2015-1-7日 一家互联网公司电话面试

最新推荐文章于 2024-04-28 00:05:16 发布
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本文深入探讨了Java中ArrayList和LinkedList的区别，以及在SQLite数据库中如何在新版本中添加字段的方法。同时，还涉及了ViewGroup的onMeasure和onLayout方法的区别，统计Activity显示时间的技巧，WebView的使用及内容修改，Darvik虚拟机与Java虚拟机的对比，引入NDK的目的和作用，Java异常机制及关键字的使用，和webview的使用。

1，Java的arraylist和linklist有什么区别？ 还有一个waite 的区别？


2，SQlite里面如果想在新版本数据库里增加一个字段 怎么操作？


3，继承ViewGroup，onMeasure onLayout的区别？


4，如何统计一个Activity显示在屏幕上的时间？Activity的生命周期简介。



5，webview的使用，如何使用java改变webview的内容？


6，Darvik虚拟机和java虚拟机的区别？



7，为什么引入NDK，NDK的作用？


8，Java的异常机制？finalize finally try catch的使用。

面试-----公司和学生之间一道巨大的鸿沟
悟已往之不谏，知来者之可追
06-10 1593
Joel Spolsky曾经感叹：招聘难，难于上青天（此处笔者稍加演绎:)）。他有两个辛辣但不乏洞察力的断言：真正的牛人也许一辈子就投大概4次简历，这些家伙一毕业就被好公司抢走了，并且他们的雇主会给他们不赖的待遇，所以他们也不想挪窝。（刚刚去世的Dennis Ritchie就是这样一个人）而“人才”市场上能找到的大多都不是什么人才。招到这帮人轻则费钱重则把你公司搞挂。 （当我把这篇文章给
程序人生：拼多多面试中的技术考察与职业规划
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在当今竞争激烈的互联网行业，拼多多作为一家具有影响力的电商企业，其面试流程和技术考察标准备受关注。本文的目的是深入剖析拼多多面试中的技术考察内容，帮助程序员了解面试的重点和难点，同时为他们的职业规划提供有价值的建议。范围涵盖了拼多多常见的技术岗位面试，包括但不限于后端开发、前端开发、算法工程师等，对面试中的技术问题、职业发展路径等方面进行全面探讨。本文将按照以下结构展开：首先介绍拼多多面试和职业规划的背景知识，包括目的、读者和结构概述等；接着阐述核心概念，分析不同技术岗位的考察要点及相互联系；
微软Google等互联网公司经典面试智力题和解答
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前端面试-基础篇
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杭州互联网公司和生活成本
java爱好者
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一二线大厂 字节跳动 基本情况 ：字节总部在北京，在上海、深圳、杭州、广州、成都等地都有办公室。今年 6 月，抖音电商落户杭州。 业务方向 ：抖音电商、抖音餐饮、字节跳动广告业务、字节跳动本地生活 工作地点 ：余杭区中国杭州 5G 创新园 5 层、余杭区杭州巨量引擎网络技术有限公司 1401 福利情况：六险一金(12%)、包三餐、免费下午茶+零食、免费健身房、Top 薪酬、住房补贴 招聘情况：主要招聘后端（Java、Go）、前端、测试等岗位。 面试 ： 面试这块的话，主要是问计算机基础知识，一般先会让你
Java入门基础及面试100题--初入门
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Java入门基础及面试100题 1、面向对象的特征有哪些方面？ 答：面向对象的特征主要有以下几个方面： - 抽象：抽象是将一类对象的共同特征总结出来构造类的过程，包括数据抽象和行为抽象两方面。抽象只关注对象有哪些属性和行为，并不关注这些行为的细节是什么。 - 继承：继承是从已有类得到继承信息创建新类的过程。提供继承信息的类被称为父类（超类、基类）；得到继承信息的类被称为子类（派生类）。继承让变化中的软件系统有了一定的延续性，同时继承也是封装程序中可变因素的重要手段（如果不能理解请阅读阎宏博士的《Java与
华为Android面试真题解析，成功定级腾讯T3-2
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Ankie资深技术项目经理
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【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
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内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
管理系统实战项目：从零构建基础教程
12-27
本实战项目旨在帮助读者从零开始，逐步掌握管理系统的构建过程。我们将涵盖从需求分析、系统设计、数据库搭建、核心功能开发到系统测试与部署的全过程。通过本教程，你将深入了解管理系统的基础知识和实战技能。
Docker基本使用命令[代码]
12-27
本文详细介绍了Docker的基本使用命令，包括帮助命令、镜像命令和容器命令。帮助命令部分涵盖了docker version、docker info和docker --help的使用方法，用于查看Docker的版本信息、系统信息和帮助手册。镜像命令部分包括搜索镜像（docker search）、拉取镜像（docker pull）、查看镜像（docker images）和删除镜像（docker rmi）等操作。容器命令部分则详细讲解了启动容器（docker run）、查看容器（docker ps）、退出容器（exit或ctrl+p+q）、进入容器（docker exec/attach）、启动/重启/停止容器（docker start/restart/stop/kill）、删除容器（docker rm）、查看容器日志（docker logs）、查看容器进程（docker top）、查看容器内部细节（docker inspect）、拷贝文件（docker cp）以及查看容器资源占用情况（docker stats）等操作。这些命令为Docker的日常使用提供了全面的指导。
垃圾废弃物目标检测数据集_20251118_143436.zip
12-27
