总结理论力学知识点？

一、总结理论力学知识点？

理论力学是经典力学的一个分支，主要研究物体在受力作用下的运动规律。主要知识点包括：

1. 牛顿三定律：第一定律（惯性定律）、第二定律（力学定律）、第三定律（作用与反作用定律）。

2. 运动方程：描述物体运动的基本方程，如牛顿第二定律 F=ma。

3. 质点和刚体：质点是没有体积的点，刚体是不变形的物体，它们的运动遵循特定的规律。

4. 动量与动量定理：动量是质量乘以速度，动量定理描述了力对物体动量的影响。

5. 动能与机械能：动能是物体运动所具有的能量，机械能是动能与势能的和。

6. 势能与保守力：势能是与位置有关的能量，保守力是与路径无关的力。

7. 转动运动：刚体的转动运动涉及角位移、角速度、角加速度等概念。

8. 角动量与角动量定理：角动量是质量、速度和距离的乘积，角动量定理描述了力矩对角动量的影响。

9. 牛顿引力定律：描述两个物体之间引力的大小与距离的关系。

10. 开普勒定律：描述行星绕太阳运动的规律，包括椭圆轨道、面积速度相等等。

这些是理论力学的基本知识点，涵盖了物体运动的基本规律与原理。

理论力学使用多种方法来分析和解决物体运动的问题。以下是其主要方法的总结：

1. **拉格朗日力学：** 使用广义坐标来描述系统，将系统的动力学问题转化为求解能量函数（拉格朗日量）的最小值或最大值问题，从而得到运动方程。这种方法适用于复杂系统，如多自由度系统。

2. **哈密顿力学：** 通过定义广义动量，将问题从拉格朗日形式转化为哈密顿函数的表达式。这种方法在处理变换坐标系和对称性问题时非常有用。

3. **分析力学：** 引入广义坐标和广义力，将动力学问题表达为关于广义坐标和广义动量的方程。这种方法适用于非保守力和约束问题。

4. **虚功原理：** 根据虚位移原理，系统在平衡位置附近的虚功为零。通过虚功原理，可以推导出系统的平衡条件和运动方程。

5. **能量方法：** 利用机械能守恒原理分析物体的运动，将动能和势能之间的关系应用于解决问题。

6. **变分法：** 通过对一个泛函进行变分，得到使泛函取极值的函数。这种方法在波动和振动问题中有应用。

7. **数值方法：** 使用计算机数值模拟来解决复杂的力学问题。

二、事业单位面试谁来面试？

事业单位的面试是由人事部门负责组织实施的。事业单位招考面试由人事部门组织，一般会抽调相关单位人员组成面试考核组，一般是八个人，去掉最高和最低分，乘下六人平均分就是最后成绩。

三、书法高考理论知识点？

以下是书法高考理论知识点：1. 中国书法的历史发展及其演变过程2. 书法的基本功：笔画、结构、布局、章法等3. 书法的基本构成要素：字形、笔画、布局、章法等4. 书法的艺术特征：意境、气韵、神韵等5. 书法的流派和代表作品：楷书、行书、草书、隶书等6. 书法中的符号与象形：印章、图案、仙人画等7. 书法与文学、美术、服饰等的关系8. 书法在中国文化传承中的作用和地位9. 书法的现代发展和创新：电脑书法、新书法等10. 书法的欣赏与鉴赏技巧：具体分析书法作品的构成要素与艺术特征，辨识正、误，欣赏并评价其艺术价值。

