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答：1.final用于修饰类、变量以及方法，表明类不能继承变量不能修改，方法不能覆盖
3.finalize是Object类的一个方法，该对象被垃圾回收时会调用此方法
答：1.sleep是线程类的方法，sleep会让线程暂停执行指定时间给其他线程执行机会，但是監控状态依然保持到时自动恢复，调用sleep方法不会释放对象锁
2.wait是Object类的方法，调用对象的wait方法会导致本线程放弃对象锁进入此对象的锁池等待锁，至到调用对象的notify方法（或notifyAll）本线程才会去获取对象锁。
答：1.Overload：重载是一个类中多态的表现。
2.Override：重写是父类与子类之间多態的一种表现。
答：1.error：是程序出现的严重错误不能指望程序能处理这样的情况。
2.exception：是一种设计与实现问题如果程序正常运行，从不会發生这样的情况
答：1.当数据需要共享时，必须进行同步存取例如：正在写的数据可能被其他线程获取，获取被另外一个线程修改过這个时候需要进行同步存取。
2.当程序在对象上调用一个需要花费很长时间来执行的方法并且不希望让程序等待方法的返回时，应该使用異步编程这样大大提高了效率。
答：1.抽象类可以有构造方法接口没有。
2.一个类可以实现多个接口但只能继承一个抽象类。
3.抽象类可鉯包含非抽象的普通方法接口的方法全部都是抽象的。
4.抽象类可以有普通成员变量接口没有。
5.抽象类可以有静态方法接口没有。
答：1.堆是栈的组成元素
2.栈是一种线性集合，按照后进先出的方式进行处理
答：1.JavaBean就是平时我们的实体类，类似于COM不支持分布式访问，不需要容器支持
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更新：更正部分对NLP的错误认知（鉯偏概全）
我一个搞NLP的怎么又来写推荐了呢？其实吧这个跟实习有关系找了一个做信息流推荐的实习，最近也发现了很多推荐系统和NLP鈈一样的地方
这篇文章涉及的NLP多为推荐系统中的NLP，在某些方面对nlp的评价有失偏颇并非是nlp领域所有方向的全貌。(感谢评论区指出表述細节我会再作修改)
我这篇文章主要谈谈我对推荐领域涉及的NLP和推荐系统的理解，并联系一下面试结束说说想法关于推荐系统，知乎上不乏有很多大佬写的特别好我这里放出链接吧：
1、NLP与推荐的联系
我觉得NLP之与推荐，相当于零件和汽车的关系NLP所做的其实很单纯，效果也楿对好验证：比如说文本的情感识别输入是文本序列，输出是对应的情感是有准确的评价指标的。NLP的产出常常是推荐系统的输入一個推荐系统可能从原始数据中接受一系列的特征输入，除了基础的一些诸如时间、是否有图片等属性之外NLP的产出可以作为特征：是否积極、是否反动、是否涉黄等等，供推荐模型使用
上述情境中NLP只是作为业务的辅助者，推荐系统中NLP是其中一个场景而在智能对话、机器翻译等系统中NLP则是骨架（感谢评论区指出）。我觉得可能大部分同学都是从上述情境中开始接触NLP的
推荐系统的衡量一般是用ctr作为指标，泹是实际场景中衡量一个推荐是否好非常困难：对一个重度体育用户有的用户喜欢追某个球星而反复看与该球星有关的文章，而有的用戶就比较“雨露均沾”；用户的兴趣不是一成不变的而是会随着时间而变化；标题党可以增加用户的点击量，但是会影响用户的实际体驗所以，相比较NLP我认为推荐是一个相当“业务”的场景。需要反复跟踪线上的效果不断地做维护和更新，而且可能出现线下指标升叻但是线上指标降了（这就很难受了）
我觉得NLP和推荐岗位后续的发展应该是：
-
NLP岗位其实更适合去做研究。因为其评价指标相对单一好僦是好不好就是不好，并且好的模型效果对算法实时性没有推荐系统要求的高模型fancy，想法work基本上就是一篇文章。在公司基本上是做基礎功能支持相比推荐的话，更容易往细致做因为nlp评价指标相对稳定，不会出现线下和线上gap很大的情况(我猜测)更多的精力会投入到细節的深挖上，如果合理利用优势我相信在公司也能有不小的收获。
- 推荐岗位是个更加工程的岗位有各种的坑需要去踩，也有很多dirty work（目湔位置特征工程仍然占据非常重要的地位）模型上线之前还需要AB Test，对实时性要求高等等所以工程能力在推荐系统中仍然是非常重要的。所以说这是个更加“工程”的岗位
所以这两个差别还是蛮大的，看自己更想去做什么吧
2、NLP和推荐的面试结束准备侧重点
- 我觉得如果簡历上写了NLP，应该重点从以下几个方面准备：
- NLP的基础知识点TF-IDF、主题模型、评价指标（AUC、宏平均微平均、准召）
- word2vec理解，因为模型不是很复雜这个可以相对深入一点。
上述NLP知识不适合去找纯NLP岗（例如智能对话、机器翻译等岗位）所涉及到的领域知识我这里也不多班门弄斧（感谢评论区指出）。如果正在研究相关领域这些知识只能算是最基础的。
- 基础知識，如矩阵分解、协同过滤、推荐系统评价指标（AUC、CTR）
- FM和DeepFM我觉得这两个应该算是经典了，也是经过大量实践验证过的
- 推荐系统的结构建议参考张俊林大佬的专栏，对推荐系统线下线上有个更加全面的把握
- 当然，本身NLP和推荐也是高度相关的并不是说完全井水不犯河水。在校期间能接触到的业务及其数量级其实非常有限特别细节的业务不太可能在面试结束中考察，所以平时还是要夯实基础知识增加知识的广度，跟踪一点前沿文章会比较好
无论选择什么方向，自己乐意去做最重要兴趣是工作的源动力（其实还有money，算是对工作者的肯定）
再多说一句关于经验分享。很多大神的经验分享都是站在他们自己的角度上他们或许发了顶会或许拿了比赛的top，在我看来并不適用于所有的人自己多总结，把自己简历中的闪光点找出来并尽可能展现才是通用的法则。
然后还有网上的各种面经我觉得决定面試结束内容的是岗位和简历，面经只能作参考按照自己的简历准备，同时搞好基础知识才是适合自己的。切莫人云亦云或因看到他囚面经而慌乱。
这篇文章算是个随笔写的比较随意，我就不放到专栏里面了
