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• 【九月打卡】第3天 1小时带你写出亮眼的前端简历 2-2

  第3天 1小时带你写出亮眼的前端简历 2-22022.09.07 23:16 1浏览编辑课程名称：1小时带你写出亮眼的前端简历章节：讲师姓名   双越  双越   笔记内容：第2章2-2简历模板-简历应该包含哪些内容1、下载和创建◆可以网上搜索、下载简历模板◆可以自己用word创建◆注意:简历不要过于花哨,白纸黑字,简洁明了2、模块和顺序◆个人信息◆工作经历◆教育经历◆项目经历◆专业技能◆自我评价3、“自我评价”要不要写?◆如果仅仅是空话,那就不要写◆如果有实际的内容印证,那就写.上◆和工作无关的信息(如兴趣爱好)不要写4、演示个人信息教育经历专业技能工作经历(实习经历)项目经历自我评价5、简历要写几页◆应届生或3年以内工作经验: 1-2页◆3年以上工作经验:2-3页◆不要刻意压缩,一页密密麻麻的不好阅读要善用标题和列表，突出亮点，考虑面试官审读简历的时间很短。6、注意事项◆错别字，英文单词拼错，首字母大小写（这是程序员的大忌）◆投递简历用pdf格式,可命名为<前端工程师简历-姓名.pdf>（或
• 【九月打卡】第一天 1小时带你写出亮眼的前端简历

  课程名称：1小时带你写出亮眼的前端简历章节名称：第2章 写简历讲师姓名：双越课程内容：简历是什么？个人当前阶段的价值体现，我现在值多少钱？面试要刻意，精心准备剪短的课程，面试简历同样需要精心准备目录1/2面试官如何分析一份简历：看技术栈和项目经历，是否匹配当前工作工作年限和技能是否匹配？如有博客或者开源，点卡看一下，内容是否有价值一目十行的看，寻找亮点找到亮点，在详细看看简历根据工作年限，准备面试题写简历的原则：把自己当做普通人，有两点展示出来，不要等着别人发掘技术栈尽量写全面，但不要浮夸技术能力要匹配工作年限简历模板：奖励不要过于花哨，白纸黑字，简洁明了。个人信息，教育经历，专业技能，工作经历，项目经历，自我评价。自我评价要不要写？如果仅仅是空话，那就不要写热爱学习，写过多少文章，阅读量多少？读过多少本书这种的可以写。和工作无关的信息不要写学习收获：通过简历更新来对比之前的自己，有哪些进步？注意不要造假错别字，英文单词拼错，首字母大小写投递简历用pdf格式，命名前端工程师简历-姓名。pdf去面试是，打印几
• 我的web前端自学之路：为什么我没有学会web前端开发

  为什么我自学web前端开发 时间也花了——下班后的业余时间，差不多两个月了 钱也花了——买了一些网上的前端教学课程 也觉得简单——感觉跟着教程都看得懂 感觉学了很多，但是又觉得什么都不会。 我觉得是自己没有把web前端学习这件事情当回事，就是随意的去学习了。反过来说就是，自己要对自己负责，认真对待自己当下正在做的事情，尤其是有助于自己成长的事情。 那么我是怎么不把web前端自学当回事的呢？ 我为什么学？已经忘记了自己两个月前怎么就突然要学习web前端开发了； 我是怎么
• 一份优秀的前端开发工程师简历是怎样的？

  简历不仅仅是履历，它的重要作用是展示能力！！！在阿里常年招聘，筛过各式各样的简历，每到招聘季，筛简历、面试过程非常耗精力，当然，原因之一是我想招非常优秀的人，宁可多花些时间，另一方面，除了那些不合格的简历之外，还有好多简历语焉不详，不得不在电面时反复确认，同时为了兼顾应聘者感受，又要装作很职业的样子跟他做一些互动，往往这部分有大量被筛掉的人，这侵占了我的大片时间。为了提高这部分人的简历通过（面试）的效率，列几点建议：第一，自荐简历一定要署名招聘季的招聘信息发出去后，邮箱会收到大量简历，邮件标题和附件基本上一大半都是不署名的。简历评估+电面之后，不会每个简历都会写完整评价录入系统，特别是一些拿不准的简历，想 Hold 一下，等处理完全部之后再翻出来看看，但当 review 这些简历时，从邮件列表中看到的往往是这样的：早就不记得哪个邮件放的是谁的简历，再挨个去翻附件（有的是PDF，有的是Word，有的是 HTML，有的干脆是一个 zip，有的是一个网址，有的干脆把简历粘贴在邮件正文。。。）去对当初写的评价，很耗

web前端简历自我评价相关课程

• 程序员的自我修养与高效学习方法 入行，你困惑于编程方向；成长期，你想提升综合素质；瓶颈期，你面临选择和改变。结合七月老师多年编程和工作经验，和同学们一起聊聊程序员的价值、需要培养的综合能力、职场求生和一些有效的学习方法。

  讲师：7七月 初级 6583人正在学习

• 职业生涯第一课，重塑自我认知，做出理想职业规划 我们将从自我认知开始，逐层延伸到家庭、社会多个层面，为你揭开职场的真相。通过对你个人的兴趣、爱好、能力、特点等进行分析，并结合社会实际，让你能制定自己的职业生涯规划，确定明确的奋斗目标，并为实现这一目标做出行之有效的安排！

  讲师：吴轲 入门 320人正在学习

• 前端模拟面试，给你真实的求职体验和面试经验 知己知彼，百战不殆。面试是求职者与面试官双方的交锋，每个问题都有含义，每个回答都能影响你的面试结果。如何理解面试问题背后的内涵，如何给出有效回答，如何适当展示自己的优势？本课程邀请5位不同背景的前端求职者，真实还原面试过程，并复盘面试表现，更直观、更有效地帮助大家提升面试技巧，优化面试表现。

