某互联网公司面试

本文深入探讨了CurrentHashMap的工作原理,volatile关键字的作用及其实现机制,JUC包下的同步工具如CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore的使用场景。同时,文章还讲解了如何在Java中实现并发和QPS限流,JVM调优策略,以及老年代垃圾回收机制。此外,还介绍了MySQL索引、日志(RedoLog、UndoLog、binLog)的作用,分库分表策略,Redis集群同步机制,TCP四次挥手的过程,以及如何合并多个有序数组等关键技术点。

1. CurrentHashMap

    说下原理;

    说下jdk1.8的实现方式:JDK8实现方式

2. volatile作用与原理

3. JUC下的一些同步工具

    CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore

    JUC五种工具类

4. 如何用java实现限流(并发、QPS)

    并发数:Semaphore

    QPS:

5. JVM调优

6. 老年代垃圾回收期

7. 介绍下MySQL索引

8. MySQL中RedoLog、UndoLog、binLog作用

    RedoLog:先写日志,再写磁盘,防止突然宕机数据丢失

    UndoLog:事务回滚

    BinLog:数据原始更新记录,主从同步,数据恢复

9. 分库分表

    分库分表根据什么分?

    分布式事务?

10. Redis

     Redis集群同步机制:全量、增量

     Redis分布式存储开源工具

11. TCP四次挥手

      四次挥手过程

      大量TIME_WAIT状态原因:大量短连接

12. 算法

      M个长度为N的有序数组合并为一个M*N的有序数组

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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