四、大一理论力学知识点总结？

大一理论力学的主要知识点包括：

1. 牛顿定律：牛顿第一定律（惯性定律）、牛顿第二定律（力的作用和物体运动的关系）、牛顿第三定律（作用力与反作用力）。

2. 力的合成与分解：力的合成与分解原理、平行四边形法则。

3. 动力学：质点的运动学方程、匀速直线运动、匀加速直线运动、自由落体运动、斜抛运动。

4. 动量与冲量：质点的动量、动量定理、冲量、动量守恒定律。

5. 力学能：功、功率、动能定理、势能、机械能守恒定律。

6. 万有引力定律：质点间的引力、重力加速度、地球表面重力。

7. 圆周运动：圆周运动的速度、加速度、向心力、离心力、角动量守恒定律。

8. 力学静力学：平衡条件、力的平衡、力矩、力矩平衡条件。

9. 力学动力学：动力学平衡条件、动力学平衡、动力学平衡条件。

10. 弹性力学：胡克定律、弹性系数、弹性形变、弹性势能。

11. 流体静力学：流体的压强、压强定律、大气压强、液体压强。

12. 流体动力学：连续性方程、伯努利方程、扬程、流量。

13. 摩擦力学：静摩擦力、滑动摩擦力、摩擦力的大小和方向。

14. 阻力：空气阻力、液体阻力、终端速度。

15. 简谐振动：简谐振动的定义、周期、频率、振幅、受迫振动。

16. 波动：机械波的传播、波的特性、波的干涉、波的衍射、波的反射、波的折射。

以上是大一理论力学的主要知识点总结，希望对你有帮助！

五、气体动理论知识点总结？

气体动理论主要包括分子速度分布、理想气体状态方程、分子自由程、粘滞系数等内容。

1.气体是由大量微小的分子组成，这些分子具有一定的质量和速度。

气体动理论研究的是这些分子之间的相互作用和分子间的运动规律。

2.气体的状态取决于气体的压力、体积和温度。

气体动理论可以从分子层面解释气体状态的变化。

3.分子速度分布是气体动理论的重要内容之一，它描述了气体中分子的速度概率分布。

通过分子速度分布，我们可以了解气体的宏观性态。

4.理想气体状态方程是气体动理论的基础之一，它描述了理想气体的状态和热力学性质。

理想气体状态方程为 PV=nRT。

5.分子自由程和粘滞系数是描述气体分子之间相互作用的重要参数，它们可以帮助我们理解气体的输运现象和输运模型。

气体动理论是物理学、化学、材料科学等多个领域中的基础知识，具有广泛的应用。

例如，气体动理论可用于解释气体的输运、热传导和扩散过程，可以应用于表征纳米材料和纳米器件。

此外，气体动理论还可以用于工程领域的气体测量和模拟，例如工业的流体力学和航空航天技术的研究。

六、美术面试知识点不熟能过面试吗？

面试是自己综合水平的体现，知识点不熟并不等于一点不会，需要自己随机应变的表达应对。

七、事业单位招聘面试必备知识点与应对策略

作为一名专业的网站编辑,我很高兴能为您撰写这篇关于事业单位招聘面试的文章。事业单位作为公共服务的重要组成部分,其招聘面试过程一直备受关注。下面我将为您详细介绍事业单位招聘面试的常见题目及应对策略,希望能为您提供专业且实用的建议。

事业单位招聘面试常见题目

事业单位的面试题目通常分为以下几大类:

• 个人情况介绍:包括个人基本信息、家庭情况、教育背景、工作经验等。考官通常会从这些方面了解应聘者的基本情况。
• 专业知识问题:根据应聘岗位的具体要求,考官会就应聘者的专业知识进行考察,如专业课程学习情况、相关工作经验等。
• 综合能力测试:考官会通过一些情景模拟、案例分析等方式,测试应聘者的分析问题、解决问题的能力。
• 职业规划问题:考官会询问应聘者的职业发展规划、对本单位的认识和期望等,了解应聘者的职业目标和动力。
• 其他问题:如应聘者的兴趣爱好、家庭情况、工作态度等。考官会从多个角度了解应聘者的综合素质。

事业单位招聘面试应对策略

针对以上常见的面试题目,我建议应聘者可以从以下几个方面进行准备和应对:

• 充分了解岗位要求:仔细研究招聘信息,全面掌握应聘岗位的具体要求,包括工作内容、任职条件等,并结合自身情况进行针对性准备。
• 系统复习专业知识:根据应聘岗位的专业要求,系统复习相关专业知识,并准备好一些典型案例或实践经验,以便在面试时能够得体地展现自己的专业能力。
• 提升综合素质:除了专业知识,还要注重培养自己的分析问题、解决问题的能力,以及良好的沟通表达、团队协作等综合素质,为面试做好全面准备。
• 明确职业规划:深入思考自己的职业发展目标,并结合应聘单位的情况,准备好对应的职业规划,在面试时能够清晰地阐述自己的职业目标和动力。
• 注重仪表仪态:在面试时要着装得体、仪表整洁,保持良好的仪态和态度,给考官一个积极向上、专业负责的第一印象。

总的来说,事业单位的面试考察的是应聘者的综合素质,因此应聘者需要从多个方面进行全面准备,既要掌握专业知识,又要注重提升综合能力,同时还要注重仪表仪态,以展现自己的专业素质和发展潜力。希望以上建议对您的事业单位面试有所帮助,祝您面试顺利,前程似锦!

