今天面试的总结--百度

本文分享了一次参加百度面试的经历,面试职位与支付宝类似产品的开发有关。重点考察了应聘者对于数据库管理和多线程编程的理解,并回顾了面试中涉及的具体问题,如实现HashMap、多线程与多进程的区别以及数据库锁机制等。


今天参加了大猫内推的面试,部门是做类似支付宝的相关产品的,所以对数据库与多线程要求很高。

由于工作原因,根本接触不到数据库,多线程接触的也少,所以面试非常吃力,直接挂掉的节奏。

做个总结,也为以后的面试提供资料,或许一年之后再看到这篇文章,就跟我现在看一年前的文章一样有些许感触。


1.实现一个HashMap


2.多线程与多进程的各自优缺点


3.数据库锁机制,比如说多客户端同时要修改一条数据,如何保持数据的一致性


大概就这些问题吧,其实面试都大同小异,java的知识点就那么多,数据结构占大头,java虚拟机,多线程


数据库尤为重要,好久没接触数据库了,目前只会CRUD,惭愧啊


百度的面试还是注重基础的。


最后有一些交流,比如说干的活是否为产品核心功能的重要性等等。面试结束后,我越发的想尽快从目前的这个火坑跳出去,我也相信机会是给有准备的人。

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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