All Projects → todayqq → Caseinterviewquestions

todayqq / Caseinterviewquestions

PHPer case interview questions

Projects that are alternatives of or similar to Caseinterviewquestions

Cnn Question Classification Keras
Chinese Question Classifier (Keras Implementation) on BQuLD
Stars: ✭ 28 (-70.83%)
Mutual labels:  question-answering
Bidaf Keras
Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension implemented in Keras 2
Stars: ✭ 60 (-37.5%)
Mutual labels:  question-answering
Chinesenlp
Datasets, SOTA results of every fields of Chinese NLP
Stars: ✭ 1,206 (+1156.25%)
Mutual labels:  question-answering
Conversational Ai
Conversational AI Reading Materials
Stars: ✭ 34 (-64.58%)
Mutual labels:  question-answering
Bert Vietnamese Question Answering
Vietnamese question answering system with BERT
Stars: ✭ 57 (-40.62%)
Mutual labels:  question-answering
Medical Question Answer Data
Medical question and answer dataset gathered from the web.
Stars: ✭ 65 (-32.29%)
Mutual labels:  question-answering
Keras Question And Answering Web Api
Question answering system developed using seq2seq and memory network model in Keras
Stars: ✭ 21 (-78.12%)
Mutual labels:  question-answering
Simple Qa Emnlp 2018
Code for my EMNLP 2018 paper "SimpleQuestions Nearly Solved: A New Upperbound and Baseline Approach"
Stars: ✭ 87 (-9.37%)
Mutual labels:  question-answering
Mullowbivqa
Hadamard Product for Low-rank Bilinear Pooling
Stars: ✭ 57 (-40.62%)
Mutual labels:  question-answering
Soqal
Arabic Open Domain Question Answering System using Neural Reading Comprehension
Stars: ✭ 72 (-25%)
Mutual labels:  question-answering
Shift Ctrl F
🔎 Search the information available on a webpage using natural language instead of an exact string match.
Stars: ✭ 1,023 (+965.63%)
Mutual labels:  question-answering
Logic guided qa
The official implementation of ACL 2020, "Logic-Guided Data Augmentation and Regularization for Consistent Question Answering".
Stars: ✭ 55 (-42.71%)
Mutual labels:  question-answering
Wsdm2018 hyperqa
Reference Implementation for WSDM 2018 Paper "Hyperbolic Representation Learning for Fast and Efficient Neural Question Answering"
Stars: ✭ 66 (-31.25%)
Mutual labels:  question-answering
Acl18 results
Code to reproduce results in our ACL 2018 paper "Did the Model Understand the Question?"
Stars: ✭ 31 (-67.71%)
Mutual labels:  question-answering
Turkish Bert Nlp Pipeline
Bert-base NLP pipeline for Turkish, Ner, Sentiment Analysis, Question Answering etc.
Stars: ✭ 85 (-11.46%)
Mutual labels:  question-answering
Zeronet Dev Center
A Development Center for the ZeroNet. Tutorials on ZeroNet Zite Development, Collaboration, and Questions
Stars: ✭ 21 (-78.12%)
Mutual labels:  question-answering
Php Interview Best Practices In China
📙 PHP 面试知识点汇总
Stars: ✭ 1,133 (+1080.21%)
Mutual labels:  question-answering
Neural kbqa
Knowledge Base Question Answering using memory networks
Stars: ✭ 87 (-9.37%)
Mutual labels:  question-answering
Amas
Awesome & Marvelous Amas
Stars: ✭ 1,273 (+1226.04%)
Mutual labels:  question-answering
Farm
🏡 Fast & easy transfer learning for NLP. Harvesting language models for the industry. Focus on Question Answering.
Stars: ✭ 1,140 (+1087.5%)
Mutual labels:  question-answering

最近社区里面有一篇文章引起了最多程序猿的关注,Laravel、PHPer 面试可能会遇到的问题,看评论区不少小伙伴们被难倒,对于一些问题同样难倒了我(其实有很多啦),趁着周末有空,又总结梳理了一遍,顺便来答一波题。由于个人技术水平有限,答案或许会有偏差,欢迎大家指正。

PHP模块

  • PHP7 和 PHP5 的区别,具体多了哪些新特性?
    • 性能提升了两倍
    • 结合比较运算符 (<=>)
    • 标量类型声明
    • 返回类型声明
    • try...catch 增加多条件判断,更多 Error 错误可以进行异常处理
    • 匿名类,现在支持通过new class 来实例化一个匿名类,这可以用来替代一些“用后即焚”的完整类定义
    • …… 了解更多文章底部有 PHP7 新特性链接
  • 为什么 PHP7 比 PHP5 性能提升了?
    • 变量存储字节减小,减少内存占用,提升变量操作速度
    • 改善数组结构,数组元素和 hash 映射表被分配在同一块内存里,降低了内存占用、提升了 cpu 缓存命中率
    • 改进了函数的调用机制,通过优化参数传递的环节,减少了一些指令,提高执行效率

laravel 模块

  • 服务提供者是什么?

