开源mindmap_Java开发人员访谈的MindMap

开源mindmap

多年来,我在许多Java开发人员的访谈中担任小组成员。 之前,我曾写过一篇标题为成功参加软件工程师技术面试的7大技巧的文章,其中涵盖了很少的一般准则。 在本文中,我将分享一个思维导图,其中包含Java开发人员访谈中涵盖的一般主题。 我已准备好此文档作为自己的一般参考,以记住这些指针并在多次面试中保持共同的标准。

XMind给出了一个不错的地图清单。 你可以在这里找到地图。 这是您可以下载和使用的图像。

5VfC-WkzIAoM-77636

最后,这是一个老式的选项卡式内容列表,可以轻松复制粘贴。


Java主题 面向对象 封装形式 抽象化 遗产 接口–抽象类 铸件 IS-A与HAS-A的关系 聚合与构成 多态性 方法重载与方法重载 编译时间与运行时 线程数 创建线程 多任务 同步化 线程转换 标记界面 序列化 可克隆的 浅拷贝与深拷贝 馆藏 地图,列表和集合 等于–哈希码 旧版-同步类 虚拟机 堆栈与堆内存 垃圾收集 JRE,JVM,JDK 装载机 例外 已检查与未检查异常 异常处理最佳实践 尝试,抓住,最后,抛出,抛出 蜜蜂 档案 字符串– StringBuffer –字符串生成器 Java IO XML格式 基于SAX和基于DOM JAXB –用于XML绑定的Java API 访问说明符 访问修饰符 上市 受保护的 愚蠢的 私人的 最后 静态的 已同步 抽象 短暂的 易挥发的 内部/嵌套类 JavaEE基础 打包应用程序 战争 基本 MVC 小程序 听众 生命周期 JSP 蜜蜂 JPA JAX-WS SOAP,WSDL Web服务基础知识 合同第一vs JAX-RS RESTful及其优势 JSF
这是一项正在进行的工作,我希望进一步完善它。 让我知道您是否有任何意见。

参考: 面向Java开发人员的MindMap,我们的JCG合作伙伴 Manu PK在“面向对象的生活”博客上进行了采访 。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2013/11/a-mindmap-for-java-developer-interviews.html

开源mindmap

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/346906.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【数字信号处理】希尔伯特变换系列2之基于定向多普勒超声的胎儿心率监测(含MATLAB代码)

希尔伯特变换的应用 希尔伯特变换在许多工程应用中都有使用,此处主要介绍两种用法。 首先,它解决了多普勒超声胎儿心率监测器中出现的运动方向不明确的问题。第二,它与众所周知的解析信号联系起来了,在极坐标中,它能够找到信号的瞬时幅度和瞬时频率。 基于定向多普勒超…

轻松地与Java完全集成

这里介绍了如何编写完整的堆栈数据库Web应用程序,而无需使用SQL,HQL,PHP,ASP,HTML,CSS或Javascript,而是使用Vaadin的UI层和Speedment Stream ORM完全依赖Java。 是否曾经想过快速创建连接到您…

MATLAB读取结构体mat文件报错已损坏

遇到一个挺奇怪的事情,用MATLAB R2021a保存下来的.mat文件,里面是一个结构体;结果在MATLAB R2018b中load这个mat文件,提示“无法读取,改文件可能已损坏” 初步猜想可能是MATLAB版本的问题,正好虚拟机里有便…

【自适应盲均衡11】基于Volterra级数的双线性CMA盲均衡算法与MATLAB仿真(采用16QAM信号模型)

结果预览 16QAM信号的星座图: 输入信号的星座图: Volterra-CMA盲均衡算法的MSE曲线: 均衡后的星座图: 一、Volterra级数 由于多方面的原因,Volterra级数模型是非线性系统广泛采用的模型。简单起见,本文仍采用线性系统进行测试。 Volterra级数展开是由非递归级数组成…

矩形和升余弦成型下OQPSK信号的调制与解调仿真(最大功率法定时)

关注公号【逆向通信猿】更精彩!!! 仿真结果预览 OQPSK矩形和升余弦成型误码率曲线: 关于QPSK信号的仿真在之前的博客里已经 一、OQPSK调制原理 在QPSK体制中,它的相邻码元最大相位差达到180。由于这样的相位突变在频带受限的系统中会引起信号包络的很大起伏,这是不希…

java web 刷新_Java Web项目的保存和刷新

java web 刷新如何配置计算机以保存并刷新Java Web项目? 当您向开发人员提出此问题时,答案以“哦,好吧……”开头,并以某种可行的方式继续描述。 每个人都有自己的方式。 首先–为什么需要这个? 因为执行复制和重新启…

【数字信号处理】希尔伯特变换系列3之解析信号(含MATLAB代码)

希尔伯特变换&解析信号 你可能从未将DFT应用于复信号,因此你的数据将是实的,这样做的一个影响是DFT是对称的。在许多应用中,正频和负频分量都必须被处理——参见早期理想的DFT滤波,其中正频和负频分量都必须以相同的方式处理,以便滤波后的数据是实的(根据需要)。然而…

