【2023，学点儿新Java-14】携程面试题：如何看待Java是一门半编译半解释型的语言？| 咨询互联网行业资深前辈的一些问题

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其实我们都应该多去尝试着做自己喜欢的事情，有些事可能在特定的时空下只有那一次机会，错过了就是永远，没有人“应该”活成什么样子。

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🌿本篇从某互联网公司携程的一道Java基础面试题开始，介绍了如何回答Java是一门半编译半解释的语言这一问题，随后附上了近期和某位互联网业内前辈的部分交流记录，相信这应该会对大家有所帮助！此外，结合目前的特点——ChatGPT，分享了关于它的部分知识，这可能会以偏概全，希望大家可以多多理解！

🕝目录

🍄一、如何看待Java是一门半编译半解释性的语言？（携程）
- 🍑1.1 初学者，会不会这样想？
- 🍑1.2 解答
🍄二、附：资深程序员(业内前辈) 谈学习方法和路线
🍄三、附：为什么说ChatGPT的核心算法是 RL（强化学习）和 RL（无监督学习）
- 🍑3.1 “预训练的无监督学习”
- 🍑3.2 关于 GPT-3.5-turbo

🍄一、如何看待Java是一门半编译半解释性的语言？（携程）

🍑1.1 初学者，会不会这样想？

在这里插入图片描述

由上图，你会不会这样想？

~~由于Java是先编译，后运行，所有它叫半编译半解释性语言！~~

注意，上述这种回答是不严谨的，准确地说，是错误的哈！

事实上，在得到.class字节码文件后，Java有两种执行方式，一种是逐行去“翻译”执行，即解释型；另一种方式是针对热点代码，提前翻译为机器指令，后面在调用时直接去执行机器指令就OK了！（JIT 即时编译器）这样其性能会更好。

🍑1.2 解答

Java一般被称为 半编译半解释型语言，也就是说Java在运行前需要经过编译过程，将源代码转换为字节码文件，然后由JVM解释执行字节码。

具体来说，Java的编译过程分两步：首先将Java源代码编译成class文件，也就是字节码文件，然后由JVM执行字节码文件进行运行。

虽然Java的字节码需要在JVM中解释执行才能运行，但JVM中内置了即时编译器（Just-In-Time Compiler，JIT），JIT可以将部分常用的字节码编译成本地机器代码，从而提高Java程序的性能。因此，Java既有编译型语言的优点（高效、稳定、安全），也有解释型语言的灵活性和可移植性。

Java采用半编译半解释的方式运行，既保留了编译型语言的优点，也具有解释型语言的灵活性和可移植性，这也是它成为了一门流行语言的原因之一。

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🍄二、附：资深程序员(业内前辈) 谈学习方法和路线

最近向一个资深前辈提问了一些问题。觉得可能会对大家一些帮助，于是记录一下！

🍑2.1 学习方法，是固定的吗？

💧2.1.1 从认知上来讲，你觉得“好程序员”的标准是什么？

是不是敲过多少行代码？
是不是调过多少Bug？

这就意为着好程序员吗？

这是个很好的问题。从我的经验来看，“好程序员”的标准远不止于敲多少行代码和调多少Bug，这些只是衡量他们工作量和技术能力的指标。以下是我认为“好程序员”的标准：

编写高质量的代码：好程序员编写的代码 不仅要实现功能，还需易于维护、健壮、高效、可扩展、可重用、易于测试等，符合软件工程规范。
良好的学习和沟通能力：好程序员始终保持学习的状态，保持对新技术的掌握，能够与团队成员和用户有效沟通交流，从中获取所需支持和反馈。
团队合作和领导能力：好程序员能够有效工作于团队环境中，并协调完成团队项目。如果加入项目管理方面的工作，好程序员能够领导和支持团队成员，协调团队合作，制定管理方案等。
潜力和责任心：好程序员不仅会应对眼前的任务，也会对项目的长远规划和未来发展进行战略思考，积极承担责任，带领其他成员的成长。
“好程序员”是指有远见、责任心强、懂得团队合作、善于学习和沟通，能够写出高质量代码并不断提高质量的人，这样的人才能在IT行业中获得成功。

