Dans quel langage sont les vuesjs front-end ?
vuejs n'est pas un langage, mais un framework frontal JavaScript open source populaire, un framework progressif pour créer des interfaces utilisateur, conçu pour mieux organiser et simplifier le développement Web. La bibliothèque principale de Vue se concentre uniquement sur la couche de vue et est très facile à apprendre et à intégrer à d'autres bibliothèques ou projets existants.
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, vue version 2.9.6, ordinateur DELL G3.
vuejs n'est pas un langage, mais un framework frontal JavaScript open source populaire.
Vue (prononcé /vjuː/, similaire à view) est un framework JavaScript progressif permettant de créer des interfaces utilisateur, conçu pour mieux organiser et simplifier le développement Web. Contrairement à d’autres grands frameworks, Vue est conçu pour être appliqué couche par couche de bas en haut.
La bibliothèque principale de Vue se concentre uniquement sur la couche de vue, qui est non seulement facile à démarrer, mais également facile à intégrer à des bibliothèques tierces ou à des projets existants. D'un autre côté, lorsqu'il est combiné avec une chaîne d'outils moderne et diverses bibliothèques de support, Vue est pleinement capable de fournir des pilotes pour des applications complexes d'une seule page (SPA).
Vue.js fournit également une liaison de données MVVM et un système de composants composables avec une API simple et flexible. Son objectif est d'obtenir une liaison de données réactive et des composants de vue composables via l'API la plus simple possible.
Avantages de Vue.js
Quels sont les avantages de Vue par rapport aux autres frameworks ? Par exemple, jQuery, mais aussi d'autres frameworks front-end comme React, Angular, etc. En comparaison, Vue est le plus léger et a formé un écosystème complet qui peut être rapidement mis à jour de manière itérative.
En tant que framework d'entrée de gamme préféré des développeurs front-end, Vue présente de nombreux avantages :
Vue.js peut être développé en composants, ce qui réduit considérablement la quantité d'écriture de code et facilite la compréhension des lecteurs.
L'avantage le plus important de Vue.js est qu'il peut effectuer une liaison bidirectionnelle de données (nous ressentirons évidemment la commodité de cette fonctionnalité dans l'écriture ultérieure).
L'effet d'interface écrit à l'aide de Vue.js lui-même est réactif, ce qui permet à la page Web d'afficher de très beaux effets sur différents appareils.
Par rapport aux pages traditionnelles qui utilisent des hyperliens pour basculer et sauter des pages, Vue utilise le routage sans actualiser la page.
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Lors des entretiens de développement front-end, les questions courantes couvrent un large éventail de sujets, notamment les bases HTML/CSS, les bases JavaScript, les frameworks et les bibliothèques, l'expérience du projet, les algorithmes et les structures de données, l'optimisation des performances, les requêtes inter-domaines, l'ingénierie front-end, les modèles de conception et les nouvelles technologies et tendances. Les questions de l'intervieweur sont conçues pour évaluer les compétences techniques du candidat, son expérience en matière de projet et sa compréhension des tendances du secteur. Par conséquent, les candidats doivent être parfaitement préparés dans ces domaines pour démontrer leurs capacités et leur expertise.

Basées sur l'optimisation continue de grands modèles, les agents LLM, ces puissantes entités algorithmiques ont montré leur potentiel pour résoudre des tâches de raisonnement complexes en plusieurs étapes. Du traitement du langage naturel à l'apprentissage profond, les agents LLM deviennent progressivement le centre d'intérêt de la recherche et de l'industrie. Ils peuvent non seulement comprendre et générer le langage humain, mais également formuler des stratégies, effectuer des tâches dans divers environnements et même utiliser des appels d'API et du codage pour créer. solutions. Dans ce contexte, l'introduction du framework AgentQuest constitue une étape importante. Il fournit non seulement une plate-forme d'analyse comparative modulaire pour l'évaluation et l'avancement des agents LLM, mais fournit également aux chercheurs des outils puissants pour suivre et améliorer les performances de ces agents à un moment donné. niveau plus granulaire

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