简历求拷打🫡

#简历# #前端简历修改#

介绍一下自己 讲项目的时候提到了文件分片上传，提问分片上传怎么做的（回答的不好，罗嗦了半天，最后应该说清楚了） 开始单点提问，react项目的路由高阶组件的目的（回答用token鉴权） 追问，token为什么要保存在localStorge，为什么不用cookie（没用过cookie，寄） 追问，cookie和localStorge的区别，各自有什么生命周期（答不知道，寄） 前端存储，indexDB了解吗（答不知道，寄） localStorge读取是同步还是异步（答同步） localStorge存储的内容，限制（内容答JSON，准确是JSON字符串，寄；限制一下没想起来，后面补充5M） 项目中服...

这个难度和bat相比如何？一、技术原理与底层机制1. 你在项目中提到优化CLS指标，能否从浏览器渲染机制的角度解释CLS的计算逻辑？针对font-display: swap的优2化方案，当字体未加载完成时如何避免布局偏移？2. 在浮边窗组件中使用了Intersection Observer API，该API的回调触发时机如何控制？当父容器存在transform属性时，对交叉检测的准确性是否有影响？3. 你提到阅读过Vue/React源码，能否对比两者的响应式系统实现差异？Vue3的Proxy方案与React的Fiber架构在更新粒度控制上有何本质区别？二、性能优化深度追问4. 首屏渲染时间优化涉及骨架屏技术，如何保证骨架屏与真实DOM结构的尺寸一致性？当异步组件加载失败时，如何实现骨架屏到错误状态的平滑过渡？5. 火山监控SDK的JS错误率优化中，你们是如何区分"噪音错误"（如第三方库错误）与关键业务错误的？针对Script error.这类跨域错误有何具体解决策略？6. 在Vite插件开发中，如何实现资源加载失败的重试机制？请描述从拦截HTTP请求到触发重试的完整流程设计。三、架构设计与工程化7. 微前端场景下，主应用与子应用如何实现样式隔离？当使用qiankun时，如果子应用使用了React Portals等脱离DOM层级的技术，会带来哪些潜在问题？8. 部署工作台项目中提到"分支与需求一对一"的机制，当出现跨分支的需求依赖时（如需求A依赖需求B的接口），你们的版本兼容性策略是什么？9. 在脚手架工具中集成Husky时，如何处理多人协作场景下的Git Hook同步问题？当Hook脚本需要动态更新时如何保证开发者的本地环境一致性？四、AI工程化实践10. AI助手的Schema生成准确率提升方案中，如何通过Prompt Engineering解决LLM输出格式漂移问题？当遇到模型返回非法JSON结构时，你的容错机制如何设计？11. 使用SSE流式传输时，如何保证分块数据到达顺序与渲染顺序的一致性？当网络抖动导致数据包乱序时，前端应采取何种补偿策略？12. 在多轮对话链设计中，Redis缓存的会话历史如何平衡存储成本与响应速度？当用户连续操作超过Token窗口限制时，你们的上下文截断策略是什么？五、异常处理与边界场景13. Websocket心跳机制中，你提到使用指数退避算法重连，请说明具体退避策略（如初始间隔、最大重试次数）。当服务端主动断开连接时，客户端应如何区分是维护性停机还是异常故障？14. 在埋点管理系统的批量上传场景中，如何实现断点续传功能？当服务器返回429状态码时，前端应如何设计智能限流策略？15. 低代码平台的组件渲染兜底策略中，如何建立Snippets与失败组件特征的映射关系？当预置代码片段也无法渲染时，如何保障平台可用性？六、系统设计开放性题目16. 如果要求你设计一个跨团队的Chrome插件性能看板，需要聚合不同部门的监控数据，请描述你的架构设计方案，重点说明数据权限隔离、实时性保障、横向扩展能力等关键点。17. 假设需要为C端项目设计离线模式（如课程预约信息本地持久化），请阐述你的数据同步方案，包括冲突解决策略、离线状态检测机制、数据加密方案等关键设计。七、职业发展与工程思维18. 在重构低代码平台过程中，你是如何评估"逐步迁移"与"整体重构"的利弊的？当业务方持续提出新需求时，如何平衡重构进度与功能交付压力？19. 你提到在团队输出技术文章，请分享一次你通过技术布道推动团队技术决策的经历。当遇到技术方案争议时，你通常如何建立技术影响力？20. 从职业发展角度看，你未来3年希望在哪个技术领域建立深度壁垒？你目前的技术体系存在哪些短板？计划如何突破？

文/Leon编辑/cc孙聪颖‍DeepSeek的持续火爆，正在向各个领域蔓延，包括智能终端、汽车智驾、制造业、金融和教育等。其中，DeepSeek在手机领域的应用最为引人关注。《华尔街科技眼》了解到，国产品牌努比亚则将深度整合DeepSeek，采用了系统级内嵌方式，用户在手机亮屏时可以直接与集成DeepSeek大模型的智能体对话，无需跳转应用。此前，华为小艺助手也接入了DeepSeek，但更接近于插件的方式，而非系统级的调用。DeepSeek大模型的优势在于用较低的训练成本实现高性能推理，并且开源，企业可以根据自身需求进行个性化的定制。可以预见的是，2025年将有更多手机厂商与DeepSeek...