Vue3 终于崛起了!

本文推荐最近在考虑新机会的小伙伴阅读!

前言​

上周和部门BP聊天,她说最近在boss上放出一个初级前端岗位,平均每天都能收到500多份简历。前端市场越来越卷,跳槽前做好技术进阶突击,才能稳拿offer。

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资料内容展示

三个维度:

资料框架 + 八股文+ Vue3面试题+算法题部分

资料逻辑框架

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八股文

面试必备的八股文,整理的超级全。结合了2023年最新的面试动向,精准拿捏今年的前端面试!

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Vue3相关面试题总结

重磅整理最新Vue3相关面试题,市面上真的不常见!从解析到源码全都有,学习起来很方便~

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算法题

前端面试卷起来之后,几乎每家都会在面试中考察算法题。但现在市面上大多数的算法题都是针对于后端市场整理的,针对前端的几乎没有。所以我在这份资料中,整理了专门针对前端面试的算法题汇总。知识点标注、思路引导、关键点提示全都有,一看就会稳拿offer!

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大厂高频面试题汇总

这份手册中特别收集归纳了近两年的大厂高频面试题,题库涵盖HTML, CSS, JavaScript,常用框架和库类。

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ps.有其他前端相关问题也欢迎私信!

【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差异;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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