java 17 69 65_100道Java面试题收集以及参考答案

博客收集了100道Java面试题及参考答案,涵盖B/S与C/S架构、网络协议、Java开发平台、JVM、内存回收、JDK与JRE等内容,为Java开发人员面试提供参考。

100道Java面试题收集以及参考答案

1.什么是B/S架构?什么是C/S架构

?B/S(Browser/Server),浏览器/服务器程序

?C/S(Client/Server),客户端/服务端,桌面应用程序

2.你所知道网络协议有那些?

HTTP:超文本传输协议

FTP:文件传输协议

SMPT:简单邮件协议

TELNET:远程终端协议

POP3:邮件读取协议

3.Java都有那些开发平台?

?JAVA SE:主要用在客户端开发

?JAVA EE:主要用在web应用程序开发

?JAVA ME:主要用在嵌入式应用程序开发

4.什么是JVM?java虚拟机包括什么?

JVM:java虚拟机,运用硬件或软件手段实现的虚拟的计算机,Java虚拟机包括:寄存器,堆栈,处理器

5.Java是否需要开发人员回收内存垃圾吗?

大多情况下是不需要的。Java提供了一个系统级的线程来跟踪内存分配,不再使用的内存区将会自动回收

6.什么是JDK?什么是JRE?

JDK:java development kit:java开发工具包,是开发人员所需要安装的环境

JRE:java runtime environment:java运行环境,java程序运行所需要安装的环境

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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