项目前端涉及点梳理

Java 面试项目准备:从梳理到通关,一篇搞定过往项目 不少 Java 开发者都有这样的困惑:明明做过不少项目,面试时却讲得颠三倒四,要么漏了关键技术,要么说不出自己的贡献,最后让面试官误以为 “你只是参与了执行,没什么能力”。 其实,面试中的项目阐述不是 “回忆流水账”,而是 “有策略的价值呈现”。 今天,我们就从项目筛选、核心信息结构化、技术深度挖透、表达逻辑搭建、避坑指南、实战检验6个维度,帮你把过往项目梳理成 “面试加分项”,让面试官一眼看到你的实力。 阅读详情

1.layui 框架使用
官网:http://www.layui.com/
兼容性:layui 兼容人类正在使用的全部浏览器(IE6/7除外),可作为 PC 端后台系统与前台界面的速成开发方案。
项目中之所以选用这个框架,主要看中其兼容性。这里主要用到了其“”数据表格”模块。

table.render({
                elem: '#test',
                url: 'demo/test',
                cols: [[
                  { type: 'checkbox' }
                  , { field: 'name', width: 200, title: '名称' }
                  , { field: 'BeginTime', width: 200, title: '起始时间' }
                  , { field: 'EndTime', width: 200, title: '结束时间' }
                  , { field: 'rate', width: 200, title: '分数', sort: true }
                ]]
              , where: {
                    key{//可以不用key
                      begintime: begintime,
                      endtime: endtime,
                      timestamp:new Date().getTime()
                    }
              }
              , skin: 'row ' //行边框风格
              , even: true //开启隔行背景
              , page: { theme: '#1E9FFF' }
                //根据设定的合格线重新渲染,更改其背景色
               , done: function (res, curr, count) {
                   //如果是异步请求数据方式,res即为你接口返回的信息。
                   //如果是直接赋值的方式,res即为:{data: [], count: 99} data为当前页数据、count为数据总长度
                   var data = res.data;
                   var hege = $('#hege').val();
                   for (var i = 0; i < data.length; i++) {
                         if (data[i].rate < hege) {
                              $("tr[data-index=" + i + "]").css("background-color", "red")

                         }   
                   }
               }
            });

问题:
(1)表格加载时URL中的过滤条件
在where属性中,键值对形式。官网demo用到了key关键字,这里会把参数名封装成“key[参数名]”,若不想参数名被封装,可以将key省略。
(2)ie8加载,需要在URL中添加时间戳。
(3)回调函数done:可以在数据加载完成时,获取当前页数据,然后根据当前页数据进行重新自定义渲染页面。
比如:某一列的函数值满足某种条件时,将该行标为红色。
(4)框架中使用page参数时,想改变其默认属性,直接在其后面设置属性值。
2.其他
(1)页面加载前,设置下拉框内容以及默认选中

//添加周下拉框数据
这里结合layui框架:form = layui.form;
function addWeekOptions(currentweek) {
    var root = document.getElementById("week");
    for (var i = 1; i < 53; i++) {
        var option = document.createElement("option");
        option.setAttribute("value", i);
        option.innerText = i;
        if (i == currentweek) {
            option.setAttribute("selected", true);
        }
        root.appendChild(option);
        form.render('select');
    }
}

(2)日期格式化

//定义
Date.prototype.Format = function (fmt) {
    var o = {
        "M+": this.getMonth() + 1, //月份   
        "d+": this.getDate(), //日   
        "h+": this.getHours(), //小时   
        "m+": this.getMinutes(), //分   
        "s+": this.getSeconds(), //秒   
        "q+": Math.floor((this.getMonth() + 3) / 3), //季度   
        "S": this.getMilliseconds() //毫秒   
    };
    if (/(y+)/.test(fmt))
        fmt = fmt.replace(RegExp.$1, (this.getFullYear() + "").substr(4 - RegExp.$1.length));
    for (var k in o) {
        if (new RegExp("(" + k + ")").test(fmt)) {
            fmt = fmt.replace(RegExp.$1, (RegExp.$1.length == 1) ? (o[k]) : (("00" + o[k]).substr(("" + o[k]).length)));
        }
    }
    return fmt;
};

//调用
new Date().getTime().Format("yyyy-MM-dd hh:mm:ss")

(3)已知年份、周数、周几得到该日期

/根据年份,周数返回时间
function getXDate(year, weeks, weekDay) {
    //用指定的年构造一个日期对象,并将日期设置成这个年的1月1日
    var date = new Date(year, "0", "1");
    //取得这个日期对象 date 的长整形时间 time
    var time = date.getTime();
    //将这个长整形时间加上第N周的时间偏移
    //因为第一周就是当前周,所以有:weeks-1,以此类推
    //7*24*3600000 是一星期的时间毫秒数,(JS中的日期精确到毫秒)
    time += (weeks - 1) * 7 * 24 * 3600000;
    //为日期对象 date 重新设置成时间 time
    date.setTime(time);
    if (model == "AAS") {
        return getNextDate(date, weekDay).Format("yyyy/MM/dd hh:mm:ss");
    } else {
        return getNextDate(date, weekDay).Format("yyyy-MM-dd hh:mm:ss");
    }
}

function getNextDate(nowDate, weekDay) {
    //0是星期日,1是星期一,...
    weekDay %= 7;
    var day = nowDate.getDay();
    var time = nowDate.getTime();
    var sub = weekDay - day;
    time += sub * 24 * 3600000;
    nowDate.setTime(time);
    return nowDate;
}

(4)判断当前日期处于一年的第几周

//获取当前周
function getWeek() {
    var today = new Date();
    var firstDay = new Date(today.getFullYear(), 0, 1);
    var dayOfWeek = firstDay.getDay();
    var spendDay = 1;
    if (dayOfWeek != 0) {
        spendDay = 7 - dayOfWeek + 1;
    }
    firstDay = new Date(today.getFullYear(), 0, 1 + spendDay);
    var d = Math.ceil((today.valueOf() - firstDay.valueOf()) / 86400000);
    var result = Math.ceil(d / 7);
    return result + 1;

}
前端面试专栏-工程化:25.项目亮点与技术难点梳理 本文系统梳理了前端工程化驱动的项目亮点与技术难点,聚焦三大核心模块: 自动化流程与效率提升 通过CI/CD流水线实现代码检查、测试、构建、部署全流程自动化 采用Docker容器化保障环境一致性,部署时间缩减80% 建立单元测试+E2E测试体系,核心模块覆盖率提升至80% 模块化与可复用架构 构建业务组件库实现70%代码复用率 微前端架构支持多业务线独立开发部署 开发周期从2个月缩短至2周 质量监控与线上稳定性 搭建全链路监控体系,故障响应时间缩短至5分钟 实施灰度发布策略降低新功能上线风险 系统可用性达99 阅读详情

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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")

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詹詹自喜KING
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