此文包含 Java 面试的各个方面，史上最全，苦心整理最全Java面试题目整理包括Java基础+JVM+算法+数据库优化+算法数据结构+分布式+并发编程+缓存等，使用层面广，知识量大，涉及你的知识盲点。要想在面试者中出类拔萃就要比人付出更多的努力，共勉！ 同时由于文章很长方便大家阅读在这我还整理了一些java面试常问高频的面试专题及答案和学习笔记文件以及视频资料免费分享给大家 ！ java高频面试题如下（文末准备面试资料及答案免费领...
答案以及所有23种设计模式详细介绍，请参考： https://blog.csdn.net/doymm2008/article/details/13288067 设计模式的分类有哪些？ 工厂模式： 概念： 实现方法：普通工厂方法、静态工厂方法 使用场景： 有哪些问题 单例模式： 好处： 单例模式的实现代码：最简单的，以及优化后的 适配器模式： 概念 核心思想 实现代码 装饰模式： 概念： 实现代码： 应用场景 代理模式： 概念： 实现代码： 应用场景 代理模式和装饰模...
● BatchNormalization的作用 参考回答： 神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。而BatchNormalization的作用是通过规范化的手段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域,从而使梯度变大,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。 ● 梯度消失 参考回答： 在神经...
● 深度学习了解多少，有看过底层代码吗？caffe,tf? ● 除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？ 参考回答： 讲了我用的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这里我只是了解，大概讲了一下CTC损失的原理；然后提了一下CNN+LSTM。 ● 用过哪些移动端深度学习框架？ 参考回答： 开源的有：小米的MACE，骁龙的SNPE，腾讯的FeatherCNN和ncnn，百度的mobile-deep-learning(MDL)；caffe、tensorflow lite都...
● 神经网络为啥用交叉熵。 参考回答： 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层。 一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出...
Github上深度学习面试题相关整理（一）—— 深度学习相关本文是对于github上一篇关于无人驾驶的深度学习方面提问的 ‘’部分个人见解＋论坛内外对该问题的解答‘’ 本文属于搬运＋整合的笔记贴，主要是为了自身学习用， 搬运会标明出处，如有侵权，无意冒犯，感谢。 希望原作者联系我，我会进行处理。 Github面试题地址：https://github.com/Ewenwan/MVision** 1、机器学习和深度学习的区别，各自适用于什么问题 机器学习：囊括了几...
为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid？解析：先看sigmoid、tanh和RelU的函数图：第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大。反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。第二，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失。），这种现象称为饱...
Hadoop优化有哪些方面列出正常工作的hadoop集群中hadoop都分别启动哪些进程以及他们的作用Hadoop总job和Tasks之间的区别是什么？Hadoop高可用HA模式简要描述安装配置一个hadoop集群的步骤fsimage和edit的区别yarn的三大调度策略hadoop的shell命令用的多吗?,说出一些常用的用mr实现用户pv的top10？1. Hadoop优化有哪些方面 0）HDFS 小文件影响（1）影响 NameNode 的寿命，因为文件元数据存储在 NameNode 的内存中 （2）影响计算引擎...
这篇文章介绍的内容是关于php面试题七之nginx的负载均衡如何配置，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下负载均衡nginx的负载均衡有4种模式：1)、轮询（默认） 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight 指定轮询几率，weight和访问比率成正比，用于后端服务器性能不均的情况。 2)、ip_hash 每个请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访...
分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件，但是用到了分布式缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？ Cache Aside Pattern 最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。为什么是删除缓存，而...
一、什么是缓存缓存就是数据交换的缓冲区（称作：Cache），当某一硬件要读取数据时，会首先从缓存汇总查询数据，有则直接执行，不存在时从内存中获取。由于缓存的数据比内存快的多，所以缓存的作用就是帮助硬件更快的运行。 缓存往往使用的是RAM（断电既掉的非永久存储），所以在用完后还是会把文件送到硬盘等存储器中永久存储。电脑中最大缓存就是内存条，硬盘上也有16M或者32M的缓存。 高速缓存是用来协调CPU与主存之间存取速度的...
我们的缓存分为两级，第一级只是一个PHP数组，有效范围是Request。而第二级是memcached。这么做的原因是，很多数据在一个Request周期内需要加载多次，这样可以减少memcached的网络请求。另外我们的框架也会尽可能的发送memcached的gets命令来获取数据，从而减少网络请求”， 请使用伪代码实现以上缓存架构 这道题的思路是怎样的，题目也没看懂，麻烦帮忙理下思路.回复内容：我们的缓存分为两级，第一级只是一个PHP数组，有效范围是...
本篇文章给大家分享一些Redis中关于分布式缓存的面试题，内含答案解析。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。面试题redis 和 memcached 有什么区别？redis 的线程模型是什么？为什么 redis 单线程却能支撑高并发？面试官心理分析这个是问 redis 的时候，最基本的问题吧，redis 最基本的一个内部原理和特点，就是 redis 实际上是个单线程工作模型，你要是这个都不知道，那后面玩儿 redis 的时候，出了...
再Python中创建一个元组时，本质上就是创建一个结构体对象。 元组的核心结构体简化后如下：typedef struct{struct _object *_ob_next;struct _object *_ob_prev; //双向环状链表中上一个和下一个，python内部将对象Py_ssize_t ob_refcnt; //引用计数器，即：有多少变量使用了这个列表对象放到链表中便于进行内存管理Py_ssize_t ob_size; //元素个数pyObject *ob_item[1]; //存储元组中的元素 [指针,] }PyTupleObject; ...
分布式缓存是现在很多分布式应用中必不可少的组件，但是用到了分布式缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？ Cache Aside Pattern最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。 为什么是删除缓存，而...