文章 2024-09-23 来自:开发者社区

Android经典面试题之组件化原理、优缺点、实现方法?

本文首发于公众号“AntDream”,欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注,和我一起每天进步一点点 组件化的原理 组件化是一种软件架构设计方法,它将复杂的应用程序分解为更小、更易于管理的模块或组件。在Android开发中,组件化允许开发者将应用分割成独立的、可复用的模块,每个模块封装特定的功能。 组件化的...

Android经典面试题之组件化原理、优缺点、实现方法?
文章 2024-08-21 来自:开发者社区

【多线程面试题 二】、 说说Thread类的常用方法

面试官:说说Thread类的常用方法** 参考答案: Thread类常用构造方法: Thread() Thread(String name) Thread(Runnable target) Thread(Runnable target, String name) 其中,参数 name为线程名,参数 target为包含线程体的...

文章 2024-08-21 来自:开发者社区

【Java集合类面试三十】、BlockingQueue中有哪些方法,为什么这样设计?

面试官:BlockingQueue中有哪些方法,为什么这样设计?** 参考答案: 为了应对不同的业务场景,BlockingQueue 提供了4 组不同的方法用于插入、移除以及对队列中的元素进行检查。如果请求的操作不能得到立即执行的话,每组方法的表现是不同的。这些方法如下: 抛异常特定值阻塞超时插入a...

文章 2024-08-20 来自:开发者社区

【Java基础面试二十四】、String类有哪些方法?

面试官:String类有哪些方法?** 参考答案: String类是Java最常用的API,它包含了大量处理字符串的方法,比较常用的有: char charAt(int index):返回指定索引处的字符; String substring(int beginIndex, int en...

【Java基础面试二十四】、String类有哪些方法?
文章 2024-08-20 来自:开发者社区

【Java基础面试二十】、介绍一下Object类中的方法

面试官:介绍一下Object类中的方法** 参考答案: Object类提供了如下几个常用方法: Class<?> getClass():返回该对象的运行时类。 boolean equals(Object obj):判断指定对象与该对象是否相等。 int hashCode():返回该对象的hashCod...

【Java基础面试二十】、介绍一下Object类中的方法
文章 2024-08-08 来自:开发者社区

[go 面试] 接口测试的方法与技巧

接口测试是确保软件系统接口功能、性能和可靠性等方面的关键步骤。以下是一些常见的接口测试方法和技巧: 1. 输入验证 验证接口对于不同的输入数据是否正确处理和响应,包括: 正常输入 边界条件 异常输入 确保接口在各种输入情况下都能正常工作。 2. 接口协议测试 ...

文章 2024-08-08 来自:开发者社区

[go 面试] 优化线上故障排查与性能问题的方法

在面对线上故障和性能问题时,迅速而准确的排查是至关重要的。以下是一些优化排查的方法,帮助你更有效地解决短时间内产生大量time wait请求的问题。 1. 监控和日志分析 通过监控系统实时监控应用的指标,特别关注与网络通信和连接有关的指标。检查日志以找到与time wait请求相关的信息,可能有网络异常或连接超时的记录。 2. 网络问题诊断 ...

文章 2024-08-06 来自:开发者社区

【机器学习】面试问答:决策树如何进行剪枝?剪枝的方法有哪些?

决策树如何进行剪枝? 分为预剪枝和后剪枝。 预剪枝的思想是在树中结点进行扩展之前,先计算当前的划分是否带来模型泛化能力的提升,如果不能,则不再继续生长子树。预剪枝对何时停止决策树的生长有几种方法 当树达到一定深度时,停止树的生长当达到当前结点的样本数量小于某个阈值的时候,停止树的生长计算每次分裂时对测试机的准确率...

文章 2024-08-06 来自:开发者社区

【机器学习】面试题:LSTM长短期记忆网络的理解?LSTM是怎么解决梯度消失的问题的?还有哪些其它的解决梯度消失或梯度爆炸的方法?

(1)简单介绍一下LSTM 因为循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN),本质是一个全连接网络,在处理长期依赖的问题上会出现梯度消失和梯度爆炸。长短时记忆模块(Long Short Term Memory,LSTM)...

文章 2024-08-06 来自:开发者社区

【数据挖掘】XGBoost面试题:与GBDT的区别?为什么使用泰勒二阶展开?为什么可以并行训练?为什么快?防止过拟合的方法?如何处理缺失值?

1、简单介绍XGB 是一种基于boosting增强策略的加法模型,训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习,每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与训练样本真实值的残差。XGB对GBDT进行了一系列优化,比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等,在可扩展性和训练速度上有了巨大的提...

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