web前端3到5年职业规划
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(职业)30岁转行 如何做职业性格测试和今后的职业规划职业性格测试,目前比较知名和靠谱的就是mbti职业性格测试,要么就是采用霍兰德职业兴趣测试。信效度0.8左右,你可以用这两个来做参考。主要在于职业规划,毕竟30岁转行是个尴尬的话题,因为一旦转行前面的n年,在领域上工作经验和专业知识,可能都将消失,一切又是一个新的开始。过去的已经过去了,未来的总归要来。做职业规划不难,难的是怎么执行职业规划!职业规划可以简单的分为三步:1、了解自己,找到起点。客观的分析自己,了解自己各方面的的能力,性格,特点,详细的做个记录,不会写的可以记流水账。2、畅享未来,定下目标想象下自己未来5~10年,是个什么样子的存在?职位,财富,都可以作为目标。但是要切实可行,不要好高骛远,也不要自卑自叹。3、细分时间,步步为营从现在开始,到你的目标时间,将这个过程细分,详细的描述每个时间段,你希望达到什么效果。相当于一个大工程,拆分一下。最后剩下的就是执行了,如何执行这就是最难的部分。如果想要让执行这个规划变得不难呢?答案也是有的,那就是更具自己 的兴趣爱好来做职业规划,因为这是一种内在的驱
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程序员职业规划的3个锦囊我们在面试时经常会被问到一个问题——“你未来五年的职业规划是什么?”很多小伙伴不理解HR为什么这么问,也不知道怎么回答。实际上,即便HR不问,我们也应该多多想想这个问题。因为它指向的是我们自己的职业生涯规划。有明确清晰的规划,我们才能走得更顺畅、更高效、更长远。那怎么做职业生涯规划呢?这里提供一个非常简单的模型:现状-路径-目标。我们以汽车导航为例来说明这个模型。我在西安,要开车去革命圣地延安,会打开高德地图,搜索到延安,设置为目的地,然后选择开始导航,高德地图就会先找到我所在的位置——高新四路和科技路十字,然后帮我找到一条路线,通往延安。这个规划导航的过程,就是职业生涯规划的过程:确立目标,确认当下的位置,从当下的位置规划出去往目标的路径。职业生涯规划从逻辑上看就是这样,人人都可以为自己规划。但我们常常说不上来自己的职业规划,是为什么呢?最关键的原因是:找不到目标。所以,这里要教给大家一个简单好用的方法:对标法。所谓对标,就是对比标杆找差距。只要你找到标杆,就可以找到目标。我给大家准备了三种寻找标杆的方法
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免费直播 | 想拿高薪,Java后端如何做好1-5年的职业规划最近呢,小慕还发现很多同学比较迷茫,觉得技术太多、学不完,不知道现阶段应该学什么?又该如何高效学习?…… 而且很多人都喜欢分享一些技术/框架的内容,很少看到有人谈学习方法的,所以给大家介绍下关于【学习、职业规划】的视频直播内容。 说起学习呢,首先我们要做好学习计划,时间就按照一年来规划。每年给自己制定一个研究的方向: 比如说, 今年我要成为数据库领域的专家; 明年后年我要做Java领域的达人; 大后年我要成为前端领域的小强。 每年集中精力突破一个技术方向,是最
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谈前端工程师的职业规划在敲下这个标题的时候,心里好虚。话说我一直不太喜欢发表这些看上去很假大空的文字,每个人的职业规划都是独有的,不具有太大的可复制性,把自己的经历放出去,容易误人子弟。只是最近很多师弟们(别问我为什么都是师弟,我想静静……也不要问我静静是谁!)问起这个,也就根据自己的经历发表一下对前端工程师的看法吧,“
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- 3. 举例说明动态规划算法 最长上升子序列 (LIS) 问题如下:给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。示例:输入:[10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]输出:4 解释:最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。来看看具体的动图演示:动态规划算法动图演示对于这个非常典型的动态规划问题,我们首先考虑如何定义问题的状态。一种简单的状态定义如下:f(x)f(x)f(x) 为以 axa_xax 结尾的 LIS 长度,那么 LIS 的答案就是max{f(x)}max\{f(x)\}max{f(x)}
