java堆在面试题-招聘街

一、java堆在面试题

在面试过程中，经常会遇到关于 Java堆 的相关问题。Java堆是Java虚拟机中的一个重要部分，也是开发人员需要了解和掌握的概念之一。

了解Java堆的定义和作用

Java堆是Java虚拟机中用于存储对象实例的内存区域，是所有线程共享的一块区域。在Java应用程序运行过程中，所有的对象实例都存放在Java堆中。

Java堆的主要作用是用于存储对象实例以及数组，由Java虚拟机进行垃圾回收。在Java堆中，会分配新的对象并自动进行内存分配。

Java堆的特点

Java堆具有以下几个主要特点：

Java堆是线程共享的，所有线程共同使用Java堆存储对象实例。
Java堆的大小可以动态调整，可以通过启动参数进行设置。
Java堆中的对象实例是可回收的，当对象不再被引用时，Java虚拟机会自动进行垃圾回收。

Java堆在面试题中的常见问题

以下是一些关于Java堆在面试中常见的问题：

Java堆和栈的区别是什么？

Java堆和栈是Java虚拟机中两个重要的内存区域。Java堆用于存储对象实例，栈用于存储方法调用和局部变量。

Java堆如何进行垃圾回收？

Java堆中的对象实例会被Java虚拟机的垃圾回收器进行回收，主要通过标记-清除、标记-整理等算法进行垃圾回收。

Java堆内存溢出怎么办？

当Java堆中的对象实例过多导致内存溢出时，可以通过调整Java虚拟机的堆大小参数或优化代码逻辑来解决内存溢出问题。

总结

了解和掌握Java堆的相关知识对于Java开发人员至关重要。通过深入学习Java堆的定义、作用和特点，可以更好地理解Java虚拟机的内存管理机制，提高Java应用程序的性能和稳定性。

二、堆cpu和堆gpu

随着科技的不断发展，计算机领域也在迅速进步。在计算机硬件方面，处理器和图形处理器是两个至关重要的组成部分。它们分别负责处理计算和图形渲染任务，优化计算能力和图像质量。今天，我们将重点讨论堆CPU和堆GPU，它们在计算机性能和图形处理方面的作用。

什么是堆CPU和堆GPU?

首先，让我们了解一下什么是堆CPU和堆GPU。CPU指的是中央处理器，是计算机的"大脑"，负责执行计算任务、控制和协调计算机的各项操作。堆CPU是指在计算机系统中堆叠多个CPU，以提高计算性能。这种堆叠可以通过物理方式或虚拟方式实现。

GPU指的是图形处理器，它专门用于处理和渲染图形。GPU在游戏、图像处理、虚拟现实等领域发挥着重要作用。堆GPU是指将多个GPU组合在一起，形成一个强大的图形处理单元。

堆CPU的优势

堆CPU能够为计算机系统带来许多优势。首先，堆CPU可以提高计算性能。多个CPU的堆叠可以实现并行计算，即同时执行多个计算任务。这极大地加快了计算速度，有助于应对处理复杂任务和大数据量的需求。

其次，堆CPU提供了更高的可靠性和冗余度。如果一个CPU出现故障，其他CPU可以继续工作，确保系统的稳定性和可用性。这对于关键应用和服务非常重要，例如金融交易和网络服务器。

此外，堆CPU还能够实现负载均衡。通过有效地分配计算任务给不同的CPU，可以避免某个CPU过载而导致性能下降。这种负载均衡可以在不同层次上实现，从单个节点的内部到整个集群的分布式计算。

堆GPU的优势

堆GPU同样为计算机系统带来许多优势。首先，堆GPU提供了强大的图形处理能力。多个GPU的组合可以实现更高的图像渲染速度和更高的图像品质。这对于游戏、影视制作和科学可视化等领域非常重要。

其次，堆GPU支持并行计算。许多科学和工程应用涉及复杂的数值计算和模拟，需要大量的计算资源。堆GPU可以利用多个GPU的并行计算能力，加速这些计算任务的完成。

此外，堆GPU还具有高度的扩展性。随着科技的发展，可用的GPU性能不断提高。通过堆叠多个GPU，系统可以根据需要灵活扩展图形处理能力，适应不断增长的需求。

堆CPU和堆GPU的应用

堆CPU和堆GPU在不同领域有着广泛的应用。在科学和工程领域，堆CPU和堆GPU常用于大规模的数值模拟、物理仿真和数据分析。通过并行计算和图形处理能力，可以提高计算效率和准确性，加快科学研究和工程设计的进程。