Java SE 11(18.9)中的API更新

Java SE 11也被命名为18.9(基于使用发布年份和月份的新命名方案),预计将在9月的最后一周发布GA。 频繁发布新JDK版本的新方法是允许语言创建者引入新功能,并向开发人员社区更快地进行API更新。 通常,API更新不会引起注…

【数字信号处理】卷积和乘法系列1之引言(含MATLAB代码)

引言 要了解 DSP 的许多方面,以及使用傅里叶分析 (FA) 的其他应用,以下几点很重要 了解卷积的过程要知道时间/频率域中的卷积/乘法 等价于 频域/时间域中的乘法/卷积会应用这些知识卷积是一个会引起很多混淆的过程,但使用采样数据(离散)比使用连续时间数据更容易理解。这是…

【数字信号处理】卷积和乘法系列2之AM调制、幅度谱和相位谱(含MATLAB代码)

关注公号【逆向通信猿】更精彩!!! 案例2的应用——幅度调制(AM) 能够预测卷积两个信号的结果是很有用的。一个明显的例子是 AM 调制(参见上一节 和下面的图 1),其中载波通过混合(混频)由基带信号调制。在频域中,这两个信号的频谱是卷积的。 在图1中,显示了幅度调制…

java方法传对象参数_Java方法中的参数太多,第2部分:参数对象

java方法传对象参数在上一篇文章中 ,我研究了与方法和构造函数的长参数列表相关的一些问题。 在那篇文章中,我讨论了用自定义类型替换基元和内置类型以提高可读性和类型安全性。 这种方法使方法或构造函数的众多参数更具可读性,但并没有减少参…

VB语言与测量程序设计之水准网平差程序(任务8-3含代码,完整工程文件见CSDN资源)

一、程序总体设计 二、程序界面设计 对象属性设置 三、程序代码 矩阵计算类代码 文件名:Matrix.cls 操作矩阵的类 Matrix Option Explicit Const eps As Double = 0.00000001 缺省精度 Dim nRo

【数字信号处理】卷积和乘法系列3之傅里叶变换对

关注公号【逆向通信猿】更精彩!!! 声明:底部的小广告标签并不是博主所加!! 傅里叶变换对(Fourier Transform pairs, FTP) 我们考虑的第一个FTP从时间域中的梳状函数开始,这是一个简单地由相同幅度的规则放置的“冲激(spike)”组成的信号。下面的程序在时域中生成这样…

Gradle教程

1.简介 在本课程中,我们将学习Gradle ,它是一个构建工具和一个依赖管理系统,与Maven和Ant非常相似,并且是专门为构建基于Java的项目而设计的。 与Maven和Ant构建系统不同,Gradle不使用XML。 它实际上是基于Groovy构建…

【定时同步系列6】Gardener误差检测算法原理

关注公号【逆向通信猿】更精彩!!! 引言 离散时间符号定时同步方法 如下图所示为比较常用的一种符号定时同步的离散时间方法,通常由三个基本单元组成离散时间锁相环,分别为:定时误差检测器(TED)、环路滤波器和插值控制。其中,插值器和TED作用相当于鉴相器,插值控制相…

glassfish_RIP GlassFish –感谢所有的鱼。

glassfish我们都听说过。 昨天,JavaEE和GlassFish的官方路线图更新已发布 。 从标题开始,整个帖子基本上是关于一件事的:今天我们知道的GlassFish Server已从完整的产品转为玩具产品。 从太阳到Oracle的漫长道路 从一开始,GlassF…

【定时同步系列7】位(符号)定时同步之模1插值控制和递归插值控制原理

关注公号【逆向通信猿】更精彩!!! 引言 本节主要讨论符号定时同步结构中的插值控制模块,如下图所示,插值控制模块的目的是为内插器提供第 k k k个基点索引 m ( k ) m(k)

活性GWT

介绍 在过去的4到5年中,反应式编程的普及程度得到了极大的提高。 这可以告诉我们,反应性应用程序的用例现在比以往任何时候都有效。 后端系统上的压力增加了,因此需要用最少的资源来处理这种压力。 响应式编程被认为是在减少资源消耗的同时提…

【数字信号处理】卷积和乘法系列3之测不准原理

关注公号【逆向通信猿】更精彩!!! 声明:底部的小广告标签并不是博主所加!! Heisenberg测不准原理 信息在时域中的扩展(尖峰之间的距离)与其在频域中的对应扩展之间的这种关系是Heisenberg不确定性原理的一个例子。时域中的扩展(方差)乘以频域中的扩展具有不能被突破的…

【数字信号处理】卷积和乘法系列3之傅里叶变换对II

关注公号【逆向通信猿】更精彩!!! 声明:底部的小广告标签并不是博主所加!! 采样 傅里叶变换对(FT)很重要的原因是,如果有一个连续时间 (CT) 信号,则可以通过将信号乘以梳状函数来对其进行采样,产生的样本将只是尖峰处的值。采样过程产生离散时间 (DT) 信号,因为采…