一、基础信息 • 数据集名称：垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：1124张图片 验证集：375张图片 总计：1499张图片 • 训练集：1124张图片 • 验证集：375张图片 • 总计：1499张图片 • 分类类别：包含60多个垃圾和废弃物类别，如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片来源于实际场景，细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型，用于智能垃圾桶或回收系统，提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发：集成至环保和废弃物管理应用，提供实时垃圾识别功能，促进回收和环境保护，支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉与环保领域的交叉研究，助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文，推动技术创新。 • 教育与培训：可用于学校或培训机构，作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源，培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片经过准确标注，确保边界框定位精确；包含多种垃圾类别，覆盖常见废弃物，提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接用于目标检测任务，并支持扩展到其他视觉任务，如分类或分割。 • 实际应用价值：专注于垃圾识别，为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑，有助于减少污染和促进循环经济。
水下垃圾实例分割数据集_20251118_214956.zip
12-27
水下垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：水下垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：1049张图片 验证集：300张图片 测试集：150张图片 总计：1499张图片 • 训练集：1049张图片 • 验证集：300张图片 • 测试集：150张图片 • 总计：1499张图片 • 分类类别： Aerosol（气溶胶罐） Aluminium blister pack（铝泡罩包装） Aluminium foil（铝箔） Battery（电池） Broken glass（碎玻璃） Carded blister pack（卡式泡罩包装） Cigarette（香烟） Clear plastic bottle（透明塑料瓶） Corrugated carton（瓦楞纸箱） Crisp packet（薯片袋） Disposable food container（一次性食品容器） Disposable plastic cup（一次性塑料杯） Drink can（饮料罐） Drink carton（饮料纸盒） Egg carton（鸡蛋盒） Foam cup（泡沫杯） Foam food container（泡沫食品容器） Food Can（食品罐） Food waste（食物垃圾） Garbage bag（垃圾袋） Glass bottle（玻璃瓶） Glass cup（玻璃杯） Glass jar（玻璃罐） Magazine paper（杂志纸） Meal carton（餐盒） Metal bottle cap（金属瓶盖） Metal lid（金属盖子） Normal paper（普通纸） Other carton（其他纸盒） Other plastic（其他塑料） Other plastic bottle（其他塑料瓶） Other plastic container（其他塑料容器） Other plastic cup（其他塑料杯） Other plastic wrapper（其他塑料包装） Paper bag（纸袋） Paper cup（纸杯） Paper straw（纸吸管） Pizza box（披萨盒） Plastic bottle cap（塑料瓶盖） Plastic film（塑料薄膜） Plastic gloves（塑料手套） Plastic lid（塑料盖子） Plastic straw（塑料吸管） Plastic utensils（塑料餐具） Polypropylene bag（聚丙烯袋） Pop tab（易拉罐拉环） Rope - strings（绳子-字符串） Scrap metal（废金属） Shoe（鞋子） Single-use carrier bag（一次性购物袋） Six pack rings（六罐环） Spread tub（涂抹桶） Squeezable tube（可挤压管） Styrofoam piece（泡沫塑料片） Tissues（纸巾） Toilet tube（卫生纸卷） Tupperware（特百惠） Unlabeled litter（未标记垃圾） Wrapping paper（包装纸） • Aerosol（气溶胶罐） • Aluminium blister pack（铝泡罩包装） • Aluminium foil（铝箔） • Battery（电池） • Broken glass（碎玻璃） • Carded blister pack（卡式泡罩包装） • Cigarette（香烟） • Clear plastic bottle（透明塑料瓶） • Corrugated carton（瓦楞纸箱） • Crisp packet（薯片袋） • Disposable food container（一次性食品容器） • Disposable plastic cup（一次性塑料杯） • Drink can（饮料罐） • Drink carton（饮料纸盒） • Egg carton（鸡蛋盒） • Foam cup（泡沫杯） • Foam food container（泡沫食品容器） • Food Can（食品罐） • Food waste（食物垃圾） • Garbage bag（垃圾袋） • Glass bottle（玻璃瓶） • Glass cup（玻璃杯） • Glass jar（玻璃罐） • Magazine paper（杂志纸） • Meal carton（餐盒） • Metal bottle cap（金属瓶盖） • Metal lid（金属盖子） • Normal paper（普通纸） • Other carton（其他纸盒） • Other plastic（其他塑料） • Other pl
HCIE-Cloud认证面试手册：云计算领域的面试准备
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