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qq68d2318712d49 - java 常面試的10道題及答案

以下是 Java 面試高頻 10 道題 + 精煉答案（覆蓋基礎核心、JVM、併發、集合等重點，適合面試快速記憶）： 1. 談談 Java 的三大特性（封裝、繼承、多態） 封裝：隱藏對象內部實現細節，通過 private 限制訪問，提供 getter/setter 等公共方法交互，降低耦合、提高安全性（比如實體類的屬性封裝）。 繼承：子類通過 exte

後端開發 , 線程安全 , 多線程 , JAVA , Python

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mob64ca1414c613 - java中lineiterator用法

在WEB項目中我們經常會使用到分頁，分頁有很多中，一種是放在內存中，由java代碼控制分頁；另一種是直接用sql進行數據庫分頁； 放在內存中進行分頁這肯定是不太現實的，如果數據量過大，會導致內存爆掉。所以我們還是選擇利用數據庫查詢分頁。 現在java常用的ORM映射框架就那麼幾個，hibernate，ibatis(改成mybatis了)等。。 hibernate

java中lineiterator用法 , hibernate , 分頁 , 後端開發 , JAVA , SQL

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小飛俠格魯帥 - python 實現二維碼解析

嘿喲，小夥伴們！今天咱要讓Python來大顯身手，實現二維碼解析的功能！就像給Python裝上了一雙“火眼金睛”，能一下子看清二維碼裏的秘密。pyzbar庫就是那個厲害的“幫手”，它能幫Python輕鬆解析二維碼。安裝也簡單，pip install pyzbar就行啦！ 下面是用Python實現二維碼解析的代碼示例： import cv2 from pyzb

二維碼 , 圖形用户界面 , 後端開發 , Python

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呀哈哈kk - 【詳解】HadoopMapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值

Hadoop MapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值 在大數據處理領域，Hadoop是一個非常重要的工具。它通過MapReduce編程模型來處理和生成大規模數據集。本文將介紹如何利用Hadoop的MapReduce框架從海量數字信息中找出最大值。 1. 環境準備 1.1 安裝Hadoop 確保你的環境中已經安裝了Hadoop。如果還沒有安裝，可以

hadoop , text , 後端開發 , JAVA , apache

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wx65950818d835e - 11: 變分自編碼器（VAE）在超分中的應用

引言 變分自編碼器（Variational Autoencoder，VAE）是一種生成模型，它通過優化潛在變量的分佈來學習數據的潛在結構。與傳統的自編碼器不同，VAE將輸入數據映射到一個概率分佈空間，而不是單一的點。這種機制使得VAE在生成任務中能夠提供更豐富的樣本生成能力。在圖像超分辨率（SR）任務中，VAE的生成能力可以幫助恢復圖像中的高頻細節，生成更加自然的高分辨率圖

編碼器 , 數據 , c++ , 後端開發 , c , 概率分佈

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mb65950ac695995 - 十一、物理系統與插幀：顯示層插值避免破壞仿真

物理引擎通常在固定步長計算。若直接以當前物理狀態渲染，幀率不穩定時會出現卡頓。顯示層插幀通過在兩次物理步之間插值位置與旋轉，獲得平滑視覺，同時保留物理精度。關鍵原則是插幀隻影響渲染，不修改物理狀態或碰撞檢測。 對於基於約束的系統（布料、繩索、軟體），插值需謹慎：簡單線性插值可能破壞物理一致性。可採用次級模擬或姿態外推減少誤差，或者僅對外觀網格插值（與物理代理分離）。在高速運

碰撞檢測 , c++ , 後端開發 , 物理引擎 , 插值 , c

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清醒的人最荒唐 - SpringBoot實現自定義路由覆蓋

背景 公司最近有一個項目二期需要對一些功能進行改造，涉及部分框架內置業務接口個性化定製，兼容老接口功能並且增加一部分新的數據返回，由於前端調用這些接口分佈較多且較為零碎，修改測試成本較大，所以打算在框架層面提供路由覆蓋功能，加快項目進度減少無技術含量的修改帶來的系統風險 設計 提供自定義註解指定需要覆蓋的路由及新路由地址 系統啓動時掃描所有註解

系統啓動 , List , 自定義 , 後端開發 , JAVA

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我是你諾言哥 - 桌牌製作系統：自定義設計 + 打印，高效搞定桌牌

之前領導讓做會議桌牌，一開始想徒手排版，折騰半天沒頭緒，最後還是找別人要了模板才勉強完成。現在發現這款工具，才知道做桌牌能這麼省心。 下載地址：https://pan.quark.cn/s/df655f7acccc 備用地址：https://pan.baidu.com/s/12HupZfMGhFDV6zJez6ufRA?pwd=ui4e 今天分享

