前端硬核知识点(一)

内联函数online的定义和作用 说明: 内联函数是一个小型函数,以牺牲空间来节省函数调用带来的额外开销,一般用以比较小函数或者使用频率很高的函数,函数内部内部没有复杂的语句,如开关语句switch,循环语句for等 定义: (1)在 C++ 中,可以在定义函数时,在返回值类型前面加上 inline 关键字 inline int max() { ...... return 0; } (二)直接在类的内部进行函数的声明和定义,则默认其是内联函数 class A { public: int max() { ...... ret 阅读详情
Vue 中双向数据绑定的实现原理是怎样的?
// 通过Object.defineProperty( )设置了对象Book的name属性
// get就是在读取name属性这个值触发的函数,set就是在设置name属性这个值触发的函数
// vue通过这种方法来进行数据劫持
var Book = {}
var name = '';
Object.defineProperty(Book, 'name', {
  set: function (value) {
    name = value;
    console.log('你取了一个书名叫做' + value);
  },
  get: function () {
    return '《' + name + '》'
  }
})
 
Book.name = 'vue权威指南';  // 你取了一个书名叫做vue权威指南
console.log(Book.name);  // 《vue权威指南》

1.实现一个监听器Observer,用来劫持并监听所有属性,如果有变动的,就通知订阅者。
2.实现一个订阅者Watcher,可以收到属性的变化通知并执行相应的函数,从而更新视图。
3.实现一个解析器Compile,可以扫描和解析每个节点的相关指令,并根据初始化模板数据以及初始化相应的订阅器。

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参考地址:https://www.cnblogs.com/chenhuichao/p/10818396.html

简述 Javascript 原型以及原型链
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参考地址:https://www.cnblogs.com/loveyaxin/p/11151586.html

简述 Vue 的生命周期
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简述浏览器的缓存机制
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参考地址:https://www.cnblogs.com/suihang/p/12855345.html

简述 diff 算法的实现机制和使用场景

场景:diff算法用来修改一小段dom,不会引起dom树的重绘
机制:diff算法将virtual dom的某个节点数据改变后生成的新的vnode与旧的节点比较,并替换为新的node
diff的过程就是调用名为patch的函数,比较新旧节点,一边比较一边给真实的DOM打补丁。

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参考:https://www.cnblogs.com/wind-lanyan/p/9061684.html

简述虚拟 dom 实现原理

虚拟DOM:

是一个JS对象。它的作用是判断DOM是否改变、 哪些部分需要被重新渲染。 vdom完全是用js去实现,和宿主浏览器没有任何联系,此外得益于js的执行速度,将原本需要在真实dom进行的创建节点,删除节点,添加节点等一系列复杂的dom操作全部放到vdom中进行,这样就通过操作vdom来提高直接操作的dom的效率和性能。

  1. 用JavaScript模拟DOM树,并渲染这个DOM树
  2. 比较新老DOM树,得到比较的差异对象
  3. 把差异对象应用到渲染的DOM树。

比较两棵DOM树的差异,是虚拟DOM的最核心部分,这也是人们常说的虚拟DOM的diff算法,两颗完全的树差异比较一个时间复杂度为 O(n^3)。但是在我们的web中很少用到跨层级DOM树的比较,所以一个层级跟一个层级对比,这样算法复杂度就可以达到 O(n)。如图:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ajMBAqeT-1610607911333)(https://i.loli.net/2021/01/05/rB5VNbkyGUZvmQp.png)]

流程:
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简述图片的懒加载原理

先将img标签的src链接设为同一张图片(这样只请求一次),然后给img标签设置自定义属性(比如 data-src),然后将真正的图片地址存储在data-src中,当JS监听到该图片元素进入可视窗口时,将自定义属性中的地址存储到src属性中,src变化发生请求,加载图片。达到懒加载的效果。

简述 Javascript 中的防抖与节流的原理并尝试实现

防抖:当持续触发事件时,一定时间内没有再触发事件,事件处理函数才会执行一次,防止短时间调用高频次数的事件。

 // 防抖函数
    function debounce(fn, delay) {
        let timer = null;
        return function (...args) {
            if (timer) {
                clearTimeout(timer);
            }
            timer = setTimeout(() => {
                fn(...args);
            }, delay)
        }
    }

