2024前端开发市场预测

最近,前端市场有目共睹的「卷」。

作为前端开发,我们无法改变大环境,只能不断寻找更适合自己的生存模式。

想在今年保住薪资、稳稳跳槽快速拿下心仪 offer,核心是吃透大厂面试题,并从面试官的角度出发提升自身能力。做好准备才能见招拆招。

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深知前端人生存不易,和几位大厂在职大佬详细沟通之后,我整理出了一份最新的《前端offer收割指南》。除八股文和算法题外,还额外整理了大厂最新面试题库、项目实战、Vue3面试题。

即使最近没有跳槽打算,用这份指南自我提升也不错,收藏一份稳赚不亏。篇幅有限,扫码私信领取吧!

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指南4大进阶方向

1、前端必备八股文
2、数据结构与算法(附P8大佬的算法解题笔记)
3、高质量项目源码解析
4、最近超火Vue3高频面试题

这份资料一定能够帮助大家搭建完整的前端知识框架,实现高质量前端技术进阶。最终在求职面试/日常工作中脱颖而出。

前端必备八股文

网上八股文的版本很多,但不清晰、有错字、版本旧是很多八股文的通病。最近我找到了一份堪称完美的八股文整理,排版方便阅读,里边还贴心附带书签索引,并且而且融合了很多今年的新重点!

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以上全部资料已打包,需要的朋友扫码私信自取~

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数据结构与算法

算法题的重要性不必赘述,为了帮大家稳拿心仪offer,这本手册中收录了LeetCode中的超经典算法题题还附带源码和详细的解析。逻辑清晰、代码规整简洁这回再也不怕卷不过大佬了!

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真实项目实战

很多前端开发做过的项目比较零散,不知道如何具体体现到简历上。多刷Github上的实战项目,就能突破这个瓶颈!这些都是我自己日常学习的项目,展示下其中的一个项目:
· 模拟网易云(Vue版&React版)

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Github经常抽风打不开,刷起项目来很不方便。我特意把Github上经典的「项目源码」全部下载好了,可以直接扫码下载:

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Vue3 高频面试题

今年Vue3在面试中的比例大幅提升,为此特意整理了一个Vue3专题题库。亲身实践证明,字节面试官都在用!我愿意称之为面试前必看的神级资料~

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领取方式

由于篇幅限制,完整版文档已打包,扫码添加下方微信,免费领取,无套路!

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料实时更新中,需要的朋友扫码私信获取~

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有其他前端相关问题也可以私聊哦!

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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