  讲师：双越 入门 108人正在学习

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• 4. 算法的评价标准 一个算法优劣的评价标准主要有两个：时间复杂度和空间复杂度。
• Web应用模式 还记得我们在课程简介中提到过的"前后端分离技术"吗？其实，前后端分离是当下非常流行的一种 Web 开发模式，当前，有两种较为常用的 Web 开发模式：前后端不分离模式前后端分离模式下面我们一起来认识一下这两种 Web 开发模式，通过比较，你应该就能知道为什么前后端分离的开发模式能够大行其道了。
• 2. 根据普通的指标进行评价 如果要使用普通的评价指标，比如准确率，那么我们需要在模型的编译过程之中使用 metrics 参数来设置我们需要追踪的指标。比如如下例子：model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])在上面的代码之中，我们规定了准确率这个指标，那么在训练的过程之中 TensorFlow 便会帮助我们评价该指标，并将结果在日志中输出。比如如下输出：Epoch 2/51875/1875 [==============================] - 5s 2ms/step - loss: 0.3616 - accuracy: 0.8679Epoch 3/51875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3256 - accuracy: 0.8795Epoch 4/51875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3006 - accuracy: 0.8883当然我们可以追踪的指标不止准确率这一个，我们在TensorFlow可以经常用到的指标主要有：Accuracy：准确率，用于分类任务；Mean: 平均值;TruePositives：真正例的数量，用于二分类任务，（真正例：实际类别和预测类别都为正，简写 TP ）；TrueNegatives：真负例的数量，用于二分类任务，（真反例：实际类别和预测类别都为负，简写 TN ）FalsePositives：假正例的数量，用于二分类任务，（假正例：预测为正，实际为负，简写 FP ）；FalseNegatives：假负例的数量，用于二分类任务，（假反例：预测为负，实际为正，简写 FN ）；Precision：精确率，用于二分类任务，Precision = TP/(TP+FP))；Recall：召回率，用于二分类任务，Recall = TP/(TP+FN)；AUC：用于二分类任务的一个指标，可以理解为正样本的预测值大于负样本的概率；MSE：均方误差，用于回归任务，可作为损失函数；MAE：均绝对误差，用于回归任务，可以作为损失函数；RMSE：均方根误差，用于回归任务，可作为损失函数，由MSE开方即可得到；
• 1. 部署前端 前端框架如 Vue 打包出来往往是静态的文件 index.html 加上一个 static 目录。static 目录下有 fonts、css、js、img等静态资源目录。前端的访问是从 index.html 开始的。假设服务器上打包出的前端代码放到/root/test-web目录下，对应部署前端的配置如下:...http{ server { # 监听8080端口 listen 8080; # 指定域名，不指定也可以 server_name www.xxx.com; # 浏览器交互调参，打开gzip压缩、缓存等等 gzip on; ... location / { root /root/test-web; # 也可以简单使用 index index.html try_files $uri $uri/ /index.html; } # vue 页面中向后台 java 服务发送请求 ... }}...
• 1· 根据损失函数进行评价 根据损失函数评价比较简单，因为损失函数是所有的训练过程都需要定义的，而损失函数也会在训练的过程之中自动记录与保存。对于所有的损失函数而言，损失函数越小，表示我们的模型越精确。我们平常一些常见的损失函数包括：MAE：均绝对误差，用于回归任务学习的损失函数；直观地可以理解为误差的的均值；MSE：均方误差，用于回归任务学习的损失函数；与 MAE 相似，直观地可以理解为误差的平方的均值；Binary_CrossEntropy：二元交叉熵，用于二分类学习的损失函数，描述的是标签和预测值的差距；Categorical_CrossEntropy：交叉熵，与二元交叉熵类似，只是用于多分类的任务的损失函数。在使用的时候要首先在模型编译的时候指定损失函数，在后面的训练过程中 TensorFlow 会帮助我们自动记录损失函数的变化。比如以下的示例：model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')在训练的过程之中，我们可以根据日志的输出来查看损失函数的变化：......Epoch 2/51875/1875 [==============================] - 5s 2ms/step - loss: 0.3616Epoch 3/51875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3256Epoch 4/51875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3006......一般而言损失函数的值会不断变小，如果损失函数变大或者不变，则表示我们的模型出错，抑或是获得的数据出错。
• <strong>2、前端高手秘籍</strong> 01、Web前端架构师超大复杂项目+高端技术+大厂规范+全局架构思维，在项目中深度掌握React 、Vue、Koa 应用， 系统培养大厂P7技术专家/中小厂前端 Leader，6~8个月，让3年+前端完成质的飞跃。618直降：1860元！👇👇👇点击立即购买02、大前端全新升级，对标阿里P6，从前端工程师直达大前端;一个业务场景深度打通全端+全栈+全流程，打通PC、管理后台、WebApp、uniapp小程序、移动App、跨端桌面应用和服务端接口。👇👇👇618直降：1090元！点击立即购买03、前端实战省钱套餐【黄大神带你学透vue高级技术】课程收获：深入学习Vue，通过源码分析、高级复杂项目全面获得vue 和TypeScript 前端高级知识点的项目实战能力。👇点击3门课程，加入购物车享满减套餐原价1324元618满减价：1076元！①Vue3.0 高阶实战：开发高质量音乐 Web app②Vue.js 源码全方位深入解析③基于 TypeScript 从零重构 axios

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