震撼!阿里首次开源 Java 10万字题库,Github仅一天星标就超60K
程序员面试
现在是程序员找工作、跳槽最重要的月份。随着行业的发展程序员面试也越来越难,面试中都是7分的能力,再加上3分的技巧;
对于应聘者,重中之重的就是简历,面试前一定要将最拿手和最能吸引面试官的技能在简历中展示出来;面试中,一定要有个平稳的心态,回答时要有条理、有头有尾,正确地回答面试官的问题,如果答错了也不要慌乱,坦然接受犯错,顺便虚心的请教面试官,能为下次面试做准备,也有很大的可能给面试官留下好印象,让面试官忽略你这个小失误;
上面聊得都是比较简单的问题,好好注意一下就行,但是对于程序员最耗时的就是面试“Java八股文”的准备,我之前也在网上收集一些面试真题,但是太过杂乱无章;如果你想有一个好成绩,那么我推荐你学习一下,Alibaba开源的他们内部Java八股文题库;
面试会被问到杂而多的知识点,可以为了面试背很多套面试真题,但是千万不要只是纯粹地去死记硬背,要有技巧的运用成自己的东西。
阿里八股文
这份阿里Java八股文比较多,全部展现出来篇幅也不允许,接下来就给大家已截图的方式展示一下,其中含有20+的知识点:
目录一览
基础
JVM
多线程与并发
Spring
MyBatis
SpringBoot
MySQL
SpringCloud
Dubbo
Nginx
MQ
Linux
Zookeeper
Redis
分布式
网络
设计模式
maven
ES
tomcat
Git
软实力
内容一览
写在最后
程序员行业确实越来越卷,面试造火箭,实际工作也就是造自行车,行业在进步,想不被淘汰,想拿到更高的薪资只能不断地学习和进步,这样才能在高薪行业中存活下来;
这份阿里内部的面试八股文,把历年所有的Java面试真题都整理汇总在了一起,希望各位看官都可以学完后找到一份满意的工作;
相关文章:

震撼!阿里首次开源 Java 10万字题库,Github仅一天星标就超60K
程序员面试 现在是程序员找工作、跳槽最重要的月份。随着行业的发展程序员面试也越来越难,面试中都是7分的能力,再加上3分的技巧; 对于应聘者,重中之重的就是简历,面试前一定要将最拿手和最能吸引面试官的技能在简历…...
十三、RESTful API
RESTful API 什么是RESTful REST一词,是Roy Thomas Fielding在他2000年的博士论文中提出的。 Fielding是一个非常重要的人,他是HTTP协议(1.0版和1.1版)的主要设计者、Apache服务器软件的作者之一、Apache基金会的第一任主席。所…...

路由器防火墙配置(14)
实验目的 通过本实验,理解路由器的防火墙工作原理,掌握路由器的防火墙功能配置方法,主要包括网络地址转换功能和数据包过滤功能的配置。 培养根据具体环境与实际需求进行网络地址转换及数据包过滤的能力。 预备知识网络地址转换 网络地址转…...
灰狼算法优化VMD对时序信号分析python
VMD算法变分模态分解(VMD)算法是一种根据变分方程计算,将信号分析过程转换成求解变分方程的过程,具体分析过程可见前面写的另外一篇博客VMD,这里不多介绍。 VMD算法在进行信号分析时,将一段时序信号分解成不同频段的几个子信号,但其分解效果的好坏由其两个参数影响较大—…...

微服务架构中的多级缓存设计还有人不懂?
今天我们来聊聊缓存这个话题,看看在微服务环境下如何设计有效的多级缓存架构。主要涉及三方面内容: Web 应用的客户端缓存;应用层静态资源缓存;服务层多级缓存。 首先,咱们先讲解微服务架构的多级缓存设计。 微服务…...
【图神经网络 医学/药物/目标/分子/(结构/相互作用)预测】用于药物-目标相互作用预测的元集合(Metapath)异构图神经网络(MHGNN)
May the immensity of the universe, guide us to meet again. 我个人觉得这篇Paper很好。哈哈! 本次学习的Paper于2023年1月15日索引于 Web of Science,是比较新的。 作者:中国天津,南开大学计算机科学学院。 本篇Paper的研究方向(类别/分类):生物化学 & 分子生物学…...

《Java核心技术》笔记——第六章
文章目录CH6.接口、lambda表达式与内部类1.接口基本2.常用接口3.lambda表达式4.内部类5.服务加载器与代理前章: 第三章~第五章的学习笔记CH6.接口、lambda表达式与内部类 1.接口基本 接口基本——interface声明,方法无需指明public(默认都是…...

假设检验的基本思想
假设检验 首先了解参数估计,比如有服从正态分布的数据集X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^{2})X∼N(μ,σ2),我们希望根据样本x1,...xnx_{1},...x_{n}x1,...xn估计出参数μ,σ\mu,\sigmaμ,σ,这些参数可以是一个具体值,也可以…...

c语言机试练习
1.打印日期 给出年分m和一年中的第n天,算出第n天是几月几号。 输入描述: 输入包括两个整数y(1<y<3000),n(1<n<366)。 输出描述: 可能有多组测试数据,对于每组数据, 按 yyyy-mm-dd的格式将输入中…...

Python的PyQt框架的使用-资源文件夹的使用
Python的PyQt框架的使用-资源文件夹的使用一、前言二、Qt Designer加载资源文件三、资源文件的转换一、前言 个人主页: ζ小菜鸡大家好我是ζ小菜鸡,小伙伴们,让我们一起来学习Python的PyQt框架的使用。如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三…...
如何遍历HashMap
文章目录1.Iterator EntrySet2.Iterator keySet3.forEach EntrySet4.forEach keySet5.lambda6.Streams API单线程7.Streams API 多线程1.Iterator EntrySet Iterator<Map.Entry<Integer,String>> iteratormap.entrySet().iterator; while(iterator.hasNext()){Map…...