八、linux面试必背知识点？

1. Linux的基本命令：ls、cd、cp、mv、rm、mkdir、rmdir、cat、more、less、grep等。

2. Linux的文件系统结构：/、/bin、/etc、/home、/root、/usr、/var等。

3. Linux的进程管理：ps、top、kill、killall、pstree等命令。

4. Linux的用户管理：useradd、userdel、passwd、su、sudo等命令。

5. Linux的权限管理：chmod、chown、chgrp、umask等命令。

6. Linux的网络配置：ifconfig、ping、route、netstat、iptables等命令。

7. Linux的软件包管理：apt、yum、rpm、dpkg等命令。

8. Linux的Shell编程：变量、循环、条件、函数等基本语法。

9. Linux的系统日志：syslog、dmesg等命令。

10. Linux的安全性管理：防火墙、SELinux、SSH等技术。

九、mq面试必背知识点？

  主要有3点：解耦、异步、削峰（限流）。

   其实就是在服务与服务之间增加了一个中间件，可以实现上面的三种用途。

解耦：我们看到，服务A强依赖服务B和C，当服务B或者C挂掉后，会直接导致服务A的不可用，这显然不是我们所期望的。比如服务的最后一步是记录日志，但是该服务挂了，虽然日志服务和主流服务没有必然的业务联系，但是因为代码的耦合性过高，直接导致整个服务响应失败。

异步：假如服务A本身执行只需要10ms，服务B需要5ms，服务C（日志服务）需要1s。同样的，一个和业务本身无关的服务过长的响应时间导致了整体服务的响应超时。

削峰：假如由于服务C只是记录日志的，服务器配置较低，1s只能处理2000条数据，但是高峰时段，每秒的请求高达10万笔，过高的请求会导致服务器崩溃。

可以看到，其实上面所讲的三种情况，都很类似，连起来可以这么理解。高峰时段导致服务C运行越来越慢，产生了“异步”所说的问题，如果长时间没解决，可能会导致“解耦”所说的情况，即服务挂掉。

在增加了MQ以后，我们可以在服务A执行完核心业务后，将后续处理的业务数据打入消息队列中，然后就可以返回成功。然后日志服务从消息队列中取到对应的消息进行处理即可。这样就实现了“解耦”和“异步”。在高峰时段，所有的数据都会打入消息队列中，而日志服务只需要按照自己的消费水平（2000条/s）取数据就好，保证了服务的平滑稳定。

二、MQ选型

        主流的MQ有4种，ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。不过ActiveMQ虽然框架成熟、曾经是MQ中的王牌，但是现在官方的维护频率越来越低，国内各大公司已经很少才用了，再加上吞吐量不高（比kafka低一个数量级），存在消息丢失的情况，所以现在新项目很少会采用了。

        RabbitMQ是用ErLang语言开发的，性能上是最好的，但是由于ErLang语言不是主流语言，二次开发难度较高，很多想要根据实际情况进行二次开发的公司很少采用。不过如果只是简单使用的话，还是不错的，毕竟它的延时是最少的；并且RabbitMQ有一个最大的好处是它具有可视化界面，操作维护很方便。

        RocketMQ是阿里开源的产品，经过了很多高并发项目的考验（如双十一），性能上是有保证的。纯Java编写，维护性高。我理解的它和kafka最大的不同有两点，一是它支持事务；二是集群结构不一致，它没有主从切换，当leader挂掉后，存在一定的感知时间，然后切换到follower上。

        kafka的特点就是高吞吐量，一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集，在日志收集领域是事实上的标准。

        另外，springCloud全家桶中，有一个springCloudStream消息驱动框架，该框架很好的封装了MQ操作的相关API，减轻了开发者在MQ方面的代码量，不过该框架只封装了RabbitMQ和kafka这两种MQ。

        综上，如果需要对MQ传输提供事务支持或者解决高并发下的业务解耦，建议采用RocketMQ，微服务框架是dubbo的话，应该也建议用RocketMQ（这个没测过，个人猜测，毕竟都是阿里的产品）。如果是要做日志收集等工作，建议采用kafka。中小型公司使用springCloud全家桶开发的项目中，建议采用RabbitMQ（或者kafka）。

        以上是查资料总结的，由于我平时都是使用的kafka，所以后面都以kafka为例了。

三、重复消费

        重复消费在MQ中是一个重点问题，该问题是如何产生的？

        kafka中有一个消息偏移量offset，每当消费者消费完一条消息时，执行commit，会将offset+1。如果一条消息在消费完以后尚未commit offset，突发宕机，会让zookeeper认为该条消息没有被消费。导致消费者重启后重复消费之前的数据。

        如何避免？

        避免重复消费的问题，与同一个服务被多次调用的问题类似，就是如何解决服务的幂等性。大致有如下几个方案：

        1、利用数据库的唯一性约束。

        2、将数据存入redis中，利用redis天然的幂等性，然后再将数据从redis同步到数据库中

        3、生产者发消息时增加一个唯一id（比如UUID），消费者消费成功后将该UUID存入redis中，每次消费前先查看该UUID是否存在。

四、消息丢失

        消息丢失同样也是MQ中是一个重点问题。由于系统中存在生产者、消费者和MQ本身三个组件，所以需要从这三个方面分别讨论。

        MQ本身丢失：由于kafka的集群是leader/follower模式，leader先接受消息后，再同步给follower，如果leader接收到消息后发生宕机，没来得及同步数据给follower，这时依靠选举机制产生了新的leader，但是它已经永远的失去了这条消息。为了避免这种情况发生，就需要修改kafka的配置，利用kafka自身的特性来解决。

