如今前端发展态势良好，技术多元化、跨平台开发流行，性能持续优化，与人工智能结合紧密，工程化更成熟。薪资也挺不错！ 由此可见Web前端的发展前景如何！！！ 今天给小伙伴们分享一份超详细的前端面试资料！

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引言：当大模型学会“察言观色” 不知道你有没有这样的经历：让AI写一段文案，它技术细节满分，但读起来冰冷生硬；想让它模仿你的写作风格，结果却总是差那么点意思。这背后其实是一个关键问题——大模型知道“是

一、教育 PPT 制作之痛 作为教育工作者，PPT是日常教学备课中不可或缺的核心载体，而高效完成课件制作、打造优质教学呈现，始终是我们追求的目标。从内容框架的梳理、适配素材的筛选，到排版设计的优化，每

昨天晚上，阿里悄然发布了一款新模型，Qwen3-Max-Thinking。这个模型的参数规模超过了1万亿，预训练数据达到36T tokens。 在19项权威基准测试中，其性能可媲美GPT-5.2-Th

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别装了，前端根本没有什么所谓的“星辰大海”，只有一眼望不到头的 node_modules 废墟。曾经我们以为自己在构建互联网的未来，现在看，我们不过是在这片电子荒原里玩命堆砖头，还美其名曰“工程化”。

在Android开发圈，有个不成文的共识：SO文件是APK体积的"吞金兽" 。尤其是当你的App集成了FFmpeg、TensorFlow Lite这类重型原生库时，几个SO文件就能轻松让APK体

清扫整个 Albert Heijn 超市的地面。听起来很简单。而且原本也应该很简单。 但我是一名计算机科学专业的学生，我遇到了一个问题：我总是忍不住去优化一些（可能）不需要优化的东西。

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痛点：开发者的 AI 绘画集成困境 在 2024 年，一个想为产品添加 AI 图片生成功能的开发者，要面对的不仅仅是技术实现本身： 模型碎片化：Midjourney、Stable Diffusion

在很多智能体实践中，失败并不是因为模型不够强，而是因为任务描述本身不可执行。自然语言 Prompt 对人类来说很直观，但对系统而言却是高度模糊的输入。只要存在模糊空间，模型就会用概率补齐，这正是输出不

现在前端面试卡人狠吗？狠。但说实话，卡掉的基本都是该被卡的。 打开招聘软件，要求写得密密麻麻，什么React源码、工程化、性能优化、算法、设计模式……看着吓人。但你真去面几场就知道了

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