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【Spring注解驱动开发】二狗子让我给他讲讲@EnableAspectJAutoProxy注解
在配置类上添加@EnableAspectJAutoProxy注解，源码能够开启注解版的面试AOP功能。这意味着，源码如果在AOP中要启用注解版的面试AOP功能，就需要在配置类上添加@EnableAspectJAutoProxy注解。源码让我们来看看@EnableAspectJAutoProxy注解的面试jmeter源码包部署源码，如下所示。源码
从源码可以看出，面试@EnableAspectJAutoProxy注解使用@Import注解引入了AspectJAutoProxyRegister.class对象。源码那么，面试AspectJAutoProxyRegistrar是源码做什么的呢？我们点击到AspectJAutoProxyRegistrar类的源码中，如下所示。面试
可以看到AspectJAutoProxyRegistrar类实现了ImportBeanDefinitionRegistrar接口。源码我们回顾ImportBeanDefinitionRegistrar接口的面试定义，如下所示。源码
通过ImportBeanDefinitionRegistrar接口，我们可以实现将自定义的组件添加到IOC容器中。也就是说，@EnableAspectJAutoProxy注解使用AspectJAutoProxyRegistrar对象自定义组件，并将相应的组件添加到IOC容器中。
在AspectJAutoProxyRegistrar类的registerBeanDefinitions()方法中设置断点，我们以debug的方法来运行AopTest类的testAop()方法。当程序运行到断点位置时，我们可以看到程序已经暂停，IDEA的博众ssc源码左下角显示了方法的调用栈。
在registerBeanDefinitions()方法中，首先调用AopConfigUtils类的registerAspectJAnnotationAutoProxyCreatorIfNecessary()方法来注册registry。在registerAspectJAnnotationAutoProxyCreatorIfNecessary()方法中，直接调用了重载的registerAspectJAnnotationAutoProxyCreatorIfNecessary()方法。在重载的registerAspectJAnnotationAutoProxyCreatorIfNecessary()方法中，传入了AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator.class对象。
在registerOrEscalateApcAsRequired()方法中，接收到的Class对象的类型为：org.springframework.aop.aspectj.annotation.AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator。然后，我们继续跟进代码。
在registerOrEscalateApcAsRequired()方法中，首先判断registry是否包含org.springframework.aop.config.internalAutoProxyCreator类型的bean。接下来，我们继续看代码。
最终，AopConfigUtils类的registerOrEscalateApcAsRequired()方法中，会通过registry调用registerBeanDefinition()方法注册组件，并注册的bean的名称为org.springframework.aop.config.internalAutoProxyCreator。
接下来，我们继续看AspectJAutoProxyRegistrar类的registerBeanDefinitions()源码。我们通过AnnotationConfigUtils类的attributesFor方法来获取@EnableAspectJAutoProxy注解的信息。接下来，我们继续判断proxyTargetClass属性的值是否为true，如果为true则调用AopConfigUtils类的网站源码和教程forceAutoProxyCreatorToUseClassProxying()方法；继续判断exposeProxy属性的值是否为true，如果为true则调用AopConfigUtils类的forceAutoProxyCreatorToExposeProxy()方法。
综上所述，向Spring的配置类上添加@EnableAspectJAutoProxy注解后，会向IOC容器中注册AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator。
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道SpringCloud面试题及答案（最新整理）
最新SpringCloud面试题及答案附答案解析
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以下为SpringCloud核心组件及其作用和工作原理解析：
1. Eureka：服务治理组件，负责服务注册中心与客户端服务发现机制。
