蔡徐鸡的搞笑大厂面试经历

蔡徐鸡的搞笑大厂面试经历

在某个阳光明媚的上午,蔡徐鸡满怀信心地走进了互联网大厂的面试房间。等待他的是一位严肃的面试官。

第一轮提问

面试官: 请你讲一下JVM的内存模型。

蔡徐鸡: 这个简单,JVM有堆和栈,栈用来存储局部变量,堆用来存对象,我记得有个方法区,还有个本地方法栈吧?嘿嘿。

面试官: (微笑)不错,继续努力。

面试官: 那么,你了解过线程池的工作原理吗?

蔡徐鸡: 线程池就是很多线程一起工作,分担任务,执行得很快!

面试官: 嗯嗯,有点道理。

面试官: 你能解释一下HashMap的工作机制吗?

蔡徐鸡: HashMap就是用来存东西的,哈希表,装东西贼快。

面试官: (皱眉)嗯,那我们继续。

第二轮提问

面试官: 说说Spring的IOC是什么?

蔡徐鸡: IOC就是控制反转,Spring帮我管着对象,我只要用就行了!

面试官: (点头)有些理解。

面试官: 那么MyBatis是如何工作的?

蔡徐鸡: MyBatis就是SQL和Java的桥梁,帮我连数据库的!

面试官: 对。

面试官: 你知道Redis是如何实现高并发的吗?

蔡徐鸡: Redis快得很,放内存里,直接拿,不用找磁盘!

面试官: (满意)

第三轮提问

面试官: 请你讲述一下DDD的基本原则。

蔡徐鸡: DDD,嗯……就是做设计的?

面试官: (无语)

面试官: 那Docker的基础概念你了解多少?

蔡徐鸡: Docker是个容器,啥都能装,嘿嘿。

面试官: 你对设计模式有多少了解?

蔡徐鸡: 设计模式就是设计东西的方法,听说过单例模式!

面试官: (叹气)今天就到这里吧,回去等通知。


技术点详细讲解

  1. JVM内存模型

    • JVM内存分为:堆、栈、本地方法栈、方法区、程序计数器。
    • 堆:存放所有对象实例和数组。
    • 栈:存放局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口。
    • 方法区:存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量,即时编译器编译后的代码。
  2. 线程池工作原理

    • 线程池通过减少线程创建和销毁的次数来提高性能。
    • 线程池的主要参数包括:核心线程数、最大线程数、线程空闲时间、任务队列。
  3. HashMap工作机制

    • 基于数组+链表/红黑树的数据结构。
    • 使用哈希函数计算存储位置,处理冲突的方式有链地址法和开放地址法。
  4. Spring IOC(控制反转)

    • IOC是一种设计思想,指将对象的创建和依赖的管理交给Spring容器。
    • 通过配置文件或注解实现依赖注入。
  5. MyBatis工作原理

    • MyBatis是一个优秀的持久层框架,支持自定义SQL、存储过程。
    • 通过XML或注解来配置和映射原生信息,将Java对象与数据库中的数据进行映射。
  6. Redis高并发实现

    • 采用单线程模型,基于非阻塞I/O和事件驱动机制。
    • 数据全部存在内存中,减少I/O操作。
  7. DDD(领域驱动设计)

    • 强调复杂软件项目的领域建模。
    • 通过聚合、值对象、实体、领域事件等概念来组织代码。
  8. Docker基础概念

    • Docker是一个开源的应用容器引擎。
    • 允许开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上。
  9. 设计模式

    • 常见的设计模式包括:单例模式、工厂模式、观察者模式、策略模式等。
    • 设计模式是针对某一特定问题的可复用解决方案。

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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