节流函数:当持续触发一个事件时,保证一段时间段内只执行一次。防止重复的 ajax 调用,防止请求数据的混乱,网络拥塞,占用服务器带宽,增加服务器压力。

// 节流函数
    function throttle(fn, delay) {
        let flag = true;
        return function (...args) {
            if (!flag) {
                return;
            }
            flag = false;
            setTimeout(() => {
                fn(...args)
                flag = true;
            }, delay);
        }
    }
什么是闭包,什么是立即执行函数,它的作用是什么?简单说一下闭包的使用场景

闭包:能够读取其它函数内部变量的函数。闭包是将函数内部和函数外部连接起来的一座桥梁
使用场景:一个是可以读取函数内部的变量,另一个是让这些变量的值始终保持在内存中。

  // 函数f2为闭包
  // 注意,函数内部声明变量的时候,要使用var命令。如果不用的话,实际上声明了一个全局变量
  // nAdd的值是一个匿名函数(anonymous function)
  // nAdd这个匿名函数本身也是一个闭包,相当于是一个setter,可以在函数外部对函数内部的局部变量进行操作
  function f1(){
    var n=999;
    nAdd=function(){n+=1}
    function f2(){
      alert(n);
    }
    return f2;
  }
  var result=f1();
  result(); // 999
  nAdd();
  result(); // 1000

立即执行函数:1声明一个匿名函数,2马上调用这个匿名函数
image.png

如果我们不加另一对括号,直接写成

function(){alert('我是匿名函数')}()

浏览器会报语法错误。想要通过浏览器的语法检查,必须加点小东西:

(function(){alert('我是匿名函数')} ()) // 用括号把整个表达式包起来
(function(){alert('我是匿名函数')}) () //用括号把函数包起来
!function(){alert('我是匿名函数')}() // 求反,我们不在意值是多少,只想通过语法检查。
+function(){alert('我是匿名函数')}()
-function(){alert('我是匿名函数')}()
~function(){alert('我是匿名函数')}()
void function(){alert('我是匿名函数')}()
new function(){alert('我是匿名函数')}()

立即执行函数作用:创建一个独立的作用域。这个作用域里面的变量,外面访问不到(即避免「变量污染」)。

// 问题例子
var liList = ul.getElementsByTagName('li')
for(var i=0; i<6; i++){
  liList[i].onclick = function(){
    alert(i) // 为什么 alert 出来的总是 6,而不是 0、1、2、3、4、5
  }
}
// for运行结束,i的值是6。用户肯定是在循环完后点击,得到的值就都是6

//解决例子
// 函数后的();表示要执行这个函数。所以要求后面这个括号()前面必须是一个表达式。
// !的作用是将function(){...}函数体转为一个函数表达式。
var liList = ul.getElementsByTagName('li')
for(var i=0; i<6; i++){
  !function(ii){
    liList[ii].onclick = function(){
      alert(ii) // 0、1、2、3、4、5
    }
  }(i)
}
// 在立即执行函数执行的时候,i 的值被赋值给 ii,此后 ii 的值一直不变。
// i 的值从 0 变化到 5,对应 6 个立即执行函数,这 6 个立即执行函数里面的 ii 「分别」是 0、1、2、3、4、5。
简述浏览题事件循环机制

调用栈中的同步任务都执行完毕,栈内被清空了,就代表主线程空闲了,这个时候就会去任务队列中按照顺序读取一个任务放入到栈中执行。每次栈内被清空,都会去读取任务队列有没有任务,有就读取执行,一直循环读取-执行的操作,就形成了事件循环。

参考地址:https://www.cnblogs.com/yqx0605xi/p/9267827.html

localstorage 与 cookie 的区别是什么?
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参考地址:https://www.cnblogs.com/candy-xia/p/11561542.html

C++ Virtual详解 pb是基类指针,pd是派生类指针,pd的所有函数调用都只是调用自己的函数,和多态性无关,所以pd的所有函数调用的结果都输出Derived::是完全正常的;pb的函数调用如果有virtual则根据多态性调用派生类的,如果没有virtual则是正常的静态函数调用,还是调用基类的,所以有virtual的f函数调用输出Derived::,其它两个没有virtual则还是输出Base::很正常啊,nothing surprise!在单继承下这种由继承支持的特殊形式的按值组合提供了最有效的最紧凑的对象表示。 阅读详情

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谢谢大家的关注 2259

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

软核、硬核以及固核的概念

Table of Contents 1. 软核(Soft IP Core) 2. 固核(Firm IP Core) 3. 硬核 (Hard IP Core) IP(Intelligent Property) 核是具有知识产权核的集成电路芯核总称,是经过反复验证过的、具有特定功能的宏模块,与芯片制造工艺无关,可以移植到不同的半导体工艺中。到了SOC 阶段,IP 核设计已成为ASIC 电路设计...

