面了一个阿里出来的大佬,见识到了基础天花板!

文章讨论了前端技术的前景和重要性,分享了《2023前端开发进阶秘籍》,包含面试必备知识、Vue3面试题、前端专属算法题以及大厂高频面试题,旨在帮助开发者提升技能以适应行业需求。

正文

前段时间,掘金热帖《放心,前端死不了》在前端圈疯传。百度前端大佬表明:“前端技术是依托于互联网行业的,只要行业还在,它就会有用武之地,就会有价值。”

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总的来说,技能跟上发展,是前端破局的唯一方法。谁掌握得更深、应用得更好,谁就更容易脱颖而出。为此,我特意与几位大厂前端技术专家,一起整理出了一套非常实用的——《2023前端开发进阶秘籍》,其中包含了前端必备八股文、超火Vue3面试题、前端卷王算法题和大厂高频面试题。希望可以帮助大家跟上市场发展步伐,在行业中生存下去。

《2023前端开发进阶秘籍》高清pdf版,扫码领取

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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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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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