互联网大厂Java面试:谢飞机的搞笑面试之旅

互联网大厂Java面试:谢飞机的搞笑面试之旅

第一轮:基本功考察

面试官:谢飞机,你好,先来聊聊Java的基本功吧。Java中的JVM是什么?

谢飞机:JVM就是Java虚拟机嘛,嗯,专门用来跑Java的,其他的我就不太清楚了。

面试官:不错,那你知道JUC是什么吗?

谢飞机:JUC...是不是Java的一个新版本?

面试官:你的幽默感不错。那多线程和线程池的区别呢?

谢飞机:多线程就是很多线程一起跑,线程池就是把线程放在池子里泡泡澡?

面试官:哈哈,有趣。那你听过HashMap和ArrayList吗?

谢飞机:当然,HashMap和ArrayList都是用来存数据的一个是表格一个是列表。

面试官:好,继续加油。

第二轮:框架与工具

面试官:说说Spring和SpringBoot的区别吧?

谢飞机:Spring是春天,SpringBoot是春天的靴子!

面试官:有创意,继续努力。那Dubbo是什么?

谢飞机:Dubbo是一个动画角色吧,我记得有个叫多拉A梦的!

面试官:有点意思,接下来是RabbitMQ。

谢飞机:RabbitMQ...是不是兔子和消息队列的结合?

面试官:嗯,有点道理。那Redis呢?

谢飞机:Redis是个数据库,用起来特别快,像闪电侠!

面试官:不错。

第三轮:深入挖掘

面试官:能谈谈MySQL和Linux的结合使用吗?

谢飞机:MySQL和Linux在一起就像...数据库在跑步机上!

面试官:有趣。那Docker是什么呢?

谢飞机:Docker是一个大的集装箱,可以装很多小程序。

面试官:设计模式你知道几个?

谢飞机:设计模式嘛,应该有一百八十种吧,具体名字我记不住。

面试官:那DDD呢?

谢飞机:DDD应该是...得得得,得什么呢?

面试官:好的,谢飞机,今天就到这里吧,回去等通知。


面试问题解析

  1. JVM (Java虚拟机)

    • JVM是Java Virtual Machine的缩写,是一种用于执行Java字节码的虚拟机。JVM是Java跨平台特性的核心,负责内存管理、垃圾回收和安全等。
  2. JUC (Java并发工具包)

    • JUC是Java.util.concurrent包的简称,提供了一些并发编程的工具,如线程池、并发集合和同步器等。
  3. 多线程与线程池

    • 多线程指的是程序中同时执行多个线程,而线程池是一个线程的集合,用于管理和复用线程,避免频繁创建和销毁线程的开销。
  4. HashMap和ArrayList

    • HashMap是一种基于哈希表的Map接口实现,用于存储键值对。ArrayList是一种可变大小的数组实现的List接口。
  5. Spring和SpringBoot

    • Spring是一个轻量级框架,用于构建企业级应用。SpringBoot是Spring的子项目,用于简化Spring应用的创建和部署。
  6. Dubbo

    • Dubbo是一个高性能Java RPC框架,提供了服务注册、发现和负载均衡等功能。
  7. RabbitMQ

    • RabbitMQ是一个开源的消息代理软件,支持多种消息传递协议,用于实现异步通信。
  8. Redis

    • Redis是一个开源的键值存储数据库,以高速存取和持久化特性著称,常用于缓存和实时数据处理。
  9. MySQL与Linux结合

    • MySQL通常在Linux服务器上运行,Linux提供了稳定的运行环境和强大的命令行工具,用于数据库管理和运维。
  10. Docker

    • Docker是一个开源的平台,用于开发、发布和运行应用,使用容器技术将应用及其依赖打包在一起。
  11. 设计模式

    • 设计模式是软件开发中常见问题的解决方案,如单例模式、工厂模式和观察者模式等,帮助提高代码可读性和可维护性。
  12. DDD (领域驱动设计)

    • DDD是一种软件开发方法论,强调通过对领域问题的深刻理解来驱动系统设计。

通过这次面试,谢飞机意识到需加强对以上技术的理解与应用,而不只是停留在表面。希望这次分享能帮助更多程序员同仁们在求职之路上少走弯路。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 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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