在人工智能和机器学习领域，堆CPU和堆GPU也扮演着重要角色。人工智能涉及大量的数据处理和模式识别，而机器学习需要进行大量的统计计算和模型训练。堆CPU和堆GPU的并行计算能力使得这些任务可以更快地完成，并提供更准确的结果。

在娱乐和媒体领域，堆GPU在游戏开发、影视特效和虚拟现实等方面发挥着重要作用。多个GPU的组合可以提供更高的图像渲染速度和更逼真的视觉效果，为观众带来更真实的娱乐体验。

结论

总的来说，堆CPU和堆GPU在计算机性能和图形处理方面都扮演着重要角色。堆CPU可以提高系统的计算能力和可靠性，实现负载均衡和高性能计算。堆GPU则为图形处理提供了更强大的能力，支持高速图像渲染和科学计算。

无论是科学研究、工程设计还是娱乐媒体，堆CPU和堆GPU都有着广泛的应用前景。随着技术的不断进步，我们可以期待堆CPU和堆GPU在未来的发展中发挥更大的作用，并为各个领域带来更多的创新和突破。

三、假发堆

在时尚界，假发堆一直是一个备受关注的话题。从时装秀到日常生活中，人们都可以看到各种款式的假发堆搭配，让人眼前一亮。那么，什么是假发堆，它又为什么能够如此受到欢迎呢？本文将为您揭开假发堆的神秘面纱。

假发堆的定义

假发堆是指将人工假发或真人头发制成的假发轻轻梳理、编织而成的一种发型。通过将假发或头发叠加在一起，制造出一种蓬松、丰盈的效果，使发型看起来更加具有层次感和时尚感。

假发堆的种类

在时尚界，假发堆有多种不同的种类和款式。其中，有着不同长度、颜色、质地和造型的假发堆，可以根据个人的喜好和需要来选择适合自己的款式。

长发堆：长发堆是将长款的假发或真人头发编织成的发型，通常能够营造出优雅、女人味的效果。
短发堆：短发堆则是将短款的假发或真人头发处理成的发型，适合那些喜欢时尚感和俏皮风格的人士。
彩色假发堆：彩色假发堆是将不同颜色的假发混合在一起制成的发型，能够展现出个性十足的效果。
卷发堆：卷发堆通过卷曲假发或真人头发来制作，能够增加发型的立体感和动感。

假发堆的优点

假发堆作为一种特殊的发型方式，具有诸多优点：

丰盈感：假发堆能够让头发看起来更加丰盈蓬松，为整体造型增添立体感。
变化多样：由于假发堆的种类繁多，可以根据不同的场合和个人喜好选择合适的款式，展现多样化的形象。
方便快捷：对于那些想要在短时间内改变发型的人士来说，假发堆是一个快速实现理想发型的好选择。

如何搭配假发堆

想要穿着得体地搭配假发堆，有几点需要注意：

与服装风格相符：选择假发堆时需要考虑与穿着的服装风格是否相符，以确保整体搭配和谐统一。
发色搭配：若选择了彩色假发堆，需要注意与自己的发色潮流是否协调，以避免出现不搭的尴尬情况。
发型修饰：搭配假发堆时，可以考虑采用发带、发夹等发饰品进行修饰，使整体造型更加精致。

结语

总的来说，假发堆作为一种时尚发型，不仅可以让人们在日常生活中展现更加多样化的形象，还能够在一些特殊场合中充分展示个人的独特风格。因此，掌握假发堆的款式和搭配技巧，对于追求时尚、个性的人士来说是非常重要的。希望本文能够帮助您更好地了解和使用假发堆，展现出最美丽的自己！

四、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

* 测试代码

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成训练模型失败！");

System.exit(3);

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());

}

五、webgis面试题？

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。

六、freertos面试题？

这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。

七、paas面试题？

1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；

2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；

3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。

八、面试题类型？

你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：

1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。

2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。

3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。

4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。

5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。

6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。

7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。

九、cocoscreator面试题？

需要具体分析因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。