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💧2.1.2 衡量学的好坏的标准是“编码能力”吗？如何提高编码能力？——多敲代码吗？

编码能力只是学习好与坏的表现之一，它并不能完全代表程序员的素质和能力。

提高编码能力是提高学习的一部分，但是学习编码的过程是需要多方面的支持和帮助。除了多敲代码之外，还应该：

勤于思考：编程不是简单地输入代码，而是需要思考、分析、优化，需要 时常自我反思，发现自己的问题与不足之处，并思考如何改进。
学习和掌握算法和数据结构：算法和数据结构 是编码能力的基础，因此学习和掌握算法和数据结构非常重要。
关注技术发展和新技术：互联网时代发展迅速，技术更新换代也很快。优秀的程序员需要关注技术的发展，掌握新技术，并尝试将其应用到实际生产环境中。
阅读源代码：通过学习他人优秀的编码风格和代码实现方法，提高自己的编码能力。同时，代码审视 是发现代码中缺陷的好方法。
多敲代码只是提高编码能力的一部分，还需要有系统地学习、思考、应用，并不断总结和完善代码实现方法。

🍑2.2 可以分享一下您最初学习敲的代码吗？

哈哈！事实上，没有谁（大家其实都是）从HelloWorld进入的这个“新世界”！

public class HelloWorld {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello World!");
    }
}

这个程序的功能非常简单，它只是输出“Hello World!”这个字符串。但是这个小程序却包含了许多Java编程中的常用知识点，例如：

类定义：用public class声明一个类，并定义类名HelloWorld。
方法定义：用public static void main声明一个方法，方法名为main，参数为字符串数组String[] args。
输出语句：使用System.out.println()方法输出字符串到控制台。

尽管此程序功能很简单，但可以视作Java开发者基本的语法能力。对于中级Java程序员来说，代码长度不一定决定其水平高低，最重要的是代码的功能合理、内部逻辑清晰、可读性强，并且可以应对复杂业务场景。

(⊙o⊙)…！不愧是前辈！与前辈还聊了一些内容，我将会在后续的文章中间断分享，希望能够对大家有些帮助！

🍄三、附：为什么说ChatGPT的核心算法是 RL（强化学习）和 RL（无监督学习）

🍑3.1 “预训练的无监督学习”

我觉得这个问题不能很容易地答的特别好。

ChatGPT是使用了一个基于预训练的无监督学习方法，也就是大家常说的"无监督预训练"。

这种方法通常依靠大规模数据的自监督学习来训练模型，在无需大量标记的情况下也能达到不错的效果，而且可以利用多种自然语言处理任务来协同训练，从而提高模型的性能。

与强化学习不同，无监督学习是一种自动学习范式，不需要外部标签进行监督，而是从大量的无标签数据中自学习模型。ChatGPT算法使用了大量的自然语言数据进行训练，从而能够理解自然语言规则和语法结构，并能够生成类似自然语言般的文本。

ChatGPT实际上可以理解为一种语言模型，因为它能够在不进行特定任务训练的情况下对自由文本的生成和解释做出响应。

ChatGPT的核心算法是基于预训练的无监督学习，利用语言模型和大数据集自我训练、自我监督，从而实现对自然语言的理解和生成。

🍑3.2 关于 GPT-3.5-turbo

可以说，ChatGPT 是基于GPT-3.5-turbo算法的智能AI，GPT 指的是Generative Pre-trained Transformer的缩写，是OpenAI开发的自然语言处理模型。

GPT算法是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它通过大规模训练文本数据来生成下游任务所需的特定任务模型。GPT算法具有非常强的语言生成能力和上下文感知能力，可以进行文本分类、语言翻译、文本生成等任务。

至于GPT-3.5-turbo，则是在原有GPT-3基础上进一步优化和改进，具有更快的训练速度和更高的精度。

通过训练大规模的语料库，GPT-3.5-turbo算法具有先进的自然语言理解和生成能力，可以应用于各种自然语言处理任务和人工智能应用。而ChatGPT是构建在这个基础上的文本智能AI，专门用于智能对话和自然语言生成任务。

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