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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Cogito-v1-preview-llama-3B行业应用:汽车电子ECU诊断逻辑自然语言建模

Cogito-v1-preview-llama-3B行业应用:汽车电子ECU诊断逻辑自然语言建模 1. 引言:当AI大模型遇上汽车电子诊断 汽车电子诊断一直是让维修工程师头疼的问题。传统的ECU(电子控制单元)诊断需要工程师记忆大量的故障代码、查阅厚厚的维修手册,还要理解复杂的电路逻辑。这个过程既耗时又容易出错。 现在,有了Cogito-v1-preview-llama-3B这样的AI大模型,情况正在发生改变。这个模型不仅能理解自然语言描述的诊断问题,还能进行逻辑推理,帮助工程师快速定位和解决汽车电子故障。 Cogito v1预览版是Deep Cogito推出的混合推理模型,在大多数标准基准测试中都超越了同等规模的开源模型。它最大的特点是支持两种模式:直接回答模式和推理模式,这让它在处理需要逻辑思考的汽车诊断问题时表现出色。 2. Cogito模型的核心优势 2.1 混合推理能力 Cogito模型最吸引人的地方在于它的双重能力。在标准模式下,它像普通大模型一样直接回答问题;在推理模式下,它会先进行自我反思和逻辑推理,然后再给出答案。这种混合模式特别适合汽车诊断这种需要

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3步搞定llama.cpp SYCL后端:让Intel GPU火力全开运行大模型 【免费下载链接】llama.cppPort of Facebook's LLaMA model in C/C++ 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama.cpp 还在为Intel显卡无法高效运行大语言模型而烦恼吗?llama.cpp的SYCL后端正是解决这一痛点的利器。本文将从零开始,手把手教你如何在Linux系统上配置SYCL环境,让Intel Arc显卡发挥最大性能。无论你是AI开发者还是技术爱好者,都能通过这份实用指南轻松上手。 🚀 从零开始的SYCL环境搭建 为什么选择SYCL而非其他后端? SYCL作为跨平台并行编程模型,在Intel硬件上具有天然优势。相比传统OpenCL,SYCL通过oneDNN库实现了更高效的矩阵运算优化,特别是在处理量化模型时性能提升显著。 一键安装Intel oneAPI工具链 首先需要获取Intel官方安装包: curl -O https://registrationcenter-d

【AIGC】ChatGPT 的 Prompt Hacker 技巧:让简历轻松通过 AI 筛选

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博客主页: [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳]本文专栏: AIGC |ChatGPT 文章目录 * 💯前言 * 💯背景 * 简化简历格式 * 💯简化 Prompt Hacker 的逻辑 * 使用 Prompt Hacker 技巧 * **示例 Prompt:引导 AI 筛选简历** * 如何利用 Prompt 优化简历筛选? * **示例 Prompt** * 💯在简历中注入指令词 * **为什么在简历中注入指令词?** * **具体操作方法** * **示例 Prompt**: * **操作步骤** * 提示与风险 * 💯极端场景验证:测试简历优化策略的有效性 * 验证方法 * 测试场景示例 * 测试结论 * 总结 * 💯实际应用:优化简历的操作步骤 * 操作步骤 * 💯注意事项:关于简历优化的核心思考 * 💯小结 💯前言 随着人工智能技术的迅猛发展,尤其是大语言模型如

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