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msbjyJava的博客 639

面试阿里巴巴,只因不懂JVM,面试官让我回去等通知

前言 JVM的GC机制绝对是很多程序员的福音,它让Java程序员省去了自己回收垃圾的烦恼。从而可以把大部分时间专注业务身上,大大提高了业务开发速度,让产品需求尽快的落地抢占市场。但是也正因为如此,导致很多Java程序员对JVM和GC知之甚少,以我愚见大家对JVM&GC不够了解的有几个原因: 门槛太高。我们平常接触的spring,dubbo,java集合&J.U.C,网上都有无数优秀的文章对其深入的分析。而且都是基于Java语言,我们在学习的过程中,可以自己很容易的debug源码更深入

msbjyJava的博客 541

来理解一下:SOA, SOAP, Web Service, WSDL等

什么是SOA、SOAP? SOA是什么? SOA(Service-Oriented Architecture)的定义是面向服务的架构,就是说将软件按照功能设计成一个个服务,这些服务用标准的方式定义接口、并通过标准的协议进行调用。 SOA所定义的接口和调用方式是独立于编程语言和运行平台的,广义上讲SOA可以基于不同的底层技术实现,比如CORBA和Web Services。但CORBA由于过于复杂和臃肿已很少使用,所以目前所说的SOA绝大多数是基于Web Services技术实现。在Web Se...

msbjyJava的博客 511

5000+收藏的Spring Boot面试核心总结,关键时刻可以救你一命!

技术面试时的你是否会有这样的感受: 面试官问的好多技术我都用到了,但面试官的问题我们时却不能给出准确的答案。 我们平常在项目中主要关注使用,程序run起来就ok了,很少去了解原理、架构、和性能调优。这样在面试问题中总有一种无法直击问题本质的无力感,很难充分表现自己,最终影响面试结果。 其实,这是很多Java研发人员遇到的普遍问题,不清楚原理,虽然用起来没问题,但讲起来有困难! 为了避免此类问题,本文针对面试中涉及到的Spring Boot核心知识点进行了总结,帮助大家查漏补缺,在技术面试中能够一路通

msbjyJava的博客 434

JVM 高级特性

1、JVM体系结构 线程共享内存 可以被所有线程共享的区域,包括堆区、方法区、运行时常量池。 1.1 堆(Heap) 大多数时候,Java 堆是 Java 虚拟机管理的内存里最大的一块,所有的对象实例和数组都要在堆上分配内存空间,Java 对象可以分为两类,一类是快速创建快速消亡的,另一类是长期使用的。所以针对这种情况大多收集器都是基于分代收集算法进行回收。 Java 的堆可以分为新生代(Young Generation)和老年代(Old Generation),而新生代(Young Genera

msbjyJava的博客 431
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