转战前端 jQuery




我想,在看这篇文章之前,如果只看题目的话,肯定会以为我已经从服务端开发(Java 开发)转战到前端开发,说白了就是做前端,比如,设计布局什么的、JavaScript 什么的。首先申明一点,并不是这样的。那到底是什么样呢,请继续往下看。


背景


其实,对于我们搞开发的来说,没有严格的前端后端之分,做后端的工程师,前端的技术也是或多或少的知道一些。毕竟有的公司是没有前端工程师的,也或许前端工程师很少,你做开发的时候,只能自己写前端,久而久之,前端的技术,你也就了解一二了。

回想起来,这周也并没有用到多少新技术。倒是整了很多天的前端,一直在跟 jQuery 打交道。是这样的,上周六,经理突然跟我说,要把我调出去给别的部门做技术支持,大概一周的样子。于是,我就这样被借出去了,配合别的部门做开发,当然也是 Java 项目。只不过,这次需要的更多的是写前端,由于功能的限制,只能采用一些前端技术实现,比如:局部刷新、动态刷新、动态显示表格。


正文


感觉,我这一周下来,都可以改行做前端了。为什么这么说,主要是因为,在这一周里,有大部分的时间都在操作 DOM 元素,来实现各种各样的功能。就连我从来都没有用过的 delegate 函数都用上了。

下面就不扯了,细说说我用到的,几个比较常见的技术吧。

  • 局部刷新

(使用 Ajax 异步请求,动态添加数据)




  • 动态刷新

设置间隔时间,经过固定时间之后,实现动态刷新





  • delegate 函数

如果前端 JS 用的不多的童鞋,想必 delegate 这个函数用到的也并不是很多,下面就简单讲讲这个函数的用法。



jQuery 扫描文档查找 $('#tab1'),并使用 click 事件和 'a' 这一 CSS 选择器作为参数把自定义的函数绑定到 $('#tab1') 上。任何时候只要有事件冒泡到 $('#tab1') 上,它就查看该事件是否是 click 事件,以及该事件的目标元素是否与 CSS 选择器相匹配。如果两种检查的结果都为真的话,它就执行函数。 

那么,什么是事件冒泡呢?事件冒泡,又称事件传播,当我们点击一个链接时,其触发了链接元素的单击事件,该事件则引发任何我们已绑定到该元素的单击事件上的函数的执行。



因此,一个单击操作会触发自定义函数的执行。



click 事件接着会向树的根方向传播,广播到父元素,然后接着是每个祖先元素,只要是它的某个后代元素上的单击事件被触发,事件就会传给它。




结束语


说是一周,其实,从上周六算下来,敲代码、调试的时间总共也就 4 天而已,可问题是,这个项目一直持续到了现在,为什么呢,因为负责这个项目的部门,具体的需求还没有最终确定下来,而且也是一直在改,对于这样的需求,我也只能是尽量做好自己的开发,能写活的尽量写活,这样一来,无论需求再怎么变,也不会影响到我这里,最多最多改一下资源文件里的参数。当然,如果涉及到具体的业务了,那么也只是修改很小的一部分,也不会大篇幅的修改代码。维护起来,相当简单。

