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发布于 2023-08-06 10:20 AI生成

03-03 16:30

门头沟学院 Java

美平米一面

线上面试，约30分钟自我介绍HashMap的实现原理是什么？哈希查找平均是O(1)，链表的查找平均是多少？红黑树呢？假设最极端的情况，1024个元素都冲突到同一个节点，要查多少次？Map和Set有什么本质区别？TreeSet和HashSet有什么区别？如何将一个线程不安全的集合转换成线程安全的？自定义线程池的参数有哪些？这三个参数（核心线程数、最大线程数、等待队列）的生效顺序是什么？面向对象的三大特性是什么？多态是什么？如何实现的？抽象类和接口有什么区别？Java为什么选用字节码形式？字节码方式的弊端是什么？Java 8之后的垃圾回收器有哪些？G1相比CMS这种老年代的回收器，它的优化点在哪里...

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03-03 15:53

已编辑

黑龙江大学 Java

我做过的，被面试官夸爆的那些Ai项目(一)

在当前开源项目极为丰富的背景下，付费资源并不一定意味着最前沿的技术优势，在具体执行层面展示出自己的独特价值，才是简历上最重要的加分项。1. WebMCP — 让网站主动告诉 AI 该怎么操作AI 操作浏览器的方案一直靠"猜"——截图识别、DOM 解析，错误率 15-30%。WebMCP 反过来，让网站自己声明能做什么，AI 直接调用结构化接口，准确率接近 100%。Chrome Canary 已实装。企业内部系统的 WebMCP 适配目前几乎没人做，是明确的蓝海。推荐理由：简历上写的不是"我会用某个框架"，而是"我在标准刚发布时就做了企业适配&...

书海为家：#人脑vsAI# 尽管深度学习的最初灵感来源于人类的大脑，但二者的运作方式截然不同：深度学习所需要的数据量远比人脑所需要的多得多。可是一旦经过大数据训练，它在相同领域的表现将远远超过人类（尤其是在数字的量化学习，例如挑选某人最可能购买的产品，或从100万张脸中挑选最匹配的一张）——相对来说，人类在同一时间内只能把注意力放在少数几件事情上面，而深度学习算法却可以同时处理海量信息，并且发现在大量数据背后的模糊特征之间的关联，这些模糊特征不仅复杂而且微妙，人类往往无法理解，甚至可能不会注意到。虽然深度学习拥有人类所缺乏的并行处理海量数据的“绝技”，但不具备人类在面对决策时独一无二的汲取过去的经验、使用抽象概念和常识的能力。与人类相比，深度学习想要充分发挥作用，离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数，这三项缺一不可，如果缺少其中任何一项，深度学习将无用武之地。

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