2026前端 Vue 100道 综合面试题整理【全网最新整理】刷完赶超90%竞争者!

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如果你的 Vue 很差,差到被问及响应式原理就头脑空白,提起组件生命周期就支支吾吾——那么,停下一切漫无目的的学习。

时间不多了,现在唯一有效的策略,就是“疯狂背下来”。

这不是长久之计,但却是让你在短时间内,把面试这关“糊弄”过去的最快方法。别再去纠结“理解至上”,先把那些高频的、标准的、能让你听起来像个“会用 Vue 的人”的答案,刻进脑子里。

小编把25年全年的Vue高频面试题总结了出来,明年春招有需要的直接嗱去背!

 以下都已打包好:DDD

Vue全年综合面试题总结

Vue2.0为什么不能检查数组的变化,该怎么解决?

Vue模板是如何编译的

Vue3.0 所采用的 Composition Api与Vue2.x 使用的 Options Api 有什么不同?

React和Vue 在技术层面有哪些区别?

vue2中的虚拟dom是怎么实现的?

说说vue中,key的原理

谈谈Vue 事件机制,并手写on、on、on、off、emit、emit、emit、once

Vue项目中如何解决跨域问题?

vue3相比较于vue2,在编译阶段有哪些改进?

Vue 中的h函数有什么用?

Vue组件间通信方式都有哪些?

说说Vue页面渲染流程

说说你对slot的理解?slot使用场景有哪些?

vue文件中,在v-for时给每项元素绑定事件需要用事件代理吗,为什么?

Vue中,created和mounted两个钩子之间调用时间差值受什么影响?

vue的响应式开发比命令式有哪些优势?

Vue怎么实现权限管理?控制到按钮级别的权限怎么做?

Proxy 和 Object.defineProperty 的区别是啥?

vue3中怎么设置全局变量?

Vue项目中,你做过哪些性能优化?

Vue3.0的设计目标是什么?做了哪些优化?

什么是虚拟DOM?

如果使用Vue3.0实现一个Modal,你会怎么进行设计?

说说你对vue的mixin的理解,以及有哪些应用场景?

vue 中 route和route 和 route和router 有什么区别?

Vue.observable是什么?

自定义指令是什么?有哪些应用场景?

Vue的响应式数据流驱动页面和传统的事件绑定命令式驱动页面,分别有什么优缺点?

Vue中的 ref、toRef 和 toRefs 有什么区别?

Vue3.0里为什么要用 Proxy API替代defineProperty API?

vue-cli 有哪些功能?

computed怎么实现的缓存

为什么 react 需要 fiber 架构,而Vue 却不需要?

vue中computed和watch区别

vue3为什么不需要时间分片?

vuex中的辅助函数怎么使用?

说说Vuex 的原理

说一下vm.$set 原理

Vue项目中有封装过axios吗?怎么封装的?

说说你对Vue中 keep-alive 的理解

v-model的原理是什么样的?

vue中,推荐在哪个生命周期发起请求?

Vue有了数据响应式,为何还要diff?

说说vue3中的响应式设计原理

Scoped Styles为什么可以实现样式隔离?

说说你对Vue生命周期的理解

vue-loader做了哪些事情?

说说vue中的diff算法

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以上都已打包好:DDD

这份资料,就是你“疯狂背诵”的脚本。它剔除了庞杂的扩展,只浓缩了面试场上最高频出现的 Vue 考点和标准答法。从 v-model 的本质,到 Diff 算法的策略;从 Vue 2/3 响应式核心差异,到 Pinia 的使用逻辑——你需要做的,就是反复背诵,直到形成肌肉记忆。

