java程序员面试宝典(2)

算法大神左程云耗尽5年心血分享程序员代码面试指南第2版文档 前言 对工程师而言,算法既是基础能力,也是进阶突破的必备能力。 本文内容深入浅出,不仅涉及算法知识本身,更能让读者解决问题的思维升级。不论是面试准备,还是日常学习,本文都可以成为你进入算法世界的不二选择。 相比在网上泛泛地刷题,本文更强调最优解和举一反三的能力。对算法原型的介绍也能帮助程序员更高效地准备面试与提升自己,以及在不断变化的题目中迅速找到思路。 也是程序员求职或跳槽刷题人的优选之作!作者用丰富的工作经验和对算法的深刻理解,通过精辟的示例,把代码面试题目最优解解释得简明和“平易近人”。 本 阅读详情

1.      二维数组的长度是否固定:长度不固定。Java数组长度可以动态变化。如int[][] arr = new int [3][];arr[0] = newint[]{4};arr[1] = new int[]{4,5};

2.      比较器是什么:对于Comparable接口来说,它往往是进行比较类需要实现的接口,它仅包含一个compareTo()方法,只有一个参数,返回值为int类型(没有实现Comparable则不可比较)。Comparator接口一般不会被集合元素类所实现,而是单独实现或用匿名内部类的方式实现。比较器还用于集合元素的排序。

3.      Vector与ArrayList的区别:Vector的大多数成员方法都会加上synchronized关键字,是线程安全的,因此效率没ArrayList高。

4.      HashMap和HashTable的区别:(1)HashTable方法是同步的,多线程场合用它,HashMap不能同步。(2)HashTable不允许null值(key和value都不可以)。HashMap都允许。(3)HashTable有一个contains()方法,功能与containsValue()功能一样。(4)HashTable使用Enumeration,HashMap使用Iterator。(5)HashTable中的hash数组默认大小是11,增加方式是:old*2+1。HashMap中hash数组默认大小是16,而且一定是2的指数。(6)哈希值的使用不同,HashTable直接使用对象的hashCode,而HashMap会重新计算hash值。

5.      如何把集合对象中的元素进行排序:如果列表中的元素都是相同类型的,并且这个类实现了Comparable接口,可以简单的调用Collections.sort()。如果这个类没有实现Comparator,就可以传递一个Comparator实例作为sort()的第二个参数进行排序。如:Comparator comp = Collections.reverseOrder();(Collection是集合类的上级接口,继承与他的接口主要有Set 和List.Collections是针对集合类的一个帮助类,他提供一系列静态方法实现对各种集合的搜索、排序、线程安全化等操作。)Collections.sort(集合list,比较器comp);

6.      Foreach运行原理:(1)调用指定集合对象的Iterator()方法,得到迭代器。(2)然后使用迭代器的hasNext()方法判断是否有下一个元素来进行循环。(3)每一次循环调用next()方法,得到下一个元素。数组或实现了Iterable接口的类实例都可以使用foreach循环。

7.      如果没有设置布局格式,JFrame是无法直接加入JButton组件的,即使调用了add()方法,界面上也是空白的。

8.      要用Swing制作界面很简单:(1)new JFrame(“窗口名”)。(2)设置窗口关闭时,程序退出:jframe.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE)。(3)设置大小和可见性。

9.      Swing提供两种文本输入组件,一个是JTextField,它代表只能单行输入的文本框,一般创建需要提供长度参数。另一个则是JTextArea,它代表可以多行输入,创建要提供长度和高度两个参数。

10.  Swing事件类型比较多,但有通用使用和定义规则:(1)组件都有addXXXListener()和removeXXXListener()方法,XXX代表事件的类型和含义。(2)XXX事件的监听器类型叫做XXXListener。(3)XXX事件的类名叫做XXXEvent,它往往作为XXXListener接口方法中的参数类型。

11.  Swing监听器有适配器,为一些监听器接口的方法提供默认的空实现。如KeyListener可以用new KeyAdapter代替,这样无需实现KeyListener中不想实现的接口。

12.  Java提供java.io.File类对目录和文件进行操作:isDirectory和isFile方法检查该File对象所代表的是目录还是普通文件。list方法用于得到目录下所有的文件名,类型为字符串数组。getName方法得到文件名,不包含它的路径。

13.  如何使用随机存储文件RandomAccessFile类:(1)用length()方法获得文件内容长度。(2)用seek()方法随机到达任何需要存取数据的地方。(3)调用read()方法获取当前位置的数据,用write()方法写入数据(单位是字节)。(4)调用close关闭文件的打开。