        首先给topic设置replication.factor参数：这个值必须大于1，要求每个partition必须有至少2个副本。

        然后在kafka服务端设置min.insync.replicas参数：这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系，没掉队，这样才能确保leader挂了还有一个follower。

        然后在producer端设置acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有replica之后，才能认为是写成功了

        最后在producer端设置retries=MAX（很大很大很大的一个值，无限次重试的意思）：这个是要求一旦写入失败，就无限重试，卡在这里了。

        这样配置以后，就可以保证只有所有的副本数据都同步成功后，才认为消息发送成功，避免了leader挂掉的情况。

        消费者丢失：kafka有一个自动提交机制，每次接受到消息后自动提交offset。如果消息还未处理就挂掉了，但zk却已经接收到消费成功的通知，显然不合理，所以要避免使用kafka的自动提交，改为手动提交。

        生产者丢失：显然，如果配置了acks=all以后，生产者是不会发生消息丢失的。

        另外，查资料发现RabbitMQ和kafka的消息丢失情况不同，这里补充一个RabbitMQ的处理方式。

        MQ本身丢失：由于RabbitMQ没有集群配置，所以只能依靠持久化到本地的方式来进行备份。如果接收到消息还没来得及备份就挂掉了，就会导致消息丢失。不过这个概率很低。如果发生了，可以利用生产者丢失的方式处理，见下。

        消费者丢失：产生原因不说了。可以采用RabbitMQ提供的ack机制，即关闭RabbitMQ自动ack，然后通过api来调用就行，在确认处理完消息后，手动提交ack通知MQ。

        生产者丢失：可能存在的问题就是生产者发送消息后，网络传输有问题导致了数据丢失。为了避免这种情况，一般会开启事务机制，保证数据一致性，但是事务机制由于是同步的，会造成系统性能下降，所以可以借鉴分布式事务的理念，即confirm机制。生产者发送消息后，开启异步接受MQ的反馈，收到后，默认消息发送成功，超时后触发消息重发机制。

五、如何确保消息顺序消费。

        这个很简单，只要保证每个消费者或者每个处理线程都对应一个队列即可。

六、消息积压如何处理。

        毕竟流量高峰的时间存在不长，只要最初规划MQ的空间时考虑到流量高峰的容量，一般是不会出现积压的，除非由于代码bug或者消费者宕机。

        这时为了快速处理积压的消息，我们除了修正bug和重启服务器以外，还需要有提前定好的应急方案，即临时扩容消费者，增加消费者处理速度。并且不能设置消息的TTL，保证消息一直存在。

        实在没办法了的终极解决方案，就是抛弃部分消息，然后过了高峰以后，依靠日志等方式人肉维护。。。

        最后，说一个我之前的公司，为了避免重复消费和消息丢失的解决方案，就是在生产者发送消息前和消费者接收消息后，在本地记录一条数据，然后定时对比两者的差异，来确保这两个问题不会发生。同样该方案也可用于处理积压，完全可以抛弃消息，最后依靠生产者记录的数据进行维护。这种方式比较适合业务分离状态的，如购物场景，只要保证用户下单成功即可，后续的出库，赠加积分，赠送优惠券等功能稍缓缓也不碍事，但是如果是时效性较高的业务，比如商品查询，可能商品描述、商品价格、商品图片都是不同的服务在处理，如果一个服务不能正常返回，那这个业务就无法正常开展。这种情况，就建议采用限流策略了。

十、vue面试必背知识点？

1、对于Vue是一套渐进式框架的理解

答：Vue是渐进的，没有强主张，是个轻量视图。它只做了自己应该做的事，没有做多余的事。

2、vue.js的两个核心是什么？

答：数据驱动和组件化。

3、vue中的模板编译原理

答：模板指的就是template。如果我们传了一个template，我们会把template转换成一个render函数，然后通过render函数返回虚拟DOM，再把虚拟的DOM变成真正的DOM。

4、 响应式数据的原理

答：响应式就是当数据变化的时候，可以让视图也同步更新。核心是Object.defineProperty，vue初始化的时候，Object.defineProperty依次会给data的属性上增加get和set方法，并对依赖进行收集，如果数据发生变化，就会去通知相关的依赖做出对应的更新。

等等