前端人拿不到offer,九成是不知道这个新风向

今年大部分互联网公司面试的题目已经开始小部分八股文,大部分场景题了,公司需要的不仅是知识扎实,而且招进来就能上手项目的面试者…

2026最新高频场景题

  • 1. 请求失败会弹出一个toast,如何保证批量请求失败,只弹出一个toast
  • 2. 如何减少项目里面if-else
  • 3. babel-runtime 作用是啥
  • 4. 如何实现预览PDF文件
  • 5. 如何在划词选择的文本上添加右键菜单(划词:鼠标滑动选择一组字符,对组字符进行操作)
  • 6. 富文本里面,是如何做到划词的(鼠标滑动选择一组字符,对组字符进行操作)?
  • 7. 如何做好前端监控方案
  • 8. 如何标准化处理线上用户反馈的问题
  • 9. px如何转为rem
  • 10. 浏览器有同源策略,但是为何 cdn 请求资源的时候不会有 跨域限制
  • 11. cookie可以实现不同域共享吗
  • 12. axios是否可以取消请求
  • 13. 前端如何实现折叠面板效果?
  • 14. dom里面,如何判定a元素是否是b元素的子元
  • 15. 判断一个对象是否为空,包含了其原型链上是否有自定义数据或者方法。该如何判定?
  • 16. js如何判空?「空」包含了:空数组、空对象、空字符串、0、undefined、null、空map、空set,都属于为空的数据
  • 17. css实现翻牌效果
  • 18. flex:1代表什么
  • 19. 一般是怎么做代码重构的
  • 20. 如何清理源码里面没有被应用的代码,主要是JS、TS、CSS代码

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  • 21. 前端应用 如何做国际化?
  • 22. 应用如何做应用灰度发布
  • 23. [微前端]为何通常在微前端应用隔离,不选择iframe方案
  • 24. [微前端]Qiankun是如何做JS隔离的
  • 25. [微前端]微前端架构一般是如何做JavaScript隔离
  • 26. [React]循环渲染中为什么推荐不用index做key
  • 27. [React]如何避免使用context的时候,引起整个挂载节点树的重新渲染
  • 28. 前端如何实现截图?
  • 29. 当QPS达到峰值时,该如何处理?
  • 30. js超过Number 最大值的数怎么处理?
  • 31. 使用同一个链接,如何实现PC打开是web应用、手机打开是一个H5应用?
  • 32. 如何保证用户的使用体验
  • 33. 如何解决页面请求接口大规模并发问题34.设计一套全站请求耗时统计工具
  • 35. 大文件上传了解多少
  • 36. H5如何解决移动端适配问题
  • 37. 站点一键换肤的实现方式有哪些?
  • 38. 如何实现网页加载进度条?
  • 39. 常见图片懒加载方式有哪些?
  • 40. cookie构成部分有哪些

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  • 50. html中前缀为data-开头的元素属性是什么?
  • 51. 移动端如何实现上拉加载,下拉刷新?
  • 52. 如何判断dom元素是否在可视区域
  • 53. 前端如何用canvas来做电影院选票功能
  • 54. 如何通过设置失效时间清除本地存储的数据?
  • 55. 如果不使用脚手架,如果用webpack构建一个自己的react应用
  • 56. 用nodejs实现一个命令行工具,统计输入目录下面指定代码的行数
  • 57. package.json里面sideEffects属性的作用是啥
  • 58. script 标签上有那些属性,分别作用是啥
  • 59. 为什么SPA应用都会提供一个hash路由,好处是什么?
  • 60. [React]如何进行路由变化监听
  • 61. 单点登录是是什么,具体流程是什么
  • 62. web网页如何禁止别人移除水印
  • 63. 用户访问页面白屏了,原因是啥,如何排查?
  • 64. [代码实现1JS中如何实现大对象深度对比
  • 65. 如何理解数据驱动视图,有哪些核心要素?
  • 66. vue-cdli都做了哪些事儿,有哪些功能?
  • 67. JS执行100万个任务,如何保证浏览器不卡顿?
  • 68. JS放在 head里和放在 body里有什么区别?
  • 69. Eslint 代码检查的过程是啥?
  • 70. 虚拟混动加载原理是什么, 用 JS 代码简单实现一个虚拟混动加载。

