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MySQL面试题详解-20道经典题目汇总.pdf

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简介:
本书籍提供了20道经典的MySQL面试题目及详细解答,旨在帮助读者深入理解数据库原理和优化技巧,是准备数据库方向职位的理想学习资料。 MySQL面试题详解汇总:掌握这20道经典题目即可。

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    本书籍提供了20道经典的MySQL面试题目及详细解答,旨在帮助读者深入理解数据库原理和优化技巧,是准备数据库方向职位的理想学习资料。 MySQL面试题详解汇总:掌握这20道经典题目即可。
  • 软件测.pdf
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    本书籍《软件测试经典面试题目汇总》集合了软件测试领域的常见面试题,旨在帮助求职者准备面试,提升他们的专业知识和实践技能。 软件测试经典面试题总结.pdf
  • SLAM.docx
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    这份文档汇集了SLAM(同步定位与地图构建)领域的经典面试问题,旨在帮助求职者准备相关技术岗位的面试,内容涵盖算法原理、应用场景及编程实现等多个方面。 收集了SLAM常见面试题,并且大部分都给出了相关的参考答案。对于没有积分的同学来说,也可以参考博客内容。
  • MongoDB(28
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    本书详尽解析了28道经典的MongoDB面试题目,旨在帮助读者深入理解NoSQL数据库的核心概念与实际应用,是准备MongoDB相关职位的理想资料。 本段落主要介绍了28个MongoDB的经典面试题详解,可供需要的朋友参考。
  • 软件测
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    本资源汇集了软件测试领域的常见面试题,旨在帮助求职者准备面试,涵盖基础概念、工具使用及实际案例分析等内容。 在软件行业中,确保产品质量的关键环节是软件测试。面试过程中,招聘者通常会通过一系列问题来评估应聘者的专业能力。 以下是可能遇到的一些经典问题及相关知识点: 1. **软件测试的基本概念**: - 定义:软件测试旨在发现错误、缺陷或遗漏,并保证产品符合预定需求和标准。 - 测试类型:包括单元测试、集成测试、系统测试及验收测试等。 - 测试模型:V模型、W模型、H模型以及X模型。 2. **黑盒与白盒测试**: - 黑盒关注功能,不考虑内部结构,主要检查输入和输出是否符合预期。 - 白盒(或称结构性)深入代码层面,注重程序逻辑结构如路径覆盖和条件覆盖等。 3. **测试用例设计方法**: - 正常边界值分析:测试正常情况及边界条件。 - 错误猜测法:基于经验和直觉预测可能出错的地方。 - 等价类划分:将输入数据分为有效与无效类别,选择代表进行测试。 - 因果图法:关联输入和输出以设计测试用例。 4. **自动化测试工具**: - Selenium: 用于Web应用的自动化测试,支持多种编程语言如Java、Python等。 - Junit: Java平台上的单元测试框架。 - Appium: 跨平台移动应用测试,涵盖iOS及Android系统。 - TestComplete:功能强大的自动化工具,适用于各种类型的应用。 5. **缺陷管理**: - 缺陷报告详细记录发现的问题包括复现步骤和影响程度等信息。 - 生命周期状态如新建、开放、修复、验证与关闭等。 - 使用JIRA或Bugzilla进行缺陷追踪和管理。 6. **性能测试方法**: - 压力测试:评估系统在高负载下的表现能力。 - 负载测试:考察系统在正常及预期负载下的行为。 - 稳定性测试:长时间运行以检查系统的稳定工作情况。 7. **回归测试**: 当代码有修改后,需要重新执行相关测试确保改动未引入新的错误或缺陷。 8. **敏捷开发与测试实践**: - 敏捷强调快速反馈采用短周期迭代测试和开发并行进行。 - 测试驱动开发(TDD):先编写满足需求的用例再实现代码以保证质量。 9. **持续集成/持续部署(CICD)**: 自动化构建、测试及部署流程,提升软件交付的速度与效率。 10. **安全性测试**: 包括输入验证防止恶意数据注入以及安全漏洞扫描查找潜在风险。同时确保用户数据的安全性如加密和隐私保护措施等。 掌握上述知识点有助于更好地准备面试并展示自己在策略制定、工具使用及问题解决方面的能力,结合具体项目经验进行阐述将更具说服力。
  • JavaScript
