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历时半年，我们终于整理出了这份市面上最全面的最新Android面试题解析大全！ 章节目录 第一章：Android 基础 面试题 第二章：Android 高级 面试题 第三章：开源框架实战面试解析 第四章：Java 面试题 第五章：Flutter相关面试题全解析 第六章：一线大厂Android高频面试题集锦 这份最新整理的面试解析包含了腾讯、百度、小米、阿里、乐视、美团、58、猎豹、360、新浪、搜狐等一线互联网公司面试被问到的题目加真题技术点和思维解析 ...
除了Bug，最让你头疼的问题是什么？单身？秃头？996?面试造火箭，工作拧螺丝？作为安卓开发者，除了Bug，经常会碰到下面这些问题：应用卡顿，丢帧，屏幕画面撕裂，操作界面刷新缓慢，UI不美观，布局混乱…这些问题频发的话，年后可能就不用来了。开发App的时候，你是否会觉得界面卡顿？尤其是自定义View的时候。Android 应用的卡顿、丢帧等，这些影响用户体验的因素绝大部分都与 16ms 这个值有关。Android 设备的刷新率也是 60Hz，...
你知道的越多，你不知道的越多前言消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸，打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚（请允许我使用一下夸张的修辞手法）。于是在一个寂寞难耐的夜晚，暖男我痛定思痛，决定开始写《吊打面试官》系列，希望能帮助各位读者以后面试...
你知道的越多，你不知道的越多前言作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸，打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚（请允许我使用一下夸张的修辞手法）。于是在一个寂寞难耐的夜晚，我痛定思痛，决定开始写互联网技术栈面试相关的文章，希望能帮助各位读者以后面试势如破竹，对面试官进行360的反击，吊打问你的面试官，让一同面试的同僚瞠目结舌，疯狂收割大厂Offer！所有文章的名字只是我的...
今天和大家分享“如何系统的学习Android开发”，之前在面试的过程中很多面试者在问我关于学习Android开发的问题时，基本上没有“系统”两个字，大家常用的问法是：不知道怎么学习Android开发，没有方向，不知道该往哪里使力。 为了帮助大家深刻理解Android知识点、原理以及面试相关知识，我把技术点整理成了视频和PDF（实际上比预期多花了不少精力），包知识脉络 + 诸多细节。 还有 高级架构技术进阶脑图、Android开发面试专题资料...
前言 今天我给大家再次分享一下，我最近的一些读书的感想，思考起来，确实能够给自己带来一些真实的帮助和启发，希望大家在平时的工作学习中，也能够认清楚学习的一些本质。 如果我们的学习是在不断掌握应对具体工作场景和问题的方法，那就是在努力提升技术效率。在这种模式下，我们遇到每个新问题都要学习新知识。 如果我们的学习是在了解问题本质，了解解决方案的底层规律，能够让我们认清楚问题表象背后的实质，那我们就是在提升...
期思考题及参考解析150.假设你需要调整参数来最小化代价函数（cost function），可以使用下列哪项技术？ A． 穷举搜索 B． 随机搜索 C． Bayesian优化 D． 以上任意一种 答案：（D）151.在下面哪种情况下，一阶梯度下降不一定正确工作（可能会卡住）？ 答案：（B） 这是鞍点（Saddle Point）的梯度下降的经典例子。另，本题来源于：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/must-know-questions-deep-l...
上期思考题及参考解析145.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？（） A 学习率(learning rate)太低 B 正则参数太高 C 陷入局部最小值 D 以上都有可能 答案：（A）146.下列哪项关于模型能力（model capacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力） A 隐藏层层数增加，模型能力增加 B Dropout的比例增加，模型能力增加 C 学习率增加，模型能力增...
期思考题及参考解析140.梯度下降算法的正确步骤是什么？计算预测值和真实值之间的误差重复迭代，直至得到网络权重的最佳值把输入传入网络，得到输出值用随机值初始化权重和偏差对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差答案：正确步骤排序是：4, 3, 1, 5, 2141.已知： - 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。 - 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。 - 神经元组合...
36.回归模型中存在多重共线性, 你如何解决这个问题？1. 去除这两个共线性变量2. 我们可以先去除一个共线性变量3. 计算VIF(方差膨胀因子), 采取相应措施4. 为了避免损失信息, 我们可以使用一些正则化方法, 比如, 岭回归和lasso回归.以下哪些是对的:A. 1B. 2C. 2和3D. 2, 3和4答案: D解决多重公线性, 可以使用相关矩阵去去除相关性高于75%的变量 (有主观成分). 也可以VIF, 如果VIF值<=4说明相关性不是很高, VIF值>=10说明相关性较高....
开篇 说一下我大概的情况。渣本毕业，工作已经有快3年了，从高中就开始玩小破站。无论是学习还是日常放松都是在b站。大学主学的软件技术专业，所以，入职bilibili是我大学时期给自己定的小目标。 在学校，专业学的算中上的水平，课本知识和老师讲的东西基本消化的八九不离十，也自己动手写过属于自己APP，参与过一些社团协会共同开发的项目。 刚毕业时候，b站也有校招，满腔热血的参加了，准备了好久，结果还是没有被录用。当时，挺...
前言 作为一个程序员，当然总是期望自己的代码能「一次编写，四处运行」，但真实经验往往是「一处修改，百处填坑」，依赖落后了好几个版本了想要升级、老代码已经看着很不爽了打算重构，都需要下坚决的决心，毕竟哪里漏掉了或者改错了都可能酿成大祸，我们一般都怎么搞呢？ 3）javascript初阶 变量和运算符逻辑控制数据类型基础Math类函数定时器Array类String类Date类Object类 4）JavaScript进阶 JavaScript DOM基础this事件事件流...
在GitHub找到大神整理的一份学习Android非常好的资料，分享给大家。 阿里巴巴面试整理线程原理 垃圾回收机制的实现 Https原理 Handler实现线程通信 Glide对Bitmap的缓存与源码复用如何做到 给你一个Demo如何快速定位ANR 对Dalvik虚拟机的认识 Android虚拟机Dalvik与ART区别 进程保活如何做到，保活率有多高 Binder通信原理与机制 Handler中有loop死循环，为什么没有阻塞主线程，原理是什么 AMS在Android的作用是什么，Activity启动...