前端趋势:别被时代抛弃

前端趋势:别被时代抛弃

毒舌时刻

这代码写得跟博物馆似的,都是过时的技术。

各位前端同行,咱们今天聊聊前端趋势。别告诉我你还在使用过时的技术,那感觉就像在 5G 时代还在用 2G 网络——能用,但慢得要命。

为什么你需要关注前端趋势

最近看到一个项目,还在使用 React 16,不知道 React 18 的并发模式。我就想问:你是在做开发还是在做考古?

反面教材

// 反面教材:使用过时技术 // App.jsx import React, { useState, useEffect } from 'react'; function App() { const [data, setData] = useState([]); const [loading, setLoading] = useState(true); useEffect(() => { async function fetchData() { setLoading(true); try { const response = await fetch('/api/data'); const result = await response.json(); setData(result); } catch (error) { console.error('Error fetching data:', error); } finally { setLoading(false); } } fetchData(); }, []); return ( <div> {loading ? <div>加载中...</div> : ( <div> {data.map(item => ( <div key={item.id}>{item.name}</div> ))} </div> )} </div> ); } export default App; 

毒舌点评:这代码,就像在用老掉牙的技术,跟不上时代的步伐。

正确姿势

1. React 18 并发模式

// 正确姿势:React 18 并发模式 // 1. 安装依赖 // npm install react@latest react-dom@latest // 2. 使用并发特性 // App.jsx import React, { useState, useEffect, useTransition } from 'react'; function App() { const [data, setData] = useState([]); const [loading, setLoading] = useState(true); const [isPending, startTransition] = useTransition(); useEffect(() => { async function fetchData() { setLoading(true); try { const response = await fetch('/api/data'); const result = await response.json(); // 使用并发更新 startTransition(() => { setData(result); setLoading(false); }); } catch (error) { console.error('Error fetching data:', error); setLoading(false); } } fetchData(); }, []); return ( <div> {loading || isPending ? <div>加载中...</div> : ( <div> {data.map(item => ( <div key={item.id}>{item.name}</div> ))} </div> )} </div> ); } export default App; // 3. 入口文件 // index.js import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom/client'; import App from './App'; const root = ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')); root.render( <React.StrictMode> <App /> </React.StrictMode> ); 

2. Server Components

// 正确姿势:React Server Components // 1. 安装依赖 // npm create vite@latest my-app -- --template react // 2. 服务器组件 // app/page.jsx import { Suspense } from 'react'; import UserList from './components/UserList'; export default function Page() { return ( <div> <h1>Users</h1> <Suspense fallback={<div>Loading users...</div>}> <UserList /> </Suspense> </div> ); } // components/UserList.jsx async function fetchUsers() { const response = await fetch('https://api.example.com/users'); return response.json(); } export default async function UserList() { const users = await fetchUsers(); return ( <ul> {users.map(user => ( <li key={user.id}>{user.name}</li> ))} </ul> ); } 

3. Edge Computing

// 正确姿势:Edge Computing // 1. 使用 Vercel Edge Functions // api/hello.js import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server'; export const config = { runtime: 'edge', }; export default function handler(req) { return new NextResponse(`Hello from Edge Function!`); } // 2. 使用 Cloudflare Workers // worker.js addEventListener('fetch', event => { event.respondWith(handleRequest(event.request)); }); async function handleRequest(request) { return new Response('Hello from Cloudflare Worker!'); } 

4. AI 辅助开发

// 正确姿势:AI 辅助开发 // 1. 使用 GitHub Copilot // 2. 使用 ChatGPT 生成代码 // 3. 使用 AI 工具优化代码 // 示例:使用 AI 生成的代码 function calculateFactorial(n) { if (n <= 1) return 1; return n * calculateFactorial(n - 1); } // 示例:使用 AI 优化的代码 function calculateFactorialOptimized(n) { let result = 1; for (let i = 2; i <= n; i++) { result *= i; } return result; } 

毒舌点评:这才叫前端趋势,跟上时代的步伐,使用最新的技术,让你的代码更高效、更可靠。

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【AI】——SpringAI通过Ollama本地部署的Deepseek模型实现一个对话机器人(二)

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🎼个人主页:【Y小夜】 😎作者简介:一位双非学校的大三学生,编程爱好者, 专注于基础和实战分享,欢迎私信咨询! 🎆入门专栏:🎇【MySQL,Javaweb,Rust,python】 🎈热门专栏:🎊【Springboot,Redis,Springsecurity,Docker,AI】  感谢您的点赞、关注、评论、收藏、是对我最大的认可和支持!❤️ 目录 🎈Java调用Deepseek  🍕下载Deepseek模型  🍕本地测试  🍕Java调用模型 🎈构建数据库  🍕增强检索RAG  🍕向量数据库  🍕Springboot集成pgvector 🎈chatpdf 🎈function call调用自定义函数 🎈多模态能力 🎈Java调用Deepseek 本地没有安装Ollama、Docker,openwebUI,可以先学习一下这篇文章:【AI】——结合Ollama、Open WebUI和Docker本地部署可视化AI大语言模型_ollma+本地大模型+open web ui-ZEEKLOG博客

OmniSteward:LLM Agent 赋能,语音文字随心控,智能家居与电脑的超级管家

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目录 * 一、前言 * 二、项目概述 * 三、功能特性 * 四、技术架构 * 五、安装与使用 * 1、系统要求 * 2、安装步骤 * 3、环境变量配置 * 4、启动方式 * 4.1 命令行模式(CLI) * 4.2 Web模式 * 六、应用场景与未来展望 * 七、结语 一、前言 在科技日新月异的今天,人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。从智能手机的语音助手到智能家居的自动化控制,AI技术逐渐渗透到生活的各个角落,为我们带来了便捷与高效。OmniSteward正是在这样的背景下应运而生,它作为一款基于大语言模型的全能AI管家系统,致力于打破人机交互的壁垒,为用户打造一个智能、高效、便捷的生活和工作环境。无论是忙碌的上班族希望在工作中提高效率,还是追求高品质生活的家庭用户渴望轻松掌控家居设备,OmniSteward都有可能成为他们理想的智能伙伴,引领我们进入一个全新的智能生活时代。 二、项目概述 OmniSteward是一个正在积极开发中的全能管家系统,

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文章来源:微信公众号:EW Frontier QQ交流群:1074124098(如满私信留言获取最新群) 注:本文为参考文章~代码为对其部分内容进行复现~ 若有侵权联系删除。 摘要 民用无人机的普及可能引发技术、安全和公共安全问题,这些问题亟待解决、规范和预防。安全机构一直在不断探索能够检测无人机的技术和智能系统。然而,相关技术的突破因缺乏无人机射频信号开源数据库而受阻,这些射频信号可通过远程传感和存储,为开发最有效的无人机检测与识别方法提供支持。本文为构建不同飞行模式下各类无人机射频信号数据库迈出了重要一步。我们系统地收集、分析并记录了不同无人机在不同飞行模式(如关闭、开启并连接、悬停、飞行和视频录制)下的原始射频信号。此外,我们利用所开发的射频数据库设计了智能算法,用于检测和识别入侵无人机。研究采用三个深度神经网络,分别实现无人机存在检测、无人机存在及类型识别,以及无人机存在、类型及飞行模式识别。通过 10 折交叉验证过程验证每个深度神经网络的性能,并使用多种指标进行评估。分类结果显示,随着类别数量的增加,性能普遍下降。平均准确率从第一个深度神经网络(2 类)的 99.7%

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