14.  字节流处理的是计算机最基本的单位byte。

15.  可序列化是数据持久化的一种方案(如Tomcat保存session数据就用它)。java.io.Serializable接口是可以进行序列化的类的标志性接口,该接口本身没有任何需要实现的抽象方法。它仅仅是用来告诉JVM该类的对象可以进行序列化,并且它的序列化ID由静态的serialVersionUID变量提供。serialVersionUID变量是一个静态的finallong型的常量,它的作用在序列化和反序列化的过程中起到辨别一个类的作用。

补充:serialVersionUID 用来表明类的不同版本间的兼容性。如果你修改了此类, 要修改此值。否则以前用老版本的类序列化的类恢复时会出错。为了在反序列化时,确保类版本的兼容性,最好在每个要序列化的类中加入private static final long serialVersionUID这个属性,具体数值自己定义。
  
在警告上点左键就可以自动添加。当然也可以去掉警告。设置:Window-->Preferences-->Java,将serializable class without serialVersionUID的设置由warning改为Ignore。然后Eclipse会重新编译程序,那些警告信息也就消失了。

16.  如何序列化和反序列化一个java对象:(1)让需要序列化的类实现java.io.Serializable接口。(2)提供静态的long型的常量serialVersionUID。(3)如果是序列化对象,则用一个输入流创建ObjectOutputStream对象,然后调用writeObject()方法。(4)如果反序列化,首先使用一个输入流创建一个ObjectInputStream对象,然后调用readObject()方法,得到一个Object类型的对象,最后再做类型的强制转换。(5)关闭流。(该方法可以将对象永久存入文本中,再从文本中还原对象)

17.  进程是CPU、内存等系统的基本单位,而线程又是进程的执行单元。多进程的并发对于数据的共享是很困难的,而多线程却相当的容易。进程是占用系统资源的基本单位。一个进程中的线程是可以相互通信的,但不同进程之间的线程是不能相互通信的。

18.  如何启动一个线程:继承自Thread类的线程类,可以通过new创建一个线程对象以后,执行start()方法开始一个线程。实现了Runnable接口的线程类,需要用它的对象实例,作为Thread类构造方法的参数,创建一个Thread对象,然后调用start()方法开始一个线程。(如:Thread t =new Thread(new RunnableTest());t.start())

19.  如何同步:sychronized关键字要为某一段代码加上一个同步锁,需要绑定在某一个对象上,即提供一个对象的引用(如sychronized(obj){```代码```})。如果是同步方法,只需加sychronized修饰即可。

补充:悲观锁假定其他用户企图访问或者改变你正在访问、更改的对象的概率是很高的,因此在悲观锁的环境中,在你开始改变此对象之前就将该对象锁住,并且直到你提交了所作的更改之后才释放锁。悲观的缺陷是不论是页锁还是行锁,加锁的时间可能会很长,这样可能会长时间的限制其他用户的访问,也就是说悲观锁的并发访问性不好。与悲观锁相反,乐观锁则认为其他用户企图改变你正在更改的对象的概率是很小的,因此乐观锁直到你准备提交所作的更改时才将对象锁住,当你读取以及改变该对象时并不加锁。可见乐观锁加锁的时间要比悲观锁短,乐观锁可以用较大的锁粒度获得较好的并发访问性能。但是如果第二个用户恰好在第一个用户提交更改之前读取了该对象,那么当他完成了自己的更改进行提交时,数据库就会发现该对象已经变化了,这样,第二个用户不得不重新读取该对象并作出更改。这说明在乐观锁环境中,会增加并发用户读取对象的次数。

20. 生产者与消费者模型的多线程例子:在所有Java.lang.Object中,包含3个重载的wait()方法以及notify()和notifyAll()方法(notifyAll唤醒所有等待线程,不管是生产者还是消费者)。主要让当前的线程进入等待池或从等待池唤醒一个或多个线程。
Java程序员面试宝典第二版 - 全面覆盖技术要点 Java语言自1995年问世以来,凭借其“一次编写,到处运行”的跨平台特性迅速成为业界的宠儿。Java的历史发展涉及多个重要里程碑,如J2SE、J2EE和J2ME的推出,以及Java 8带来的函数式编程的变革。了解Java的演进不仅可以帮助开发者把握技术动态,还能加深对Java语言本身特性的理解。异常是Java语言中用于处理程序运行时错误的一种机制。在Java中,所有的异常都是Throwable类的实例,Throwable类是所有异常类的超类。 阅读详情