後端開發 , 上傳圖片 , 下載地址 , Python

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煙雨江南的秋 - 爬蟲前篇 /https協議原理剖析

在現代互聯網中，幾乎所有網站都已經遷移到 HTTPS。對於開發者而言，HTTPS 不再只是“多加一個 s”，而是一個涉及 證書驗證、TLS 握手、SNI、HTTP/2、多層加密與反爬機制 的複雜體系。要寫出一個穩定、可維護、能合法採集數據的爬蟲，必須理解 HTTPS 協議的細節、如何排查連接失敗，以及在調試時如何分析加密流量。本文以實戰為導向，給出 No

小程序 , HTTPS , 後端開發 , 爬蟲 , ios , 網絡協議 , Python

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G佳偉123 - jquery.height() 獲取指定元素的高度有問題

jQuery的.height()方法在獲取元素高度時確實會遇到一些常見問題，主要與元素的顯示狀態和頁面渲染時機相關。 常見問題及解決方案 隱藏元素高度獲取問題：當元素被設置為display: none或通過.hide()方法隱藏時，使用.height()獲取的高度值為0。這是因為隱藏元素不參與頁面佈局，瀏覽器無法計算其實際尺寸。 臨時顯示獲取高度方案：可以通過先

php , 加載 , 後端開發 , Css , Web

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鴿鴿程序猿 - 【項目】【抽獎系統】數據庫的建立 與 通用功能

一、數據庫表的設計與建立 1.1 ⽤⼾表 user 字段 類型 非空(Y/N)

yyds乾貨盤點 , 後端開發 , 錯誤碼 , JAVA , 主鍵 , ci

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瑞雪小雪 - Python函數式編程：map、filter與reduce應用

剛開始寫Python時，我處理列表總愛用for循環嵌套各種if判斷，代碼寫得又長又亂。後來接觸了函數式編程，用map、filter和reduce重構後，原本十幾行的代碼經常能精簡到兩三行，不僅可讀性提高了，邏輯也更清晰。 函數式編程的核心是“用函數處理數據”，強調通過純函數的組合來解決問題，減少狀態變化和副作用。map、filter和reduce是Python實現函數式編程

迭代器 , 後端開發 , for循環 , Python

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Plume岣七 - [Linux]探索進程的奧秘：從硬件到軟件的全面解析

在計算機科學中，進程是一個至關重要的概念。它是操作系統中最基本的執行單元，也是實現併發和多任務處理的關鍵。《操作系統概念》一書中提到："進程是正在執行的程序，是程序執行過程中的一次指令、數據的集合，也可以叫做程序的一次執行過程。"然而，要真正理解進程，需要我們跨越硬件和軟件開始，深入探索期底層原理和工作機制。 一.硬件：馮諾依曼體系結構 1.核心框架 馮諾依曼體

進程概念 , 馮諾依曼體系結構 , 優先級 , 操作系統 , 狀態 , c++ , 後端開發 , c

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Turbo_K - 如何實現數據庫的不停服遷移？

數據庫不停服遷移 是指在不影響現有系統正常運行的情況下，進行數據庫的遷移操作。這對於保障系統的高可用性、減少停機時間以及提高業務連續性至關重要。以下是幾種常見的實現數據庫不停服遷移的方式和步驟。 1. 數據庫遷移的需求與挑戰 在進行數據庫遷移時，常見的挑戰包括： 業務不中斷：遷移過程中必須確保業務正常進行，避免影響客户或用户。 數據一致性：源數

數據同步 , 數據 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA

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自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十二）

一、為什麼要遷移到 K8s？Docker Compose 的 3 個不可逾越瓶頸 1. Docker Compose vs K8s：核心能力對比（遷移的本質原因） 能力維度 Docker Compose（單機

Deployment , Pod , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , Docker

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xiongood - Vue 中生命週期鈎子的使用

Vue 中生命週期鈎子的使用 在 Vue 組件從創建到銷燬的整個過程中，會經歷一系列特定的階段，就像人從出生到成長再到衰老的過程。生命週期鈎子就是在這些階段中自動觸發的函數，讓我們能在合適的時機執行特定操作，比如初始化數據、發送請求、操作 DOM 等，是掌控組件行為的重要工具。 最常用的生命週期鈎子之一是onMounted，它會在組件掛載到 DOM 後立即執行。這時候組件的 DO

生命週期 , 初始化 , 後端開發 , JAVA , 數據請求

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Python與SEO - 鹹魚大量流出185元全新i5工控主板，支持4K解析，MSATA+SATA雙盤位，可作為飛牛雲NAS神器！