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  • 80. 用JS写一个cookies解析函数,输出结果为一个对象
  • 81. vue中Scoped Styles是如何实现样式隔离的,原理是啥?
  • 82. 样式隔离方式有哪些
  • 83. 在JS中,如何解决递归导致栈溢出问题?
  • 84. 站点如何防止爬虫?
  • 85. ts项目中,如何使用nodemodules里面定义的全局类型包到自己项目src下面使用?
  • 86. 不同标签页或窗口间的[主动推送消息机制]的方式有哪(不借助服务端)?
  • 87. [React]在react项目开发过程中,是否可以不用react-router,使用浏览器原生 history路由来组织页面路由
  • 88. 在表单校验场景中,如何实现页面视口滚动到报错的位置
  • 89. 如何一次性渲染十万条数据还能保证页面不卡顿
  • 90. [webpack]打包时hash码是如何生成的
  • 91. 如何从0到1搭建前端基建
  • 92. 你在开发过程中,使用过哪些TS 的特性或者能力?
  • 93. JS 的加载会阻塞浏览器渲染吗?
  • 94. 浏览器对队头阻塞有什么优化?
  • 95. Webpack项目中通过script标签引I入资源,在项目中如何处理?
  • 96. 应用上线后,怎么通知用户刷新当前页面?
  • 97. Eslint 代码检查的过程是啥?
  • 98. HTTP是一个无状态的协议,那么Web应用要怎么保持用户的登录态呢?
  • 99. 如何检测网页空闲状态(一定时间内无操作)
  • 100. 为什么Vite速度比Webpack快?

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  • 110. vite和 webpack在热更新上有啥区别?
  • 111. 封装一个请求超时,发起重试的代码
  • 112. 前端如何设置请求超时时间timeout
  • 113. nodejs如何充分利用多核CPU?
  • 114. 后端一次性返回树形结构数据,数据量非常大,前端该如何处理?
  • 115. 你认为组件封装的一些基本准则是什么?
  • 116. 页面加载速度提升(性能优化)应该从哪些反向来思考?
  • 117. 前端日志埋点SDK 设计思路
  • 118. token进行身份验证了解多少?
  • 119. 在前端应用如何进行权限设计?
  • 120. [低代码]代码平台一般渲染是如何设计的?
  • 121. [低代码]代码平台一般底层协议是怎么设计的
  • 122. MWebpack]有哪些优化项目的手段?
  • 123. IndexedDB存储空间大小是如何约束的?
  • 124. 浏览器的存储有哪些
  • 125. [Webpack]如何打包运行时chunk,.且在项目工程中,如何去加载这个运行时chunk?
  • 126. 为何现在市面上做表格渲染可视化技术的,大多数都是canvas,而很少用svg的?
  • 127. 在你的项目中,使用过哪些webpack plugin,说一下他们的作用
  • 128. 在你的项目中,使用过哪些webpackloader,说一下他们的作用
  • 129. [React]如何避免不必要的渲染?
  • 130. 全局样式命名冲突和样式覆盖问题怎么解决?

以上GitHub:http://github.com/encode-studio-fe-coder/natural_traffic/wiki/scan_material3

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从AIGC到MCP协议:一文掌握大模型核心技术,程序员必收藏的学习指南

从AIGC到MCP协议:一文掌握大模型核心技术,程序员必收藏的学习指南

本文系统介绍了大模型相关技术:AIGC(单/多模态生成内容)、RAG技术(解决实时性问题)、Function Calling(赋予模型工具调用能力)、Agent(智能体,具备规划执行闭环能力)及MCP协议(AI应用的USB-C接口,统一工具接入标准)。文章旨在普及AI知识,帮助读者理解大模型技术生态,适合入门学习收藏。 1、AIGC 1.1 单模态 我们大部分人都是从ChatGPT问世开始接触AI的。刚开始用ChatGPT的时候,我们体验的其实是一种文生文的能力。比如你输入一句话,模型给你生成一段文字回应。 不管是我们平时写代码、还是写文章,都是AI根据你的输入文字(提示词Prompt),生成另一段文字。这种让AI自动生成内容的能力,就叫做AIGC。 啥叫AIGC呢?下面来自百度百科的回答: AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)——生成式人工智能,是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法,通过已有数据的学习和识别,以适当的泛化能力生成相关内容的技术。 AIGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有

