面试题记录

1.全局锁 乐观锁 悲观锁

  • 悲观锁:每次去拿数据的时候,都默认别人会修改这个数据,所以都会上锁,这样就会阻止其他人修改该数据,直至锁被释放。
  • 乐观锁:每次去拿数据的时候,都默认别人不会修改这个数据,所以不会上锁,但是在提交更新的时候,回去判断一下在此期间有没有人去更新这个数据。
  • 全局锁就是对整个数据库实例加锁,MySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是Flush tables with read lock(FTWRL)。当你需要将整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的一下语句就会被阻塞,数据更新语句(数据的增删改),数据定义语句(包括建表、修改表结构等)和更新类事务的提交语句。

2. TCP连接时为什么需要第三次握手而不是两次

为了防止已经失效的连接请求报文段又突然传到服务端,因而产生错误。A发送的一个连接请求在网络结点的时间滞留,以至于延误到连接释放的某个时间才到达B。B收到这个请求的报文段后,误以为A又发出了一次新的请求连接,于是向A发送确认报文段,同一建立连接。但是由于A并没有发出新的请求连接,所以A不会理睬B的确认也不会向B发送数据。但B却认为连接已经建立,一直等待A发来数据。B的资源就白白浪费了。

3.TCP/IP工作流程

  • 在源主机上,应用层将一串应用数据流向下传输给传输层
  • 传输层将应用数据截流成分组,并加上TCP报头形成TCP段,向下递交给网络层
  • 在网络层给TCP段加上包括源主机,目的主机IP地址的IP报头,生成一个IP数据包,并将IP数据包向下递交给链路层
  • 链路层在其MAC帧的数据部分装上IP数据包,再加上源主机,目的主机的MAC地址和帧头,并根据其目的的MAC地址,将MAC帧发往目的主机或IP路由器
  • 在目的主机,链路层将MAC帧的帧头去掉,并将IP数据包向上递交给网络层
  • 网络层检查IP报头,如果报头中校验和计算结果不一致,则丢弃该IP数据包,若校验和计算结果一致,则去掉IP报头,将TCP段向上递交给传输层
  • 传输层检查顺序号,判断是否是正确的TCP分组,然后检查TCP报头数据,若正确,则向源主机发送确认信息,若不正确或丢包,则向源主机要求重发信息
  • 在目的主机,传输层去掉TCP报头,将排好顺序的分组组成应用数据流送给应用程序,这样目的主机接收到的来自源主机的字节流,就像是直接接收来自源主机的字节流一样

4.一次完整的http请求

  • 对网址进行DNS域名解析,得到对应的IP地址

浏览器搜索自己的DNS缓存,缓存中维护一张域名与IP地址的对应表;

若没有,则搜索hosts文件;

若没有,则操作系统将域名发送至本地域名服务器(递归查询方式),本地域名服务器查询自己的DNS缓存,查找成功则返回结果,否则,通过以下方式迭代查找:

本地域名服务器将得到的IP地址返回给操作系统,同时自己将IP地址缓存起来;

操作系统将IP地址返回给浏览器,同时自己也将IP地址缓存起来; 至此,浏览器已经得到了域名对应的IP地址。

  • 根据这个IP,找到对应的服务器,发起TCP的三次握手
  • 建立TCP连接后发起HTTP请求
  • 服务器响应HTTP请求,浏览器得到html代码
  • 浏览器解析html代码,并请求html代码中的资源(如js、css、图片等)(先得到html代码,才能去找这些资源)
  • 浏览器对页面进行渲染呈现给用户
  • 服务器关闭关闭TCP连接

5. 

 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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