模拟面试2

问:为什么需要分层模式?分层开发的优势有哪些?

答:分层模式的关键点在于确定依赖:即通过分层,可以限制子系统间的依赖关系,使系统以更松散的方式耦合,从而更易于维护。

分层开发的优势:开发人员可以只关注整个结构中的其中某一层,可以很容易的用新的实现来替换原有层次的实现,可以降低层与层之间的依赖,有利于标准化,利于各层逻辑的复用。

问:请描述下jsp,html之间的关系?

答:html中不能包含java代码,jsp可以包含java和html代码。html可以直接访问。jsp在服务器发布后才能访问

问:在一个JSp的请求处理中如何停止,jsp的执行?

答:在代码的任何想要停止JSP执行的位置里加"return;"语句就可以

问:为什么使用连接池?说出数据连接池的机制是什么?

数据库连接是非常占用资源的,尤其是在高并发的情况下,如果每次都去建立数据库连接就会有性能问题,

数据库连接池负责分配、管理、释放连接,它保证应用程序可以重复使用同一个连接而不需要每次都建立数据库连接,如果数据库连接时间超过设置的最长数据库连接时间会自动释放链接,为了避免因为没有释放链接而导致的数据库连接遗漏,因此,数据库连接池可以明显的提高数据库的连接性能。数据库连接池在初始化的时候会放入一定数量的连接,这个连接是由最小连接数决定的,就算没有用到这些连接,这个连接也会放在连接池中。如果连接数超过最大连接数,那么会放入队列中等待释放链接再使用。

问:请描述分页显示的SQL语句如何实现?

答:select * from table limit 0,5

问:请描述什么是jsp内置对象?列举你知道的jsp内置对象并说明其作用?

答:request,response,session,application

问:请简要描述实现页面访问控制的流程

答:用户登录,登录验证,session访问控制

问:OverLoad和Override的区别,Overload的方法是否可以改变返回值的类型?

答:Overload:重载Override:重写
重载: 同一个类中,方法名相同,参数列表不同。与返回值类型无关。
重写: 存在于子父类,或者子父接口中,方法声明相同。
Overload的方法可以改变返回值的类型,因为它与返回值类型无关。

编写代码:一个单例模式 

//懒汉式单例类.在第一次调用的时候实例化自己 
public class Singleton {
    private Singleton() {}
    private static Singleton single=null;
    //静态工厂方法 
    public static Singleton getInstance() {
         if (single == null) {  
             single = new Singleton();
         }  
        return single;
    }
}

请分别使用java和JavaScript写出九九乘法表

java:

class Demo
{
public static void main(String[] args)
{
int x,y;
for(x = 0;x <= 9; x++)
{
for(y = 1;y <= x; y++)
{
System.out.print(y+"*"+x+"="+x*y+"\t");
}
System.out.println();
}
}

}

JavaScript:

<script type="text/javascript">
//用表格形式显示一个九九乘法表


document.write("<table>");


for (var x = 1; x <= 9; x++)
{
document.write("<tr>");
for (var y = 1; y <= x; y++)
{
document.write("<th>"+y+"*"+x+"="+y*x+"</th>");
}
document.write("</tr>");
}
document.write("</table>");


</script>

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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