2. Ribbon：负载均衡服务调用组件，提供多种负载均衡策略。
3. Hystrix：服务容错组件，采用断路器模式，为依赖服务的出错和延迟提供容错能力。
4. Feign：基于Ribbon和Hystrix的声明式服务调用组件。
5. Zuul：API网关组件，提供请求路由与过滤功能。
Netflix OSS开源组件集成，包括Eureka、Hystrix、Ribbon、Feign、安卓源码 信息Zuul等核心组件。这些组件在微服务架构中扮演着关键角色。
负载均衡的意义在于改善计算资源的工作负载分布，优化资源使用，提高最大吞吐量，缩短响应时间，并防止单一资源过载。通过多个组件进行负载均衡，可以提高系统的可靠性和可用性。
Feign是一个声明性Web服务客户端，简化了Web服务客户端的实现，用户只需定义抽象方法并添加注解，无需构建HTTP请求，直接调用接口即可。
Eureka与ZooKeeper在服务注册与发现上有所不同：Eureka采用AP策略，自我保护机制避免服务注册列表过期服务被移除；ZooKeeper采用CP策略，但在选举期间注册服务可能瘫痪。Eureka的高可用性设计通过网络分区问题解决。
微服务的特点包括：服务颗粒度小、可独立开发与部署、采用松耦合设计、无状态化服务，支持独立扩展、升级与替换。
微服务限流通常通过IP限流、时间窗口限流等方式实现，以避免服务过载。
Spring Cloud Netflix提供了一系列用于集成Netflix OSS组件的工具，包括Eureka、Hystrix、Ribbon、Feign、Zuul等。
端到端微服务测试验证了工作流的完整性，确保系统作为一个整体协同工作。
Netflix Feign是基于Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket的Java客户端联编程序，简化了HTTP API的调用。
OAuth协议允许通过HTTP服务启用客户端应用程序访问资源所有者的资源，实现资源共享。
Ribbon是Netflix发布的一个开源项目，提供客户端软件负载均衡算法，支持负载平衡策略。
Spring Cloud抛弃了Dubbo的RPC通信，采用基于HTTP的REST方式，提供了更灵活的服务调用。
Idempotence特性确保在远程服务或数据源中处理指令多次时，结果保持不变。
SpringBoot支持Jetty、Tomcat和Undertow等嵌入式容器，提供了便捷的部署方式。
客户端证书用于远程服务器发出经过身份验证的请求，提供身份验证保证。
REST与RPC对比，REST是轻量级接口，服务提供与调用不存在代码耦合，依赖约定；RPC服务提供方与调用方存在强依赖，需要接口定义和版本控制。
分布式配置中心用于动态变更项目配置信息，无需重新部署项目。
链路跟踪Sleuth通过添加追踪信息辅助监控系统调用链路。
服务注册与发现机制通过Eureka等服务提供支持，简化服务查找与管理。
WebMvcTest注释用于在Spring MVC应用程序中进行单元测试，专注于测试Spring MVC组件。
双因素身份验证为登录过程增加第二层验证，提供更强的安全性。
不同类型的微服务测试包括底层技术测试、中间层探索性测试和顶层验收测试。
Eureka作为SpringCloud的服务注册功能服务器，是服务注册中心，通过客户端连接并监控微服务状态。
常用网关框架包括Nginx、Zuul和Gateway等。
Hystrix用于隔离远程系统访问点，实现服务容错与弹性。
微服务容器管理有助于单独部署和开发基于微服务的应用程序。
SpringCloud与Dubbo的区别在于功能、架构、维护难度和适用场景。
SpringCloud Config支持实时刷新配置。
Zookeeper通过复制机制确保CP特性。
微服务之间可通过同步通信（RPC、REST）或异步通信（消息队列）进行独立通讯。
OAuth协议允许第三方应用程序访问资源所有者的资源。
Eureka服务注册与发现原理包括定期心跳检测、复制服务实例信息和客户端缓存。
Zuul与Nginx的区别在于实现语言、性能和自定义操作。
Spring Cloud是一个集成外部系统集成的敏捷框架，提供版本化/分布式配置、服务注册与发现、服务调用、路由、断路器与负载平衡、分布式消息传递等功能。
深度学习算法工程师面试问题总结 | 模型评价指标及优化策略
本文聚焦深度学习算法工程师面试，尤其是模型评价指标与优化策略。面试准备中，了解常见问题与解答至关重要，本文旨在模拟面试场景，并提供性能评估方案与理论基础支持，助力求职者提升专业知识、问题解决能力与实际应用理解。对于深度学习目标检测岗位，深入理解与准备这些内容，将有效提升面试成功率与竞争力。
混淆矩阵作为分类模型性能评估工具，展示预测结果与真实标签对比。通过准确率、召回率、精确率和F1分数等指标，全面评估模型性能。准确率衡量模型正确预测样本的比例，而F1分数综合考虑精确率与召回率，提供更全面的性能评估。
在目标检测任务中，PR曲线图成为性能评估的关键，通过调整阈值观察Precision与Recall变化，判断模型性能。F1值在曲线平衡点体现，与AUC在ROC图中的作用相似，提供直观的性能评估标准。
平均准确率（AP）与平均精确率（mAP）用于量化目标检测或语义分割任务的性能。mAP通过整合不同阈值下的AP值，反映模型在不同召回率下的整体性能。理解影响mAP的因素与优化策略，有助于提升模型在实际应用中的表现。
综上所述，深入学习模型评价指标及优化策略，不仅有助于提升面试表现，更能为后续工作打下坚实基础。掌握这些内容，将使你成为深度学习算法工程师面试中的佼佼者。
