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。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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