相关推荐

ESP-01S获取网络时间踩坑全记录:AT指令调试、JSON解析乱码、时区处理,一个都不能少

本文详细记录了使用ESP-01S WIFI模块获取网络时间的完整过程,包括AT指令调试、JSON解析乱码处理以及时区转换等关键步骤。通过实战案例和代码示例,帮助开发者避开常见陷阱,实现稳定的网络时间同步功能。

weixin_30460489的博客 295

java程序员面试宝典2

java内存管理垃圾收集java中的垃圾收集有哪些优势java中使用被称为垃圾收集器的技术来监视java程序的运行,当对象不再使用的时候,就会自动释放对象所使用的内存。java使用一系列软指针来跟踪对象的各个引用,并用一个对象表将这些软指针映射为对象的引用。之所以称为软指针,是因为这些指针并不直接指向对象,而是指向对象的引用。使用软指针,java的垃圾收集器能能够以单独的线程在后台运行,并一次检查每

xiantouxu的博客 446

Jetson-nano 编译实时内核并烧录

前言 之前一篇文章介绍了正常的烧录过程,使用的是默认内核,实际工作中需要对内核打补丁升级为实时内核,并对其重编译。 一、准备内容 官网大法好 官方内核下载链接 官方交叉编译器下载链接 官方文档 ubuntu主机一台 根据官网选择下载对应的文件, 1、L4TDriver Package (BSP) source jetson内核文件。 2、官方交叉编译器 因为我们不是在jetson上直接编译,而jetson是arm平台,所以要进行交叉编译。 二、使用步骤 1.解压 内核 tar -xjf public_s

ldl371122的博客 3287

金九银十北漂记第2篇:《Java程序员面试宝典》读书笔记

尽信书,则不如无书。—–孟子

张翠山的博客 2915

微信小程序scroll-view,点击menu,滚动到锚点;滚动到锚点,激活menu。

首先看看效果图1、首先是点击菜单,滚动列表,这个实现比较简单。直接使用scroll-view 的 scroll-into-view属性,小程序文档。<view class='container'> <!-- 菜单 --> <view class='menu'> <ul> <!-- scrollList 修改cate --&g...

weixin_39834214的博客 1万+

MID360+fastlio功能笔记

前言。

qq_35598561的博客 5300

【JAVA程序员面试宝典】2天看完了-谈谈我的理解吧

今天开启阅读了这本书,中断了原计划中算法中级层次的系统性训练,我觉得先看看面试题吧。先给这本书A掉再说。 阅读了一天,大概阅读了一半,有点失望,因为这本书讲解的面试都是基础中的基础,我看着都着急,作者很难深入系统层次的去谈论技术,都是一些表面的文章。

阿利在努力 7268

Hyper-V集群部署指南

工欲善其事,必先利其器。搭建一个方便管理的服务集群,是分布式学习很重要的环境。 目前流行的虚拟机产品主要为Vmware 和 win10自带的Hyper-V(win10家庭版无此功能),网上关于Vmware的教程更多,显然它更容易上手,但Hyper-V也算是一个很不错的产品,这里记录一下我的学习过程: 目录 Hyper-V的安装 服务集群的搭建 虚拟机的网络通信 NAT网络的搭建 端口映射 Linux的静态IP 虚拟机的自启动问题 Hyper-V的安装 也不能算说是安装,如果你的win1

Swing 6919

JAVA程序员面试宝典2

118、LINUX下线程,GDI类的解释。LINUX实现的就是基于核心轻量级进程的"一对一"线程模型,一个线程实体对应一个核心轻量级进程,而线程之间的管理在核外函数库中实现。 GDI类为图像设备编程接口类库。 119、STRUTS的应用(如STRUTS架构) Struts是采用Java Servlet/JavaServer Pages技术,开发Web应用程序的开放源码的framework。 ...

iteye_19399的博客 146

手势控制 Python !Leap Motion Python 开发教程 (二)

手势控制 Python !Leap Motion Python 开发教程 (二) 现在进入正题,我来给大家总结一下我在使用 Leap Motion 开发过程中的经验以及学到的东西,其中我会概括以及翻译官方给出的注释,为了让这些注释更加通俗易懂,让大家更好理解。 回顾 在上一篇文章中我们讲了如何配置 Leap Motion 的 Python 2.7 的开发环境,如果您还没有配置好您的开发环境,可以参...

