java spring面试题分享

时间: 2023-08-03 07:09:09 浏览: 73
当然,我可以为您提供一些Java Spring面试题。这些问题涵盖了Spring框架的不同方面,希望对您有所帮助: 1. 什么是Spring框架?它的主要目标是什么? 2. Spring框架的核心模块有哪些? 3. 请解释一下依赖注入(Dependency Injection)是什么,以及它在Spring中的作用。 4. Spring的AOP(面向切面编程)是什么?它在Spring中的应用场景有哪些? 5. 请列举一些常用的Spring注解,并解释它们的作用。 6. Spring MVC框架的原理是什么?请描述一下请求的处理流程。 7. 在Spring中,什么是Bean的作用域(Scope)?请列举一些常用的Bean作用域。 8. Spring Boot是什么?它与传统的Spring框架有何不同? 9. 请说明一下Spring Boot中的自动配置(Auto Configuration)是如何工作的。 10. 在Spring框架中,如何实现事务管理? 这些问题涵盖了Spring框架的基本概念和常见应用场景。希望对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
相关问题

Java spring面试题

Java Spring面试题的内容通常涵盖了Java开发中与Spring框架相关的知识。这些问题可以包括Spring框架的基本概念、核心特性、常用注解、依赖注入、AOP(面向切面编程)等方面的知识点。 在企业级Java开发中,Spring框架是非常常用的框架之一。它可以作为一个企业级Java Bean,包装现有的POJO(Plain Old Java Objects)。Spring框架提供了一种轻量级的解决方案来简化企业级应用程序的开发,它通过依赖注入和面向切面编程等特性,提供了更高效、更可维护、更灵活的开发方式。 在Java Spring面试中,可能会涉及到与Spring框架相关的技术栈,如Java集合、JVM、多线程、并发编程、设计模式、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、MongoDB、Redis、MySQL、RabbitMQ、Kafka、Linux、Netty、Tomcat等。这些问题旨在考察面试者对于Java开发和Spring框架的综合应用能力。 综上所述,Java Spring面试题的内容主要涵盖了与Spring框架相关的知识点,包括基本概念、核心特性、常用注解、依赖注入、AOP等。此外,还可能扩展到与Spring框架相关的技术栈以及其他Java开发相关的知识。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [2021全网最全最详细的Spring面试题精选合集](https://blog.csdn.net/yunzhaji3762/article/details/113577884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

java spring面试题

在面试中,Java Spring的问题通常涉及以下几个方面: 1. Spring的核心概念:面试官可能会问你对Spring框架的理解以及它的核心概念,如控制反转(IoC)和依赖注入(DI)。 2. Spring的生命周期:面试官可能会询问你对Spring Bean的生命周期的了解,包括Bean的初始化、销毁和后置处理器等。 3. Spring的循环依赖问题:面试官可能会问你在Spring中如何解决循环依赖问题,以及构造方法注入、setter方法注入和循环依赖的异常情况。 4. Spring的容器:面试官可能会问你对BeanFactory和ApplicationContext的理解,以及它们在Spring框架中的作用和区别。 5. Spring中的线程安全:面试官可能会问你Spring容器中的Bean是否线程安全,以及如何处理Bean的线程安全问题。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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