jQuery 所包含的东西还是很多很多的,我这里也只是用到了很小的一部分,相信,长此以往,我将成为一个前端的高手,(*^__^*) 嘻嘻。


<think>嗯,用户问前端开发工程师如何转战AI方向。我需要先理清楚前端和AI之间的关系,然后找到可能的切入点。首先,前端开发主要涉及HTML、CSS、JavaScript,可能还有框架如React、Vue等。而AI方向更注重算法、数据处理、机器学习模型等。看起来两者差别挺大的,但应该有一些共通点或者过渡路径。 用户可能已经在做前端工作,想转行到AI,但不知道从哪里开始。需要分析前端工程师已有的技能,哪些可以在AI领域派上用场。比如,JavaScript的基础编程能力,可能对学习Python有帮助,因为两者都是脚本语言,语法有相似之处。另外,前端开发中处理数据可视化、用户交互的经验,可能在AI应用层,比如模型结果的可视化展示中有用。 接下来要考虑学习路径。AI的基础包括数学知识,比如线性代数、概率统计、微积分,这些可能对前端工程师来说需要补课。然后是机器学习、深度学习的理论知识,可能需要学习相关课程或看书。工具方面,Python是AI的主流语言,前端工程师可能需要花时间学习Python,以及相关的库如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。 另外,项目经验很重要。如何将前端经验与AI结合?比如开发AI驱动的Web应用,用TensorFlow.js在浏览器端运行模型,或者用Node.js做后端处理数据。这样既能利用已有的前端技能,又能接触AI模型的应用。 可能用户担心数学基础不够,或者觉得转行跨度太大。需要强调逐步过渡,比如先从应用层入手,结合前端和AI,再逐步深入算法层。同时,建议参与开源项目或者自己做一些小项目,积累经验。 还要提到社区和资源,比如在线课程(Coursera、edX、Fast.ai),书籍(《机器学习实战》、《深度学习》),以及参加Kaggle比赛等。这些资源能帮助系统学习,并且实践。 最后,职业发展方向,比如AI产品工程师、全栈AI工程师,或者专注于前端与AI结合的新兴领域,如智能UI、自动化测试工具等。可能需要调整简历,突出相关技能和项目,寻找合适的岗位。 总结下来,步骤应该是:补足数学和编程基础(Python),学习机器学习理论,实践项目,结合前端经验,寻找交叉点,逐步过渡到AI领域。同时利用现有技能,找到两者的结合点,减少转行的难度。</think>前端开发工程师转向AI领域需要结合现有技术栈逐步过渡,以下是分阶段转型路径及具体建议: **一、技能衔接阶段(3-6个月)** 1. **编程语言迁移** - 从JavaScript到Python的平滑过渡 - 重点掌握:`numpy`(数组操作)、`pandas`(数据处理)、`matplotlib`(数据可视化) - 对比学习示例: ```javascript // JavaScript数组操作 const arr = [1,2,3].map(x => x*2) ``` ```python # Python等价操作 import numpy as np arr = np.array([1,2,3]) * 2 ``` 2. **数学基础补强** - 线性代数:掌握矩阵运算(特征值分解等) - 概率统计:贝叶斯定理、正态分布 - 推荐资源:3Blue1Brown数学视频系列 **二、AI技术栈构建阶段(6-12个月)** 1. **机器学习入门** - 使用`scikit-learn`实现经典算法 - 示例代码: ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) ``` 2. **深度学习实践** - 从TensorFlow.js过渡到PyTorch - 计算机视觉方向:使用`OpenCV`处理图像数据 - 自然语言处理:HuggingFace Transformers库应用 **三、前后端融合实践** 1. **浏览器端AI开发** - TensorFlow.js实战: ```javascript async function loadModel() { const model = await tf.loadLayersModel('model.json'); const prediction = model.predict(tf.tensor2d([[0.5]])); } ``` 2. **全栈AI应用开发** - Node.js + Python混合架构 - 典型技术栈: ``` 前端:React + TensorFlow.js 后端:Express + Python ML服务 部署:Docker + Kubernetes ``` **四、职业转型路径** 1. **渐进式转型路线** - 前端可视化 → 数据可视化工程师 → AI产品可视化 - 前端工程化 → ML Pipeline构建 → MLOps工程师 - WebGL开发 → 三维计算机视觉 → AR/VR算法工程师 2. **岗位适配建议** - 初级过渡岗:AI产品前端开发工程师 - 中级目标岗:智能系统全栈工程师 - 长期发展岗:AI解决方案架构师 **五、项目实战推荐** 1. **可视化类项目** - 使用D3.js实现模型特征重要性可视化 - Three.js实现三维点云数据展示 2. **工程化项目** - 构建自动标注平台前端 - 开发模型训练进度监控Dashboard 3. **创新项目** - 浏览器端实时姿态检测应用 - 智能文档处理(IDP)系统前端 **六、学习资源矩阵** ```markdown | 领域 | 免费资源 | 付费课程 | 实践平台 | |--------------|-----------------------------------|------------------------|---------------| | 数学基础 | Khan Academy线性代数 | 网易云课堂《AI数学基础》 | Kaggle Learn | | 机器学习 | Google Machine Learning Crash Course | 吴恩达深度学习专项课 | Colab Notebook| | 工程实践 | FastAI实战教程 | Udacity AI全栈纳米学位 | AWS Educate | ``` **转型关键点提醒:** 1. 保持前端工程化优势:将Webpack配置经验转化为ML Pipeline构建能力 2. 发挥交互设计特长:在AI产品用户体验设计上建立差异化优势 3. 关注新兴领域:WebGPU、WebAssembly等新技术在浏览器端AI的应用 建议每周投入15-20小时系统学习,6个月后可尝试参与AI相关项目,1-2年完成完整转型。注意保持前端技术更新,形成「前端+AI」复合竞争力。
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