成畅的博客 3193

反光柱定位算法实战05:Cartographer Landmark融合定位——从原理到实战

本文介绍了CartographerLandmark融合定位方案,该方案将反光柱作为Landmark节点直接融入Cartographer后端优化框架,避免了传统双系统切换导致的位姿跳变问题。文章详细阐述了Landmark的核心原理、数据发布格式(包括ID、坐标、权重等关键字段)以及两种工作模式(建图模式和导航模式)。特别指出组合反光柱作为Landmark可提供方向参考,有效解决镜像歧义问题。该方案通过统一优化框架实现稳定定位,尤其适用于缺乏自然特征的环境,但存在ID匹配不稳定等局限性。整体而言,Cartogr

Studying…… 424

《Java程序员面试宝典》5.2——中间缓存变量机制

转载自:http://blog.youkuaiyun.com/waycaiqi/article/details/43486249 看到第三版中5.2的例题4,一开始只是简单地接受中间缓存变量的机制,例题如下: [java] view plain copy   public   class   Test {        public   stati

半个橙子的博客 519

Altium Designer (AD) 设计软件高频面试题及参考答案(3万字长文)

在Altium Designer(AD)中,设计复用是一种关键的策略,它允许设计师在多个项目中重复使用经过验证的设计元素,如原理图符号、PCB布局、元器件封装和设计规则集。在Altium Designer (AD) 中,手动布线和交互式布线是PCB设计中常见的两种布线模式,它们提供了设计师对布线路径的直接控制,特别是在处理复杂或关键信号路径时尤为有用。在Altium Designer (AD) 中进行电路级仿真是一项重要的设计验证步骤,它允许设计师在实际制造之前对电路的行为进行预测和分析。

大模型大数据攻城狮的专栏 4782

java程序员面试宝典第四版,Spring Boot 2(2)

JVM,JAVA集合,JAVA多线程并发,JAVA基础,Spring原理,微服务,Netty与RPC,网络,日志,Zookeeper,Kafka,RabbitMQ,Hbase,MongoDB,Cassandra,设计模式,负载均衡,数据库,一致性哈希,JAVA算法,数据结构,加密算法,分布式缓存,Hadoop,Spark,Storm,YARN,机器学习,云计算…《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取!

2301_82241859的博客 714

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

JAVA程序员面试宝典(2)

60、什么情况下调用doGet()和doPost()?Jsp页面中的form标签里的method属性为get时调用doGet(),为post时调用doPost()。   61、 servlet的生命周期web容器加载servlet,生命周期开始。通过调用servlet的init()方法进行servlet的初始化。通过调用 service()方法实现,根据请求的不同调用不同的do***()方法。

Zane 674

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

2024年面试前如何准备才能提高成功率(2),java程序员面试笔试宝典附录答案

一般像这样的大企业都有好几轮面试,所以自己一定要花点时间去收集整理一下公司的背景,公司的企业文化,俗话说「知己知彼百战不殆」,不要盲目的去面试,还有很多人关心怎么去跟HR谈薪资。这边给大家一个建议,如果你的理想薪资是30K,你完全可以跟HR谈33~35K,而不是一下子就把自己的底牌暴露了出来,不过肯定不能说的这么直接,比如原来你的公司是25K,你可以跟HR讲原来的薪资是多少,你们这边能给到我的是多少?你说我这边希望可以有一个20%涨薪。

2401_84584583的博客 677

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

Java程序员面试笔试宝典(笔记)2018/2/27

1.Java语言的特点①面向对象②跨平台③提供内置类库④提供了对Web应用开发的支持⑤健壮安全⑥去除C++语言中难以理解、容易混淆的特性2.Java与C/C++有什么异同①解释性语言②面向对象Vs面向对象与面向过程③指针④多重继承⑤垃圾回收⑥运算符重载、预处理、goto语句、自动强制类型的转换、结构和联合⑦平台无关⑧内建注释文档⑨标准类库3.public static void main(Stri...

老斯儿的博客 1091

阿里P8大牛力荐Java程序员进阶必读的书籍清单(附电子版)

写在前面 Java今年已经 25 岁了,虽然现在还是个小伙子,但仍常年稳坐各大编程语言榜单前列,一直是大多数开发者心中最流行的编程语言。Java工程师就业面广、薪资高,这得益于Java语言优良的关键特性,现在越来越多的朋友仍然在加入Java阵营。 但当你踏入这一行开始,就必须不断地学习提升自己保持核心竞争力,那么关乎于程序员,除了做项目来提高自身的技术之外,还有一种提升自己的专业技能就是:多!看!书!毕竟,书是学习的海洋呢!So,Java程序员你们准备好了吗?双手奉上Java程序员必读之热门书单。 .