忘掉“优雅学习”,记住“通过面试”。现在,开始背。

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Modelsim仿真软件的,安装/破解/使用教程大全

仿真前言         作为一名FPGA工程师,在做FPGA开发时,使用仿真一定是最重要的,有些人喜欢写完代码直接上板子调试,根本不会做一点点仿真;如果是简单的逻辑代码,有十足的把握,那就不用仿真,可以直接上板子调试,但是,如果您是在做工程的开发,很多代码都是第一次编写调试,那么,代码的仿真是一定要做的,你要问我为啥,我个人觉得,每次把自己写完的代码,放到modelsim上面仿真看一下波形,就像考试的时候,拿着参考答案在做题一样的感觉,各个波形的变化你都会看的一清二楚,但是如果你用在线逻辑分析仪看RTL的仿真,那真的是太耗费时间;         我知道这个时候就会有人说了,Modelsima仿真有啥用呀,和下板子调试完全是两个概念,包括信号延迟,信号质量,眼图等都不一样,说的也对,但是实际情况是,这些人眼高手低,觉得仿真这种操作太麻烦;仿真虽然不能完全模拟真实的硬件信号,硬件延迟也没法准确仿真,但是他能让你在开发的时候,规避掉95%的因为代码引起的错误,这会让你在调试阶段节省很多时间;然后剩下的调试你必须 要在硬件调试时才会发现并且解决;        在调试阶段,FPGA为

Neo4j学习2:概念、数据展示、CQL使用

Neo4j学习2:概念、数据展示、CQL使用

文章目录 * 概念 * 数据展示 * 修改图中的显示字段 * CQL语法使用(Cypher Query Language) * 常用语法关键字汇总 * 节点创建create * 节点检索match * 条件过滤where * 删除节点以及关系DELETE * 删除节点或者关系的成员属性REMOVE * 设置节点或者关系的属性SET * 排序order by * 分页limit * 常用内置函数 概念 概念 节点:关系、属性的数据 节点、关系都含有各自的属性 关系连接节点 属性是键值对 节点用圆圈表示、关系用方向连接节点 关系有单向、双向 关系包含开始节点、结束节点 标签:简单理解就是Java的类名 数据展示 修改图中的显示字段 默认: 使用 节点 或者 关系 中的 name 属性 进行展示 在图结果 中 CQL语法使用(

介绍终身机器人学习的数据集LIBERO

介绍终身机器人学习的数据集LIBERO

1 LIBERO的作用 LIBERO是一个用于研究多任务和终身机器人学习中知识迁移的综合基准测试平台,LIBERO是基于robosuite框架构建的。它专注于机器人操作任务,这些任务需要两类知识: 1. 陈述性知识:关于物体和空间关系的知识 2. 程序性知识:关于运动和行为的知识 2 核心原理 任务生成与基准设计 LIBERO提供了一个程序化生成管道,原则上可以生成无限数量的操作任务。系统包含130个任务,分为四个任务套件,每个套件都有受控的分布偏移: * LIBERO-Spatial/Object/Goal:专注于特定类型知识的迁移 * LIBERO-100:包含需要迁移纠缠知识的100个操作任务 学习框架 系统采用模仿学习作为主要学习方法,因为任务使用稀疏奖励函数(任务完成时获得+1奖励)。LIBERO提供高质量的人类遥操作演示数据集用于训练。 算法与策略架构 LIBERO实现了三种视觉运动策略网络: * bc_rnn_policy:基于RNN的行为克隆策略 * bc_transformer_policy:基于Transformer的行为克隆策略

一:ROS2+gazebo+PX4环境搭建:环境搭建到无人机起飞

前言 写博客记录学习的过程。 由于博客是安装完环境后写的,因此实际可能会有一些出入,但是实际上也大差不差的。 环境搭建 前置环境 * ROS2 humble * Gazebo Classic (11) 1.下载 PX4 源码 在你的 Home 目录下,用 Git 克隆 PX4 的代码仓库,并更新所有子模块。 git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git --recursive 注意:由于这个源码中包含许多子模块,因此不建议到github主页下载zip再解压,这样做会缺失许多子模块。使用大陆的网络克隆起来会十分慢,因此强烈建议大家使用网络加速! 2.运行自动安装脚本 PX4 提供了自动化脚本,可以帮你安装编译仿真环境所需的所有依赖。 cd PX4-Autopilot bash ./Tools/setup/