分享一位读者投稿的携程校招 Java 岗位的面经。 下面是正文。 个人背景：双非本，机械专业转码。 携程在正式面试之前，会有一个性格测试（40分钟）。性格测试之后，大概过一周进行笔试。笔试之后，会邮件通知是否通过并预约第一轮面试时间。 普通 offer 一般只有两面，如果是 sp 或者 ssp 的话
随着云计算和人工智能的兴起，如何安全有效地利用数据，对持有大量数字资产的企业来说至关重要。同态加密，是解决云计算和分布式机器学习中数据安全问题的关键技术，也是隐私计算中，横跨多方安全计算，联邦学习和可信执行环境多个技术分支的热门研究方向。 本文对经典同态加密算法Pailier算法及其相关技术进行介绍，重点分析了Paillier的实现原理和性能优化方案，同时对基于公钥的加密算法中的热门算法进行了横向
业务逻辑中经常会有一些冗长的判断，需要写特别多的if else，或者一些判断逻辑需要经常修改。这部分逻辑如果以java代码来实现，会面临代码规模控制不住，经常需要修改逻辑上线等多个弊端。这时候我们就需要集成规则引擎对这些判断进行线上化的管理。
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
在研发项目中，经常能遇到复杂的状态流转类的业务场景，比如游戏编程中NPC的跳跃、前进、转向等状态变化，电商领域订单的状态变化等。这类情况其实可以有一种优雅的实现方法：状态机。本文重点介绍有限状态机，并结合具体项目，通过状态机的应用将状态和业务逻辑解耦，便于简化复杂业务逻辑，降低理解成本。另外，重点讲解如何优雅的解决更广泛的复杂业务问题。
https 原理与实践 经典三问，是什么，为什么，怎么做? 是什么 是一种http的安全协议，在tc
C源程序需要经过预处理、编译、汇编几个阶段，得到各自源文件对应的可重定位目标文件，可重定位目标文件就是各个源文件的二进制机器代码，一般是.o格式。比如：util1.c、util2.c及main.c三个C源文件，经过预处理器、编译器、汇编器的处理，就可以得到各自的目标文件util1.o，util2.o
项目研发过程中，经常会遇到与测试人员工作重叠的情况，十分影响效率。 做了一个修改，可以在本地环境启动项目后和测试环境交互，并且不影响测试环境，理论上也可以用于线上环境的异常的快速处理。 准备事项如下： 一：搭建本地的nacos服务。 二：导入测试环境相应项目的nacos配置文件。 三：新增代码： 修
线上经常偶发死锁问题，当时处理一张表，也没有联表处理，但是有两个mq入口，并且消息体存在一样的情况，频率还不是很低，这么一个背景，我非常容易怀疑到，两个消息同时近到这一个事务里面导致的，但是是偶发的，又模拟不出来什么场景会导致死锁，只能进行代码分析，问题还原的方式去排查问题。
在软件开发中，我们经常会遇到这样的情况：我们需要使用一个现有的类或者接口，但它与我们系统的目标接口不兼容，而我们又不能修改它。这时候，我们该怎么办呢？大多数情况下我们都可以使用适配器模式来解决这个问题，**本文将从以下四个方面讲解适配器模式**。 - 简介 - 优缺点 - 应用场景 - Java 代
摘要：近日，经过全球知名独立认证机构SGS Brightsight实验室的安全评估，华为云GaussDB企业级分布式数据库内核获得全球权威信息技术安全性评估标准CC EAL4+级别认证 本文分享自华为云社区《国内唯一！GaussDB拿下的安全认证CC EAL4+究竟有多难？》，作者：GaussDB
摘要：截至2022年11月，深开鸿共计参与共建OpenAtom OpenHarmony（以下简称OpenHarmony）社区16个SIG，其中4个为深开鸿主导，并累计贡献代码量超过百万行。 本文分享自华为云社区《用100W+行代码贡献经验，带你了解如何参与OpenHarmony开源》，作者：华为云社
摘要：详细讲解DeepWalk，通过随机游走的方式对网络化数据做一个表示学习，它是图神经网络的开山之作，借鉴了Word2vec的思想。 本文分享自华为云社区《[论文阅读] (25) 向量表征经典之DeepWalk：从Word2vec到DeepWalk，再到Asm2vec和Log2vec》，作者：ea
摘要：Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样。 本文分享自华为云社区《Laplace分布算子开发经验分享》，作者：李长安。 1、任务解析 详细描述： Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样， 此任务的目标是在 Paddle 框架中，基于现有概率分布方案
通过分析经典模糊测试工具AFL的实现原理，找到了若干个制约其效率的瓶颈所在。
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在 App 开发中，经常会遇到处理异步任务的场景，如网络请求、读写文件等。Android、iOS 使用的是多线程，而在 Flutter 中为单线程事件循环
为了提高研发效率，经过技术选型采用了taro3+原生混合开发模式，本文主要讲解我们是如何基于taro框架，进行多端能力的探索和性能优化。
作为测试，经常会遇到倒排期的项目，当研发已经占用了很多资源的情况下，此时测试要想提高效率。就不得不在研发提测前多做准备，那么研发提测前测试到底能做些什么，我将根据我的经验，在本次文章中与大家一起分享。
基于日常实际工作经验和个人心得，我整理了一份团队遇到故障问题或者疑似问题快速排查的三字经清单及正确✅案例和错误❌案例。这份清单将帮助你在遇到问题时进行快速排查，无需担心在高压环境下忙中出错，遗漏关键步骤环节
