手撕前端面试题【javascript】

小新写代码 2022-09-04 22:31:15

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本文详细讲解了JavaScript中的浅拷贝和深拷贝概念，区分二者的方法，以及在实际开发中如何选择。还介绍了寄生组合式继承和发布订阅模式的实现。同时揭示了可能导致内存泄漏的操作，如全局变量、定时器回调和DOM引用。

本文介绍了JavaScript中的浅拷贝和深拷贝概念，提供了一种使用`Object.assign()`的浅拷贝方法，以及递归实现的深拷贝示例。同时推荐了一个全面的学习资料平台，涵盖大数据、HTML/CSS/JS、面试技巧等内容，强调了知识体系化的重要性。

本文围绕手写JavaScript函数展开，介绍了手写Object.create、Function.call和Function.bind的要求、函数功能及参数、返回值等信息，还给出了手撕代码及测试说明。所有示例参考自牛客网，其题库全面，适合前端、后端开发者备考、面试或提升能力。

清新研究团队智能体安全研究报告：从大模型安全到可控行动系统.pdf

这个是完整源码 java实现大数据 Spark 可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测(Java版本+可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3) 源码+论文完整版数据库Mysql 随着微博、抖音、知乎、小红书等社交媒体平台的快速发展，网络舆情呈现出数据规模大、传播速度快、情绪演化复杂等特点。传统离线批处理方式难以满足舆情监测对时效性的要求，亟需构建一套能够支撑实时采集、流式计算、情感分析与趋势预测的综合系统。本文围绕“基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测”课题，设计并实现了一套前后端分离的舆情分析平台。系统后端采用Java语言与Spring Boot框架构建RESTful服务，结合JWT完成管理员身份认证与权限控制；数据处理层引入Spark思想的流式窗口统计与Kafka消息缓冲机制，对社交媒体帖文进行情感倾向识别、热度指数计算和按小时窗口聚合；趋势预测模块基于历史热度序列构建多元线性回归模型，输出未来窗口的热度预测值，并采用RMSE、MAE、MAPE等指标评价预测效果；前端采用Vue3、Vue Router、Pinia、Element Plus与ECharts实现管理后台与数据可视化大屏，支持帖文管理、话题管理、实时舆情查看、趋势对比和个人中心维护等功能。数据库选用MySQL，库名为db_social_opinion，核心业务表均以t_前缀命名，覆盖管理员、用户、平台、话题、帖文、实时统计、预测结果与误差指标等实体。测试结果表明，系统能够稳定完成舆情事件模拟、实时统计刷新与趋势预测展示，界面日期时间统一采用“2026-11-02 17:25:17”格式，满足本科毕业设计对完整性、规范性与可演示性的要求。本文工作对高校舆情教学实验、中小规模舆情监测系统原型开发具有一定

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