LLaMA-Factory自定义评估指标完整实现指南

LLaMA-Factory自定义评估指标完整实现指南 在大型语言模型(LLM)微调过程中,准确评估模型性能是至关重要的环节。LLaMA-Factory作为一款功能强大的LLM微调框架,提供了灵活的评估机制,支持用户根据具体需求快速实现自定义评估指标。本文将详细介绍如何在该框架中构建完整的自定义评估流程。 评估框架核心架构解析 LLaMA-Factory的评估系统基于模块化设计,主要组件包括评估器、模板处理器和指标计算器。评估器位于src/llamafactory/eval/evaluator.py,负责整个评估流程的协调执行。模板系统定义在src/llamafactory/eval/template.py中,负责数据格式的统一处理。 现有评估机制深度分析 当前框架默认支持分类任务的准确率评估,通过比较模型预测结果与真实标签来计算性能指标。评估过程包括数据加载、模型推理、结果比较和指标计算四个主要阶段。在Evaluator类的eval方法中,可以看到核心的评估逻辑实现: # 现有准确率计算逻辑 correct_predictions = np.array(predict

无需人工标注即可操控安卓应用:AndroidGen-Llama-3-70B重新定义移动智能交互

导语 【免费下载链接】androidgen-llama-3-70b 项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/androidgen-llama-3-70b 智谱AI开源的AndroidGen-Llama-3-70B模型,首次实现大语言模型在安卓系统全场景的自主任务执行,无需人工标注交互数据即可操控消息、时钟、邮件等应用,为移动智能体开发突破数据稀缺瓶颈提供新路径。 行业现状:移动AI的"数据困境" 当前移动智能体(Agent)开发面临三大挑战:场景多样性要求模型具备跨应用泛化能力,复杂任务需多步骤精准规划,数据过滤与标注成本占开发总成本的60%以上。传统方法依赖人工标注的交互轨迹数据,在面对安卓系统中200+常用应用、10万+可能操作组合时,数据采集效率与标注质量成为难以逾越的瓶颈。 与此同时,2025年被业内称为AI Agent的"快速发展时期"。从2023年AutoGPT开启智能体序幕以来,AI Agent作为新一代智能交互范式,展现出前所未有的发展活力。据Canalys预测,2025年全球AI手机渗透率将达34%,并将于2027年提升至

Stable Diffusion:AI人工智能图像生成的变革者

Stable Diffusion:AI人工智能图像生成的变革者 关键词:Stable Diffusion,AI图像生成,扩散模型,深度学习,图像合成 摘要:本文深入探讨了Stable Diffusion在AI人工智能图像生成领域的变革性作用。从其背景知识入手,详细阐述了核心概念、算法原理、数学模型,通过项目实战展示其具体应用,分析了实际应用场景,并推荐了相关的工具和资源。最后对Stable Diffusion的未来发展趋势与挑战进行总结,同时解答了常见问题,为读者全面了解这一前沿技术提供了系统的知识体系。 1. 背景介绍 1.1 目的和范围 随着人工智能技术的飞速发展,图像生成领域取得了显著的进展。Stable Diffusion作为其中的佼佼者,引发了广泛的关注。本文的目的在于全面介绍Stable Diffusion的原理、应用和发展前景,帮助读者深入理解这一技术。范围涵盖了从基础概念到实际应用的各个方面,包括算法原理、数学模型、项目实战以及未来趋势等。 1.2 预期读者 本文预期读者包括对人工智能、图像生成技术感兴趣的科研人员、开发者、学生以及相关行业的从业者。无论