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    本资料汇集了众多经典的JavaScript面试题目,旨在帮助开发者们准备技术面试,提升编程技能和解决问题的能力。 JavaScript面试题汇总 请参考以下重新组织的文字: 整理了一些常见的JavaScript面试题目,希望能帮助到正在准备面试的朋友们。 (虽然原句包含多次重复的信息,在这里为了简洁起见只保留了一次“JavaScript面试题汇总”。)
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    本书《MySQL经典面试题100道及答案》汇集了针对数据库工程师与开发人员的高频面试题目及其解析,旨在帮助读者深入理解MySQL的核心概念和应用技巧。 整理了100道MySQL数据库的经典面试题及答案,涵盖基础、中级到高级的知识点。这些问题不仅基于个人在面试过程中遇到的高频问题,还包含来自同事和朋友分享的经验。希望通过这份资料帮助大家节省时间与精力,在准备面试时更加得心应手,并取得满意的成果。
  • 15
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    本资料汇集了15个经典且常见的面试问题,旨在帮助求职者准备并应对各种职场面试挑战,提高成功几率。 面试是一种评估应聘者工作能力和综合素质的交流方式,通常通过书面、面谈或线上(视频、电话)的形式进行。这种形式可以初步判断候选人是否适合加入团队。面试是由招聘方精心设计的一种考察活动,在特定场景下以对话和观察为主要手段,全面测评应聘者的知识、技能、经验和综合素养等关键素质的考试过程。
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    本资源包含了Java开发工程师在2020年求职过程中可能会遇到的经典面试题目和答案解析,涵盖基础语法到高级特性。 2020 Java经典面试题总汇.zip
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    本资料汇集了关于Apache Spark技术栈的经典面试问题,适用于准备应聘数据工程师、大数据分析师等职位的技术人员。包含Spark核心概念和应用场景等相关知识。 Spark是一款高效且易于使用的开源框架,在大数据处理领域尤其擅长实时计算与批处理任务。面试中的Spark相关问题通常围绕其核心概念和技术特性展开。 1. **var、val、def关键字的区别** - `var` 是可变变量,它的值可以在程序运行时改变,但类型一旦声明便不可更改。 - `val` 是不可变常量,一旦赋值后不能更改。 - `def` 用于定义方法,每次调用都会创建一个新的作用域。 2. **样例类(case class)和样例对象(case object)** - 样例类是一种特殊的Scala类,简化数据结构的处理,并支持模式匹配。它自动生成了`apply`、`unapply`等方法以及默认的行为。 - 样例对象是单实例的对象,可以作为枚举使用或者用于定义常量和类型别名。 3. **Spark为何快?与Hive比较** - Spark通过内存计算模型及优化的任务调度策略提高性能。它减少了磁盘I/O操作,并且任务基于线程执行以减少进程开销。 - 然而,对于某些特定的查询场景,如单Job查询,Hive可能由于较少的数据移动而表现出更高的效率。 4. **RDD的理解** - RDD(弹性分布式数据集)是Spark的基础组件。它是一个不可变、分区化的记录集合,并且具备容错能力。 - 通过转换操作生成新的RDD并使用行动操作触发计算过程;同时,支持缓存机制以加速后续的处理任务。 5. **Spark SQL与Hive** - Spark SQL提供DataFrame和Dataset API进行结构化数据处理。它兼容Hive表并且在复杂查询上通常比Hive更快。 - 支持多种编程语言如Python和R,而不仅仅是传统的SQL(通过HQL)。 6. **容错机制** - 利用血统机制,在RDD分区丢失时能够重新计算以恢复数据完整性;同时支持持久化到内存或磁盘来增强系统稳定性。 7. **Shuffle过程** - Shuffle是Spark中用于数据再分布的关键步骤,常见于groupByKey和reduceByKey等操作。 - 合理使用Partitioner可以显著减少网络I/O开销并提高性能。 8. **调度系统** - Spark采用DAG模型表示任务依赖关系,并通过Stage划分来优化执行流程;首先将任务划分为TaskSet再由TaskScheduler分配给Executor执行。 9. **存储机制** - 支持多种存储级别,如仅内存、序列化后的内存和混合模式等,以适应不同的应用场景需求。 10. **Spark Streaming与微批处理** - Spark通过DStream实现输入数据流的实时处理;每个小批量作为独立任务利用并行计算能力进行高效执行。