服务提供者是所有 Laravel 应用程序引导启动的中心, Laravel 的核心服务器、注册服务容器绑定、事件监听、中间件、路由注册以及我们的应用程序都是由服务提供者引导启动的。

  • IoC 容器是什么?

IoC(Inversion of Control)译为 「控制反转」,也被叫做「依赖注入」(DI)。什么是「控制反转」?对象 A 功能依赖于对象 B,但是控制权由对象 A 来控制,控制权被颠倒,所以叫做「控制反转」,而「依赖注入」是实现 IoC 的方法,就是由 IoC 容器在运行期间,动态地将某种依赖关系注入到对象之中。

其作用简单来讲就是利用依赖关系注入的方式,把复杂的应用程序分解为互相合作的对象,从而降低解决问题的复杂度,实现应用程序代码的低耦合、高扩展。

Laravel 中的服务容器是用于管理类的依赖和执行依赖注入的工具。

  • Facades 是什么?

Facades(一种设计模式,通常翻译为外观模式)提供了一个"static"(静态)接口去访问注册到 IoC 容器中的类。提供了简单、易记的语法,而无需记住必须手动注入或配置的长长的类名。此外,由于对 PHP 动态方法的独特用法,也使测试起来非常容易。

  • Contract 是什么?

Contract(契约)是 laravel 定义框架提供的核心服务的接口。Contract 和 Facades 并没有本质意义上的区别,其作用就是使接口低耦合、更简单。

  • 依赖注入的原理?

这个就不解释了吧,这是理解 IoC 容器的前提。

  • 什么是 Composer, 工作原理是什么?

Composer 是 PHP 的一个依赖管理工具。工作原理就是将已开发好的扩展包从 packagist.org composer 仓库下载到我们的应用程序中,并声明依赖关系和版本控制。

缓存#

  • Redis、Memecached 这两者有什么区别?
    • Redis 支持更加丰富的数据存储类型,String、Hash、List、Set 和 Sorted Set。Memcached 仅支持简单的 key-value 结构。
    • Memcached key-value存储比 Redis 采用 hash 结构来做 key-value 存储的内存利用率更高。
    • Redis 提供了事务的功能,可以保证一系列命令的原子性
    • Redis 支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中
    • Redis 只使用单核,而 Memcached 可以使用多核,所以平均每一个核上 Redis 在存储小数据时比 Memcached 性能更高。
  • Redis 如何实现持久化?
    • RDB 持久化,将 redis 在内存中的的状态保存到硬盘中,相当于备份数据库状态。
    • AOF 持久化(Append-Only-File),AOF 持久化是通过保存 Redis 服务器锁执行的写状态来记录数据库的。相当于备份数据库接收到的命令,所有被写入 AOF 的命令都是以 redis 的协议格式来保存的。

数据库#

  • 什么是索引,作用是什么?常见索引类型有那些?Mysql 建立索引的原则?

索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针,相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、符合索引、全文索引。

  • 索引创建的原则

    • 最左前缀原理
    • 选择区分度高的列作为索引
    • 尽量的扩展索引,不要新建索引
  • 高并发如何处理?

    • 使用缓存
    • 优化数据库,提升数据库使用效率
    • 负载均衡

PHP 的设计模式就不多讲了,但是 SOLID 设计原则是每一位 PHPer 都必须要掌握的。

其他问题

遗留又补充了一些 PHPer 的常见面试题留给大神们解答。

  • 分库分表怎么设计
  • 如何处理 MySQL 死锁?
  • 谈谈你对闭包的理解
  • PHP 内存回收机制
  • 如何解决 PHP 内存溢出问题
  • 数据库优化的方法
  • 简述 Laravel 的运行原理
  • Laravel 路由实现原理
  • cookie 和 session 区别,session 保存在服务器的哪里?服务端是如何获取客户端的cookie?
  • 服务器集群搭建、负载均衡、反向代理
  • 服务器常用命令

PS: PHPer 面试关注的技术实力仅仅只是一部分,还有一部分会关注你的内驱力、思考力以及表达能力。其实关注最多的是你是否是妹子、你的颜值还有你是否单身!!!

欢迎大家加我的微信:JINCHAOCHAO0220,期待和你一起交流、一起成长!

参考文章

Note that the project description data, including the texts, logos, images, and/or trademarks, for each open source project belongs to its rightful owner. If you wish to add or remove any projects, please contact us at [email protected].