11技术太卷我学APEX-数据加载
11技术太卷我学APEX-数据加载 0 所谓的数据加载 就是导入数据到数据库表中,本示例就采用Excel导入数据到《技术太卷我学APEX》的apex_learn表。表结构大概是这样的 CREATE TABLE "APEX_LEARN" ( "P_ID" NUMBER(17,0) NOT NULL ENABLE, &quo…...

JVM记录
一、JVM体系结构: 类装载器ClassLoader:用来装载.class文件执行引擎:执行字节码,或者执行本地方法运行时数据区:方法区、堆、Java栈、程序计数器、本地方法栈1、方法区: 也称“永久代”,“非堆”…...
盘点机器学习实战中最频繁使用的AutoML工具库
在日常的Kaggle比赛和工作中,经常会遇到AutoML工具。本文总结了常见的AutoML库,可供大家选择。 LightAutoML 项目链接:https://github.com/sberbank-ai-lab/LightAutoML 推荐指数:⭐⭐⭐ LightAutoML是基于Python环境下的结构…...

50-Jenkins-Lockable Resources插件实现资源锁定
Lockable Resources插件实现资源锁定前言安装插件使用插件资源配置Pipeline中使用前言 用来阻止多个构建在同一时间试图使用同一个资源。这里的资源可能是一个节点、一个代理节点、一组节点或代理节点的集合,或者仅仅是一个用于上锁的名字。如果指定的资源没有在全…...

测试员,如果未来5年你不想失业……你得学会自动化测试
工作中总会遇到各种各样的无常,这边测试工具的工作你刚刚接手,那边又临时紧急插播一个接口测试任务,这对于测试老鸟来说已然是常态,但对新手来说却是个挑战。 不得不承认,工作就是在无限的变化和挑战中不断的磨炼我们…...

腾讯开源的 hel 提供了加载远程模块的能力,谈谈它的实现原理
腾讯开源的 hel,提供了一种运行时引入远程模块的能力,模块部署在 CDN,远程模块发布后,不需要重新构建发布,就能生效。 个人觉得它的实现原理非常的不错,因此分享给大家。 远程模块可以作为微模块…...

【运动控制】CNC三轴小线段路径规划
CNC三轴小线段路径规划 文章目录CNC三轴小线段路径规划一、项目说明二、具体实现1、速度规划2、小线段插补3、运动学逆解刀轴插补点4、差分处理得到实际的速度和加速度5、加速度滑动平均6、实现的效果如图所示三、Reference写在前面,本文是作为一个练手小项目的总结…...

渗透测试之DNS域名信息探测实验
渗透测试之DNS域名信息探测实验实验目的一、实验原理1.1 域名1.2 .域名的构成1.3 域名的基本类型1.4 域名级别二、实验环境2.1 操作机器三、实验步骤1. 使用sp查询域名信息2. 进行探测实验实验目的 掌握使用nslookup进行DNS域名信息探测的原理和方式了解子域名查询网站 一、实…...

ASE140N04-ASEMI低压MOS管ASE140N04
编辑-Z ASE140N04在TO-220F封装里的静态漏极源导通电阻(RDS(ON))为4mΩ,是一款N沟道低压MOS管。ASE140N04的最大脉冲正向电流ISM为400A,零栅极电压漏极电流(IDSS)为1uA,其工作时耐温度范围为-55~175摄氏度。ASE140N04…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
1688商品列表API与其他数据源的对接思路
将1688商品列表API与其他数据源对接时,需结合业务场景设计数据流转链路,重点关注数据格式兼容性、接口调用频率控制及数据一致性维护。以下是具体对接思路及关键技术点: 一、核心对接场景与目标 商品数据同步 场景:将1688商品信息…...

【SQL学习笔记1】增删改查+多表连接全解析(内附SQL免费在线练习工具)
可以使用Sqliteviz这个网站免费编写sql语句,它能够让用户直接在浏览器内练习SQL的语法,不需要安装任何软件。 链接如下: sqliteviz 注意: 在转写SQL语法时,关键字之间有一个特定的顺序,这个顺序会影响到…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

Psychopy音频的使用
Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题: 指定音频引擎与设备;播放音频文件 本文所使用的环境: Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...

【Oracle】分区表
个人主页:Guiat 归属专栏:Oracle 文章目录 1. 分区表基础概述1.1 分区表的概念与优势1.2 分区类型概览1.3 分区表的工作原理 2. 范围分区 (RANGE Partitioning)2.1 基础范围分区2.1.1 按日期范围分区2.1.2 按数值范围分区 2.2 间隔分区 (INTERVAL Partit…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列,以便知晓哪些列包含有价值的数据,…...

uniapp手机号一键登录保姆级教程(包含前端和后端)
目录 前置条件创建uniapp项目并关联uniClound云空间开启一键登录模块并开通一键登录服务编写云函数并上传部署获取手机号流程(第一种) 前端直接调用云函数获取手机号(第三种)后台调用云函数获取手机号 错误码常见问题 前置条件 手机安装有sim卡手机开启…...
【前端异常】JavaScript错误处理:分析 Uncaught (in promise) error
在前端开发中,JavaScript 异常是不可避免的。随着现代前端应用越来越多地使用异步操作(如 Promise、async/await 等),开发者常常会遇到 Uncaught (in promise) error 错误。这个错误是由于未正确处理 Promise 的拒绝(r…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++
更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...