- 4. 动态规划的应用场景 在日常的生活学习中,递动态规划算法一般可以用来解决很多实际问题。现在,我们就来看看动态规划算法具体有哪些应用场景。动态规划示例问题:爬楼梯假设你现在正在爬楼梯,一共需要经过 n 阶楼梯你才可以到达楼顶。每次你可以爬 楼梯的 1 或 2 个台阶。请问一共有多少种不同的方法可以爬到楼顶?现在,让我们按照动态规划算法的求解步骤我们来分析一下这个问题:步骤 1: 刻画爬楼梯问题一个最优解的结构特征情况 1:输入 n=1;输出为 1解释 1:有一种情况可以爬上楼顶, 爬 1 步,记为 1情况 2:输入 n=2;输出为 2解释 2:有两种情况可以爬上楼顶,分别为连续两次爬一阶楼梯和一次爬两阶楼梯,记为 1+1,2情况 3:输入 n=3;输出为 3解释 3:有三种情况可以爬上楼顶,如情况 1 和 2 描述一样,记为 1+1+1,2+1,1+2通过分析可以知道,爬楼梯问题主要在于我们可以一次爬两步或者一步,所以到达最后一阶楼梯 n 时,我们可以从第 n-2 阶楼梯爬两步或者第 n-1 楼梯爬一步完成。当我们需要知道最多有多少种方法可以爬上 n 阶的楼梯时,我们需要分别知道爬上第 n-2 阶楼梯最多有多少种方法,爬上第 n-1 阶楼梯最多有多少种方法,然后爬上第 n 阶楼梯的最多方法数量等于爬上第 n-1 阶楼梯最多的方法数量加上爬上第 n-2 阶楼梯最多的方法数量。Tips: 在这里,我们可以发现爬楼梯问题满足第 3 节我们定义的动态规划算法需要具备的两种性质,其中的最优子结构就是:爬上 n 阶楼梯的最多方法数包含爬上第 n-1 楼梯和第 n-2 阶楼梯的最多方法数;重叠子问题:需要反复的计算爬各阶楼梯的最多方法数。步骤 2: 递归的定义爬 n 阶楼梯最多的方法数上 1 阶台阶:有 1 钟方法;上 2 阶台阶:有 1+1 和 2 两种方法;上 3 阶台阶:到达第 3 阶的方法总数是到达第 1 阶和第 2 阶方法的总和;上 n 阶台阶:到达第 n 阶的方法总数就是到第 (n-1) 阶和第 (n-2) 阶的方法数之和。综上所述,我们可以知道爬 n 阶楼梯的状态转移方程可以定义为:goStep (n) = goStep (n-1)+goStep (n-2)。动态规划算法最重要的就是去定义这个状态转移方程,通过这个状态转移方程我们就可以很清楚的去计算。步骤 3: 计算爬 n 阶楼梯最多方法数的值楼梯阶数 n 爬 n 阶楼梯最多的方法数 11223goStep(1)+goStep(2)=1+2=34goStep(2)+goStep(3)=2+3=55goStep(3)+goStep(4)=3+5=86goStep(4)+goStep(5)=5+8=137goStep(5)+goStep(6)=8+13=218goStep(6)+goStep(7)=13+21=369goStep(7)+goStep(8)=21+36=57步骤 4: 利用计算出的信息构爬 n 阶楼梯每次走几步的方法其实在爬楼梯这个问题中,我们并不需要统计每次的具体爬楼梯方法,如果需要统计每次具体走法时,需要在计算的时候记录之前的每一步走法,把信息全部记录保留下来即可。我们可以很明显的发现,动态规划算法很多时候都是应用于求解一些最优化问题(最大,最小,最多,最少),这类问题在现实生活或者学习科研中经常会遇到,这是一种解决问题的思路与方法,希望大家可以好好思考。
- 2. 前后端分离 前后端分离这种概念和技术,早就流行多年了。具体点说,前端编写 HTML 页面,然后通过 Ajax 请求后端接口;后端把接口封装成 API ,返回 JSON 格式的数据;前端接收到 JSON 返回数据后渲染到页面。前端工程师根本不需要懂后端,调用后端接口就行。后端使用 Spring Boot 控制器返回 JSON 十分简单,给方法添加个注解,就能将返回值序列化为 JSON 。前端干前端的活,后端干后端的活,职责分明,界限明确。这就是前后端分离的好处啊!
- 认识 select option 下拉菜单标签 下拉菜单也是我们在网页中比较常见的场景。如果我们的选项过多,如果是放单选框或者多选框的话,会造成页面显示不太优雅,会铺放很多的选项。这个时候我们使用下拉菜单是最合适不过的。下拉菜单可以提供很多选项,是比较方便的一种操作。例如以下情况:使用下拉菜单一方面列表框为用户输入数据提供了一种便捷方式,只要把已知的数据项列举出来,用户在列表框中选择列表项就可以;另一方面可以把需要搜集的数据规范化,防止因用户输入数据的随意性而造成后端处理数据的混乱。例如,在搜集用户个人信息时,可能需要用户输入职业信息,后端程序需要按照职业信息对用户进行职业分类。在这种情况下,采用列表框元素就是比较好的获取用户数据的方式,可以预先规划好职业信息,把规划好的职业信息以列表框方式展现给用户,用户只需要选择列表项就可以了,无需让用户输入职业信息。
- 1. 职责 小程序开发者的职责比较模糊,因为小程序的技术栈几乎是 前端相关,整体结构也很 前端,所以一般来讲,前端开发者承担了 小程序 开发的职责。相对前端开着而言,承担小程序开发的职责是有好处的,小程序可以作为单独的技能,前端进军小程序开发非常顺滑快速,花很短的时间看下文档,了解了核心理念就能上手开发。
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