《山石网科》专题

10道选择题2道编程 编程题： 1、分母异位词  242. 有效的字母异位词 - 力扣（LeetCode） 2、单词拆分  139. 单词拆分 - 力扣（LeetCode） 本来是核心代码模式，但是那个模板是别的题的，得重写自己写过。 #微派##武汉微派#

一面（25min）主要问基础 0.自我介绍 1.ArrayList和LinkedList（区别，优缺点，扩容等） 2.HashMap（hash冲突，扩容，与concurrentHashMap区别） 3.new String（"ab"）创建了几个对象 4.StringBuilder和StringBuffer区别，举个使用场景的例子 5.jvm内存区域有哪几块，存放什么东西 6.垃圾回收算法有哪些 7

面试时间30分钟 自我介绍以后，首先简单的聊了一下天，还学过哪些语言，为什么学习了Java，怎么接触到Java的，在学校有没有选修过Java的相关课程，你认为Java语言相较于其他语言有什么优势（我答了一个Java的跨平台优势和Spring框架的开发优势）。 你了解多态么？（第一个问题就没大想好咋回答，啰里吧嗦说了一堆，还举了Service的例子。但是面试官听完之后还是表示了对我的鼓励，说我能明白

网易互联网 9/19 45min 实习项目+深挖15min 怎么处理数据库多版本接入问题 Hbase MySQL事务隔离级别+实现 间隙锁 Mysql回表 聚簇索引、非聚簇索引 算法题：最长公共子序列，返回长度+最长序列 有点kpi的味道emmmm 但是还是希望能通过，今年太难了 #网易##网易面经##秋招##面经##网易互联网#

9.14投递简历 再官网投递的，直接发送简历到邮箱，没有网申通道 9.15hr面（5min） 就是个人情况的了解，意向工资等问题，面完之后发测评和笔试，同时面试和笔试是并行进行的 9.16 笔试测评  不知道是我做的时间比较晚的问题还是啥，笔试难度不小，20还是30个选择题好像，但是不是很简单。 4个编程题， 第一题签到题，第二第三是力扣的hard题，记得是原题， 第四题是用英文出的题目 9.17

8.25 投递 8.26 素质测评 9.5 技术测评 9.26 一面 1.用过哪些集合类，HashMap讲一下 2.垃圾回收算法 3.怎么判断对象是否需要回收 4.栈和队列的区别 5.算法题：两个栈实现队列 6.线程池作用，参数 7.线程池线程存在的方式，销毁时间 8.并发量特别大，需要对数据库做什么优化，分库分表了解吗 9.行锁和表锁的区别，SQL什么关键字会加锁 10.乐观锁和悲观锁 11.反

Java的限定符有哪些?默认和protected访问权限 创建线程的方式 线程池的参数 Synchronized用法 设计模式:普通工厂和抽象工厂的区别，观察者模式怎么实现的，单例模式的双重锁检测怎么实现的 hashmap底层数据结构?红黑树怎么限制为平衡二叉树 Redis持久化方式 Redis怎么实现分布式锁 @bean与@Compent的区别 @SpringBootApplication注解

深度神经网络具有独特的功能，可以帮助机器学习突破自然语言的过程。 据观察，这些模型中的大多数将语言视为单词或字符的平坦序列，并使用一种称为递归神经网络或RNN的模型。 许多研究人员得出的结论是，对于短语的分层树，语言最容易被理解。 此类型包含在考虑特定结构的递归神经网络中。 PyTorch有一个特定的功能，有助于使这些复杂的自然语言处理模型更容易。 它是一个功能齐全的框架，适用于各种深度学习，并为

递归神经网络是一种遵循顺序方法的深度学习导向算法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络被称为循环，因为它们以顺序方式执行数学计算，完成一个接一个的任务。 下图说明了循环神经网络的完整方法和工作 - 在上图中，，，和是包括一些隐藏输入值的输入，即输出的相应输出的，和。现在将专注于实现PyTorch，以在递归神经网络的帮助下创建正弦波。 在训练期间，将遵循模型

主要内容：卷积神经网络深度学习是机器学习的一个分支，它是近几十年来研究人员突破的关键步骤。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 下面给出了两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络。 在本章中，我们将关注第一种类型，即卷积神经网络(CNN)。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。 CNN与任何其他普通神经网络之间的主要区别在于CNN

神经网络的主要原理包括一系列基本元素，即人工神经元或感知器。它包括几个基本输入，如：x1，x2 …… .. xn，如果总和大于激活潜在量，则产生二进制输出。 样本神经元的示意图如下所述 - 产生的输出可以认为是具有激活潜在量或偏差加权和。 典型的神经网络架构如下所述 - 输入和输出之间的层称为隐藏层，层之间的连接密度和类型是配置。例如，完全连接的配置使层L的所有神经元连接到的神经元。对于更明显的定

主要内容：1 什么是Java网络,2 Java网络的优势,3 Java网络术语,4 java.net包1 什么是Java网络 Java网络是将两个或多个计算设备连接在一起以便我们可以共享资源的概念。 Java Socket（套接字）编程提供了在不同计算设备之间共享数据的功能。 2 Java网络的优势 共享资源 集中软件管理 3 Java网络术语 下面给出了广泛使用的Java网络术语： IP地址 协议 端口号 MAC地址 面向连接和无连接协议 Socket 3.1 IP地址 IP地址是分配给网络节

Java，成都 9.26 一面 1. SpringBoot加载过程，有个具体的点也深入了一下（不会） 2. 线程都有哪些状态？ 3. Sleep和wait具体有什么区别，线程状态变化上有什么区别 4. Synchronized关键字，然后说了一个具体的情况，问线程间会不会竞争锁 5. 常见的设计模式有哪些 6. 适配器模式怎么实现的 7. Redis集群，哨兵模式。Redis集群具体能起到什么作用

1. 最长回文子串 2.已知前序，中序遍历顺序，输出后序遍历顺序 #网易雷火2023秋招笔试虐我的瞬间#

上午十一点，40min 实习项目中学习到什么，写了几个组件，项目中网络缓存如何配置的，难点是什么如何解决的，实习的技术选型有点奇怪，当时问了吗 前端中一般要求首屏资源加载（html、css、js）经过webpack打包后要求为14kb？为什么？  答：首屏响应时间不能过长，说这是表层原因，深层原因是啥？？？主要是tcp的慢启动算法，第一次连接的时候，不知道网络可以传输多少数据，一般就是10tcp数