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前端“硬核”性能优化

维度传统 Web 开发 (JS/TS)Go 编译为 WASM计算性能一般,适合 UI 交互极高,适合密集计算代码复用前后端逻辑往往需要重写完美复用,后端逻辑直接上浏览器启动速度快,JS 解析极快稍慢,需要加载 WASM 二进制文件适用场景电商、博客、管理系统Web IDE、音视频工具、游戏、科学计算针对考虑到它集成了 Monaco Editor(代码编辑器)和 WASM,极有可能是为了在浏览器里实现一个轻量级的代码运行沙箱或编译器演示。

yangguangxiadewo的专栏 959

#前端开发我们应该具备的硬核技能

自从Vue2.0火了之后,前端开发在国内就像开了花一样,哪哪儿都是招前端要求会Vue、Angular、React任意一个。很多同学都知道前端很火!但是不知道为什么火。只知道找工作前端好找,工资也可观,弱类脚本语言入门上手也快。所以你就信了培训班老师的邪,去贷了款报了培训班!面试的时候尽管你的简历被包装的非常华丽,但是我可以负责任的告诉你,你几斤几两,面试官随便问几个问题你就会招架不住。当然我并不是为了嘲讽新手才要写这篇文章。相反,我是要帮你解决问题的! 现在我来用通俗的话解释第一个问题,现在前端开发为什么.

weixin_53173799的博客 526

一道面试题牵出12个前端硬核知识点,你知道几个?

一道面试题囊括多个高频知识点的确实不多,但确实有一个神奇的药引子——浏览器安全能串联起12个前端硬核知识点,一起来瞅瞅!!!茶已备好,只待君来!感谢关注前端点线面(>‿<)...

wang_yu_shun的博客 403

软核、硬核与固核的概念区别

IP(Intelligent Property) 核是具有知识产权核的集成电路芯核总称,是经过反复验证过的、具有特定功能的宏模块,与芯片制造工艺无关,可以移植到不同的半导...

理论结合实践,开启你的电子学习新方案! 1822

前端宽度一至显示宽度不一致_前端硬核面试专题之 CSS 55 问

前言本文讲解前端面试的 CSS 的内容。复习前端面试的知识,是为了巩固前端的基础知识,最重要的还是平时的积累!注意:文章的题与题之间用下划线分隔开,答案仅供参考。笔者技术博客首发地址 GitHub,欢迎关注。CSS盒子模型的理解 ?标准模式和混杂模式(IE)。在标准模式下浏览器按照规范呈现页面;在混杂模式下,页面以一种比较宽松的向后兼容的方式显示。混杂模式通常模拟老式浏览器的行为以防止...

weixin_36046580的博客 1991

FPGA的软核、硬核、固核

固核则是软核和硬核的折衷。核(CORE)是一个数字系统的核心,负责整个系统的内存调度,中断管理,算术逻辑运算等,如同整个系统的大脑,是由物理电气实现逻辑功能的关键。尽管复杂,但不可忽略的是,核同其他数字器件一样,也是一个典型的逻辑器件(准确的说是时序逻辑),也由逻辑门、触发器构成,那么也就可以由硬件描述语言来描述。既然核可以由HDL来描述,那么对于每一个特定功能和性能(即逻辑的时序和功能特定)的核而言,必有一组HDL描述等价于它,而具体的器件信号、封装等,只不过是这组HDL依赖具体工艺的一种物理实现罢了。

mochenbaobei的博客 3957

IP软核、硬核以及固核的概念与比较

IP(Intelligent Property)核是具有知识产权核的集成电路芯核总称,是经过反复验证过的、具有特定功能的宏模块,与芯片制造工艺无关,可以移植到不同的半导体工艺中。到了SOC阶段,IP核设计已成为ASIC电路设计公司和FPGA提供商的重要任务,也是其实力体现。对于FPGA开发软件,其提供的IP核越丰富,用户的设计就越方便,其市场占用率就越高。目前,IP核已经变成系统设计的基本单元,并

方人也乐的博客 1万+

超硬核 Web 前端学霸笔记,学完就去找工作!

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