一入Java深似海 1371

【亲测免费】 Java程序员面试宝典_第二版清晰版

Java程序员面试宝典_第二版清晰版 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 欢迎来到我们的资源仓库!这里为您提供的是《Java程序员面试宝典_第二版清晰版》的电子书资源。这本书是Java程序员面试的必备资料,内容详实,覆盖了Java技术栈的各个方面,旨在帮助您在面试中展现出最佳状态。 本书包含但不限于以下内容: Java基础知识 Java集合框架 Java多线程与并发...

gitblog_06777的博客 402

高能!阿里技术官出品“Java架构宝典”,原理+实战,真实的P7直通车

前言 架构师,是很多程序员的职业目标,在职业规划当中,成为架构师,是一个漫长的过程,当然也需要一个完整且靠谱的计划,尤其是在技术层面上,需要有一个更高层次的成长,这可能就需要一个完整的路线了。 提起Alibaba架构师,含金量更不用说了,算是业内的标杆了,实际上Alibaba内部也有在不断去培养自己公司人员,所以在大厂里的成长是飞速的,至于如何追赶上这些大佬,就看自己努力多少了。 今天,高能的地方来了!Alibaba出品的“Java架构宝典”分享给大家,从原理到实战,一应俱全!这份Java架构宝典主要

weixin_50666791的博客 260

劲爆!java面试常见问题

前言: 说到算法,相信每一个程序员和接触过程序员的朋友都不会陌生,直到现在算法一直占着面试必问的地位,而算法面试也仍是当前最适合公司筛选程序员的方法之一,在阿里,字节跳动、华为等公司带动下,无论是求职者还是面试官,都逐渐认识到算法面试其实是相对高效、准确且公平的筛选机制**,可能你会觉得算法面试有几个实际工作中用到的,不过是“面试造火箭,工作拧螺丝”**罢了,那我想说你并没有认识到算法面试的真正目的。 说简单点,算法面试就是为了筛选出足够聪明要么足够勤奋的人,在一个算法题中,不仅考察你的沟通能力,你的逻辑思

m0_56830858的博客 158

《程序员面试笔试宝典》(第二版)终于在万众期待中出版啦~

《程序员面试笔试宝典》(第二版)终于在万众期待中出版啦~它是知名畅销书《程序员面试笔试宝典》的第二版、《Java程序员面试笔试宝典》的姊妹篇,而定价只要44元哦,希望本书的出版能够让更多的求职者能够走进理想的企业。

《程序员面试笔试宝典》 4185

Java程序员面试笔试宝典,靠着这份JAVA核心面试知识整理(PDF

Spring特点 Spring核心组件 Spring常用模块 Spring主要包 Spring常用注解 Spring第三方结合 Spring IOC原理 Spring APO原理 Spring MVC原理 Spring Boot原理 JPA原理 Mybatis缓存 Tomcat架构 07 微服务 服务注册发现 API网关 配置中心 事件调度(kafka) 服务跟踪(starter-sleuth) 服务熔断(Hystrix) API管理 08 Netty与RPC Netty原理 Netty高性能.

m0_60746500的博客 775

java程序员技术路线,java程序员面试笔试宝典pdf

在高并发下,Java程序的GC问题属于很典型的一类问题,带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」,由于GC期间都存在Stop The World问题,因此很容易导致服务超时,引发性能问题。我们团队负责的广告系统承接了比较大的C端流量,平峰期间的请求量基本达到了上千QPS,过去也遇到了很多次GC相关的线上问题。这篇文章,我再分享一个更棘手的Young GC耗时过长的线上案例,同时会整理下YGC相关的知识点,希望让你有所收获。内容分成以下2个部分:概述+ Java技术体系+Jav

EDGNB123的博客 708

阿里专家精心整理分享的Java程序员面试笔试通关宝典PDF

为什么我不完全主张自学?①平台上的大牛基本上都有很多年的工作经验了,你有没有想过之前行业的门槛是什么样的,现在行业门槛是什么样的?以前企业对于程序员能力要求没有这么高,甚至十多年前你只要会写个“Hello World”,你都可以入门这个行业,所以以前要入门是完全可以入门的。②现在也有一些优秀的年轻大牛,他们或许也是自学成才,但是他们一定是具备优秀的学习能力,优秀的自我管理能力(时间管理,静心坚持等方面)以及善于发现问题并总结问题。

pckzzy119的博客 1077
上一篇: 高效能人士七个习惯及提升
下一篇: 第6章 枚举和注解
xflame
博客等级 码龄16年 7粉丝 70原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值