mybatis架构，渣本逆袭大厂面经分享

Posted 2023-03-30 A程序员导师

前言：

随着秋招的开启，不管是应届毕业生找工作，还是在职程序员跳槽去找更高薪水的工作，都要面临面试这一难关。应对面试不仅需要丰富的项目经历，还需要牢固的基础知识。在这里整理一些比较详细的Java高频面试题，并给出答案供大家参考。这些面试题与答案，毫不夸张的说涵盖Java面试中大部分的知识，当然关于实际项目开发方面有所欠缺，这就需要大家靠自己了。

题库非常全面

包括 Java 集合、JVM、多线程、并发编程、设计模式、Spring全家桶、Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、MongoDB、Redis、mysql、RabbitMQ、Kafka、Linux、Netty、Tomcat等大厂面试题等、等技术栈！

Java 集合 72 道

JVM 20 道

Kafka 50 道

Linux 70 道

Memcached 23 道

MongoDB 24 道

MyBatis 40 道

MySQL 140 道

由于篇幅限制小编，细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！

Netty 11 道

nginx 18 道

RabbitMQ 23 道

Redis 40 道

Spring 70 道

SpringBoot 22 道

SpringCloud 70 道

SpringMVC 35 道

Tomcat 16 道

ZooKeeper 36 道

并发编程 140 道

多线程 75 道

Dubbo 58 道

最后

2020年在匆匆忙忙慌慌乱乱中就这么度过了，我们迎来了新一年，互联网的发展如此之快，技术日新月异，更新迭代成为了这个时代的代名词，坚持下来的技术体系会越来越健壮，JVM作为如今是跳槽大厂必备的技能，如果你还没掌握，更别提之后更新的新技术了。

更多JVM面试整理：

后更新的新技术了。

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更多JVM面试整理：

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java培训师简历怎么写，逆袭面经分享

大数据、算法项目在任何大厂无论是面试还是工作运用都是非常广泛的，我们精选了50个百度、腾讯、阿里等大厂的大数据、算法落地经验甩给大家，千万不要做收藏党哦，空闲时间记得随时看看！

如果你没有大厂项目经验，对大厂算法、大数据的项目运用不了解建议你看看！

算法

大数据

基于知识图谱的语义理解技术及应用-百度

知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在搜索、 推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时,随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入,知识图谱在复杂知识表示、多模语义理解技术与应用等方面都面临新的挑战与机遇。本文将介绍百度基于知识图谱，从文本到多模态内容的理解技术及应用的最新进展。

腾讯信息流内容理解技术实践

目前信息流推荐中使用的内容理解技术,主要有两部分构成：

1.门户时代和搜索时代遗留的技术积累:分类、关键词以及知识图谱相关技术;

2.深度学习带来的技术福利: embedding.但是分类对于兴趣点刻画太粗，实体又容易引起推荐多样性问题,而embedding技术又面临难以解释的问题。

这次主要介绍在信息流推荐中,腾讯是如何做内容理解克服上述问题的。

主要包括：项目背景、兴趣图谱、内容理解、线上效果。

阿里妈妈：电商预估模型的发展与挑战

内容提纲：

1. 1.电商数据个性化预估的特性
2. 2.阿里妈妈模型迭代路径
3. 3.Where to Go

优酷DSP广告投放系统架构实践

随着RTB网络在线展现广告交易模式的兴起，各大公司都纷纷搭建自己的DSP ( Demand-Side Platform)广告投放系统进行获客。优酷在近几年也搭建DSP系统，并且在持续迭代。在这一过程中 ，经历哪些技术探索?趟过哪些坑？有怎样的技术方案沉淀?下面我将从技术视角分享出来，希望对大家有启发。

京东电商推荐系统实践

京东电商推荐系统实践方面的经验

• 1.排序模块
• 2.实时更新
• 3.召回和首轮排序
• 4.实验平台

从算法到应用：滴滴端到端语音AI技术实践

随着AI科技的发展,智能语音交互技术正在被国内外巨头公司逐步落地和规模化应用。滴滴出行作为移动出行领域的一家领先的移动互联网企业，也正积极布局和利用智能语音交互相关技术，如语音识别、语音对话理解、语音合成等,以便更好的为司机和乘客提供高质量服务，具体地，包含有司机智能助手和滴滴智能客服系统等应用产品。

美团对话理解技术及实践

智能客服是一种使用自然语言与用户交互的人工智能系统，通过分析用户意图,以人性化的方式与用户沟通，向用户提供客户服务。

本议题首先介绍美团智能客服的对话交互框架，然后就我们在其中意图挖掘、意图理解、情绪识别、对话管理等核心模块中用到的机器学习算法进行详细的介绍。

网易新闻推荐：深度学习排序系统及模型

携程金融大数据风控算法实践

微博基于Flink 的机器学习实践

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YARN在字节跳动的优化与实践

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从底层的机器监控到直面用户的应用，都离不开时序性的业务场景，而时序性的数据一般都由专业的时序数据库来存储分析，下面主要介绍TSDB覆盖的业务场景以及面临的挑战

蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用

主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。

总结

其他的内容都可以按照路线图里面整理出来的知识点逐一去熟悉，学习，消化，不建议你去看书学习，最好是多看一些视频，把不懂地方反复看，学习了一节视频内容第二天一定要去复习，并总结成思维导图，形成树状知识网络结构，方便日后复习。

这里还有一份很不错的《Java基础核心总结笔记》，特意跟大家分享出来，需要的话点击这里免费获取

目录：

部分内容截图：

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