2020 “钱”途光明的 8 大前端开发技术,你还差几个?

前端开发前景广阔,优质岗位与高薪并存。掌握前端工程化、Vue.js与React.js进阶、Node.js、静态化Web开发、TypeScript、统一开发解决方案Taro、Flutter及跨平台桌面应用开发等八大技能,助力前端工程师实现技术进阶与职位提升。

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每到岁末总结的时候,不仅对自己产生这样的疑问“2020年前端还值得吗?”“我到底还能做多久?”

从最近几年工作经历及市场情况来看,前端开发可以走的比我们想象中更远! 

优质的岗位、丰厚的薪资,前端开发成为程序员圈内“钱”途飙升最快的岗位。

抓住关键技术,不要跟风学习!

应接不暇的技术迭代,让不少前端从业者大呼 “真的要码不动了”。拥有8年IT培训经验的汪磊建议前端工程师们,不要跟风学习。

虽然前端开发的火爆已经成为大趋势,但并不是每一项技术都值得学习。

想要获得技术进阶和职位提升,还需静下心来筛选拥有核心优势的技术进行学习。

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2020年大厂前端必备技能

需要注意的是,如今前端开发已不仅仅是用户体验的设计技能了,许多一线大公司正在争相引入新的框架和概念。

根据互联网大趋势和技术热点,汪磊总结了前端开发人员应该着重学习的8大核心技术。

  •   前端工程化

在 Web 技术迅猛发展的今天,前端开发越来越复杂,不采用工程化管理,很难有效的实现团队协同和降低复杂性。

以 Vue.js 项目为例,⼀个前端项⽬过程中使⽤ Webpack 解决接口 mock、代码检查、代码编译、构建、压缩、添加版本号、部署等全流程的⼯作,涉及到的技术点和库可能有 30+ 。

因此,前端工程化成为越来越多工程师提升工作效率的必备技能。

  •   前端框架进阶

Vue.js 和 React.js 是当下前端圈⽆⼈不知⽆⼈不晓的两大框架。

但⼤多数⼈对它们的使用仅仅停留在「增删改查」,这是远远不够的。

在许多大型企业级项目中,需要的是对数据流管理、服务端渲染、TypeScript 这些⾼级特性的熟练掌握。

因此,如果想在前端开发技能上快速进阶,这两大框架必须学透。

  •   Node.js

如果你未来打算换工作,就会发现,几乎所有招聘网站贴出的岗位都要求会Node.js 。

但是80%的人都不知道Node.js在一线互联网企业里真正的用法,以至于大把高薪岗位空缺。

目前淘宝、Facebook等重量级互联网企业已经开始使用 Node.js 了。所以,想把握趋势,面向将来寻求发展的工程师们,可以学起来了。

但是Node.js的资料比较少,自学还是稍微有些困难的。

  •   静态化 Web 开发

据统计,新闻网站、媒体网站和其它站点,因无节制地使用动态渲染引擎而导致低下性能的表现,将会损失起码40%的潜在流量。

而这个数字还没算上网站缺乏搜索引擎优化兼容性而导致的自然搜索流量损失。

而静态网站在搜索引擎优化上的“轻”优势,将很有可能让静态化 Web 开发技术回流,成为前端开发的新趋势

  •  TypeScript

TypeScript 是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。

它是 JavaScript 的一个超集,扩展了JavaScript 的语法,且因其可选的静态类型和业界认可的类( ES5+ 也⽀持)、泛型、封装等,已经被许多前端工程师列为重点学习对象

  •    统⼀开发解决⽅案

Taro 作为京东推出的多端开发解决⽅案,⽀持⽤ React 的开发⽅式编写⼀次代码,⽣成能运⾏在微信小程序、H5、React Native 等的应⽤。

这种统⼀解决⽅案已成为未来前端开发的重要趋势之一。因此,快速掌握类似⽅案,可为移动端开发提供更前瞻性的技术支撑。

  •   Flutter

Flutter 作为 Google 最新推出的原⽣应⽤解决⽅案,其⽬标是让创建原⽣移动应⽤更快速、简单,且已经有很多公司在应用。

因此,对于即将入行、或者入行不久的前端开发人员来说,学习Flutter是拓宽职业选择的不错砝码。

  •   跨平台桌⾯应⽤开发

如果你的目标是成为“无所不能”的前端开发大牛,那么,跨平台桌⾯应⽤开发不仅要学,而且要炉火纯青才行。

总之,想在2020年提升自我,获得更好就业“钱”途的朋友:

上述 8 大技能,赶紧查漏补缺吧 ~ !

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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