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上海理工大学
2026
前端工程师
IP属地:日本
不想回家种地...再学一会儿,说不定就找到工作了.
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11-08 23:39
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思科_前端开发(实习员工)
本人双非一本,来合合信息实习有6个月了,马上辞职了,个人感觉,其实走前端这个路也是坎坷而又幸运和激动的1.前端已死?十几年工作经验的mentor说:AI可以取代大部分低级成熟的业务,甚至中级前端也可以受其启发。但是作为初学者还是要学好基础,基础是大楼的根基,不要因为ai可以做基础的工作就放弃基础。不是前端已经死,对比其他行业,哪个不是也有唱衰的,既然选择了这条路,只要不讨厌,就可以尝试耐心走下去。2.实习的收获?一、实习是你可以解除这个行业大佬的最直接的手段了,你可以通过大佬对这个行业未来的发展和趋势有真实的了解,有一个清晰的职业规划方向。二、实习是你扩展人脉和资源的最方便的途径了,我双非一本,但是认识了好多十几年的大佬,这里特别感谢14楼的某某大佬,不仅给我指明自己的弱点,还给我指明前面的路线规划,贵人,感谢!!!!三、虽然不能转正,虽然日常的工作也没有太多的含金量,但是,实习是我最快的捷径熟悉企业的一个工作思维,方式,还有大佬的代码思路。虽然自己大部分看不懂哈哈,我开始学前端的脚本太晚了,但是还是很感谢。四、最后谈一谈未来的规划,感觉自己起步太晚了,目前规划:秋招面经和八股文、算法hot100。未来规划:有机会一定学英语,口语要好,感觉有个雅思很好,很多海外业务需要英语,而且好赚钱啊!!五、最后再次致敬每一个坚持努力的人,加油!!!!!
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🎨 CSS水平 / 垂直 / 水平垂直居中的N种方法CSS选择器及优先级Flex弹性布局的核心属性盒子模型 (标准 vs IE),BFC 的理解与应用position 定位的几种方式及其区别响应式布局的实现方式(媒体查询, rem, vw/vh)em 和 rem 的区别🟨 JS (JavaScript)事件循环 (Event Loop):能说清宏任务与微任务,并能解决相关场景题的执行顺序。异步方案:Promise 和 async/await 的作用、区别、核心特性。原型与继承:原型链的查找机制,new 一个对象时发生了什么。作用域与闭包:this 的绑定规则,var/let/const 的区别,call/apply/bind 的应用,箭头函数。ES6+ 新特性:Set/Map 相对 Object 的优势,箭头函数,解构赋值等。TypeScript:TS带来的好处,interface 和 type 的区别,泛型的使用。深浅拷贝:区别及常见的实现方式。数组常用方法:map, filter, reduce 等的区别和应用。🌐 浏览器和网络安全综合大题:从输入URL到页面完整展示,发生了什么?(网络+渲染全链路)跨域:同源策略是什么?常见的跨域解决方案有哪些?浏览器缓存:强缓存和协商缓存的区别、触发时机和相关头部字段。本地存储:cookie, localStorage, SessionStorage 的区别、特性和适用场景。HTTP:常用状态码,GET/POST 区别,常用请求/响应头。HTTPS:加密原理,如何保证安全(对称/非对称加密,数字证书)。安全攻击:XSS 和 CSRF 的原理、区别及防御手段。HTTP版本:HTTP/1.0, 1.1, 2.0 的主要区别。登录与鉴权:Token-based 认证的全流程。CDN 加速原理。SSR (服务端渲染) vs CSR (客户端渲染) 的区别和优缺点。🖼️ 框架 (仅列Vue)属鼠只对vue比较熟悉,就不误人子弟了对比类:Vue vs React,Vue2 vs Vue3,Pinia vs Vuex,Webpack vs Vite。响应式原理:Object.defineProperty vs Proxy 的区别和优劣。组件通信:props/emit, v-model, provide/inject, EventBus, Pinia/Vuex。虚拟DOM与Diff:虚拟DOM是什么?key 的作用?Diff算法的核心思想?Tree Shaking 原理。生命周期:Vue2 和 Vue3 生命周期钩子的区别和使用。nextTick 和 keep-alive 的原理和使用场景。MVVM 模型是什么。🛠️ 前端工程化打包构建:Webpack 的核心概念(Entry, Output, Loader, Plugin),打包构建全流程。打包优化:如何优化Webpack的打包速度和产物体积?(与性能优化强相关)模块化:CommonJS 和 ESM 的区别,import 的原理。🏃 性能优化性能优化的方法论(从网络、构建、代码等层面回答)。白屏问题的排查思路。浏览器内存占用过大的排查思路。性能监控指标(FP, FCP, LCP, TTI)和前端埋点方案。🤖 AI 相关你在平时如何使用AI提效?(结合具体场景)对大模型(LLM)的理解,RAG (检索增强生成) 的基本原理。如何写一个好的Prompt(提示词)?
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