要説適合作為飛牛雲NAS用途領域，同時又更傾向於小主機尺寸的規格，那麼無疑是工控類型產品更為合適，無論是工控主板，還是工控小主機，都有很多的可選擇餘地。奈何就是價位不夠合適，畢竟此類主板或者小主機大多位於販子手裏，控價銷售。比如下面這款小尺寸的庫存全新i5工控主板，如今大量流出於鹹魚二手市場。 一、研域i5-620

低功耗 , 後端開發 , 工控 , 雙核 , Python

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oioihoii - 單鏈表反轉：從基礎到進階的完整指南

單鏈表反轉是數據結構與算法中的經典問題，它不僅考察對鏈表結構的理解，也考驗編程思維和技巧。本文將帶你從基礎實現到高級應用，全面掌握單鏈表反轉。 1. 理解單鏈表 在深入反轉算法之前，我們先回顧單鏈表的基本結構： class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val

遞歸 , 後端開發 , 鏈表 , harmonyos , Python

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蒙奇D索隆 - 【操作系統】考研408操作系統核心考點精講：進程的五大狀態與轉換機制剖析​

(進程的狀態與轉換) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在上一篇內容中，我們共同探討了進程的基本概念——進程作為操作系統中資源分配和獨立運行的基本單位，是理解系統如何實現多任務併發的關鍵。 進程並非是靜態不變的，它有着自己的“生命週期”，會在不同的狀態間動態轉換，以響應系統的調度和各類事件的發生。 理解這些狀態及其轉換規律，就如同掌握了進程活動的脈搏。接

yyds乾貨盤點 , 操作系統 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408

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最多選5個技能 - 信息系統監理師軟考備考指南：質量控制與測試管理專題精講

信息系統監理師軟考備考指南：質量控制與測試管理專題精講 一、質量標準與度量指標 1. 質量標準體系 題目1：在信息系統項目中，最基礎的質量標準是（ ） A. 符合用户需求 B. 採用先進技術 C. 文檔規範完整 D. 過程符合規範 解析：正確答案A。符合用户需求和規格説明是質量的最基本標準，其他都是派生標準。 題目2：ISO

驗收測試 , 質量保證 , 後端開發 , 用户需求 , Python

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軟件求生 - 別再手動 set 時間了，JPA 一行註解全幫你搞定！

大家好，我是小米，一個寫代碼也寫故事的31歲程序員。 上週五晚上，我在工位上加班修 Bug，手裏那杯咖啡都涼透了。原因嘛——老闆的一句話：“小米，你這表記錄誰創建的、什麼時候改的，怎麼都沒寫？”我一臉懵：“啊？這不是數據庫自帶的嗎？”老闆笑了笑，“你去查查 JPA Audit。” 就這樣，我打開電腦，走上了一條“審計字段自動填充”的覺醒之路。 那些年我們

字段 , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 後端開發 , jpa , JAVA

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資深程序設計 - 基於python大數據的房價數據分析系統

1、研究背景 在當今數字化時代，房地產行業作為國民經濟的重要支柱產業，其數據量呈現出爆炸式增長。房價數據不僅涵蓋了房屋的基本屬性，如面積、户型、樓層等，還涉及地理位置、周邊配套設施、市場供需關係、宏觀經濟指標等眾多因素。這些海量且複雜的數據藴含着豐富的信息，對於政府制定房地產調控政策、企業進行市場決策以及購房者做出合理選擇都具有至關重要的價值。傳統的人工分析方法在處理如此龐

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , MySQL , 後端開發 , 房價分析 , Python

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Ambition的後花園 - 對於不斷變化的開發需求，該如何應對

應對不斷變化的開發需求，是現代軟件開發中的核心挑戰。有效應對的關鍵在於從根本上轉變管理思維，從抗拒變化轉向主動擁抱和靈活管理變化。為此，我整理了一個綜合性的策略表格，希望能為你提供清晰的行動指南。 應對維度

scrum , 後端開發 , JAVA , 迭代 , 結構化

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lenglingx - Guava之RateLimiter

RateLimiter概述 RateLimiter是Guava提供的的限流器。它基於令牌桶算法實現，預先設定一個速率，然後按照這個速率生成令牌，每次請求消耗一個令牌。限流是保護高併發系統的三把利器之一，另外兩個是緩存和降級，在秒殺搶購等場景中用來限制併發和請求量，保護自身系統和下游系統不被巨型流量沖垮。 核心原理 RateLimiter的核心是"令牌桶算法"。想

限流 , System , 後端開發 , JAVA