得物前端部门全部解散!!!

👉 这是一个或许对你有用的社群

🐱 一对一交流/面试小册/简历优化/求职解惑,欢迎加入「芋道快速开发平台」知识星球。下面是星球提供的部分资料: 

👉这是一个或许对你有用的开源项目

国产Star破10w的开源项目,前端包括管理后台、微信小程序,后端支持单体、微服务架构

RBAC权限、数据权限、SaaS多租户、商城、支付、工作流、大屏报表、ERP、CRMAI大模型、IoT物联网等功能:多模块:https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro微服务:https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud视频教程:https://doc.iocoder.cn

【国内首批】支持 JDK17/21+SpringBoot3、JDK8/11+Spring Boot2双版本 

得物把前端部砍了,这事没那么简单。

不是裁员,不是优化,是整个前端部门建制取消,全员合入服务端做 AI 全栈。这不是一次人事调整,这是一个技术判断:纯前端作为独立工种,性价比已经不够了。

前端为什么第一个挨刀?

原因很直白——前端的大量日常工作,恰好落在 AI 最擅长的区域:

  • 规则明确 :HTML 结构、CSS 样式、响应式布局,都是有标准答案的活
  • 模式重复 :表单、弹窗、列表、套组件库,翻来覆去就那几板斧
  • 结果可视 :生成的代码对不对,刷新浏览器一眼就知道

AI 做这些活,不是"差不多能用",而是又快又好。设计稿转代码、一句话生成页面、自动修样式——这些在 2024 年还是 demo,2025 年已经是生产力工具了。

纯体力前端,确实没有存在的理由了。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能项目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/

什么样的前端不会被替代?

AI 能写组件,但写不了架构决策。以下这些能力,短期内没有任何 AI 能覆盖:

  • 架构设计 :微前端拆分策略、模块化方案、权限体系、路由设计——需要对业务全局的理解
  • 性能工程 :首屏优化、打包瘦身、渲染卡顿排查、内存泄漏定位——需要对浏览器底层的直觉
  • 工程化体系 :CI/CD 流水线、监控告警、灰度发布——需要对研发流程的掌控
  • 复杂交互 :富文本编辑器、流程引擎、3D 可视化、直播互动——需要深度的领域知识

共同点是什么?需要判断力,不只是执行力。 AI 是极好的执行者,但它不会替你做"该不该做"和"怎么权衡"的决策。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能项目地址:https://github.com/YunaiV/yudao-cloud视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/

不只是前端的事

得物砍前端部,不是因为前端技术不行,而是因为前端的工作特性——可视化、易标准化——让它最先暴露在 AI 的火力范围内。

下一个会是谁?任何"纯执行、零判断"的岗位,都在射程之内。后端 CRUD、简单运维脚本、模板化测试用例——区别只是时间早晚。

真正的安全区不是某个岗位,而是"不可被 prompt 描述清楚的能力"。


欢迎加入我的知识星球,全面提升技术能力。

👉 加入方式,“长按”或“扫描”下方二维码噢

星球的内容包括:项目实战、面试招聘、源码解析、学习路线。

文章有帮助的话,在看,转发吧。 谢谢支持哟 (*^__^*)

Read more

WebP格式简记

文章目录 * 概述 * 开发背景 * 核心技术原理 * 有损压缩 * 无损压缩 * 动画与扩展功能 * 核心技术特性 * 兼容性现状与性能 * 全平台生态支持 * 编解码性能表现 * 实际应用与生态 * 核心应用要点 * 工具与生态支持 * 优缺点与发展趋势 * 核心优缺点 * 发展趋势 概述 WebP(Web Picture)是由Google开发的开源光栅图像格式,自2010年推出以来,凭借高压缩效率与全功能支持的技术特性,逐步成为替代JPEG、PNG、GIF的现代Web图像标准,更是网页性能优化、移动端资源轻量化的核心选择。 该格式基于视频编码技术创新,完美解决了传统图像格式在压缩率、功能兼容性上的痛点,目前已被纳入W3C标准,成为跨端图像传输的主流方案,其核心目标是提升网页加载速度、降低带宽消耗,特别适用于Web和移动应用场景。 对于绝大多数Web应用而言,将JPEG/PNG/GIF迁移至WebP可带来显著的性能收益,且实施成本低、风险可控,WebP已从“可选优化”转变为现代Web开发的标准实践。

高铁轨道探伤:GLM-4.6V-Flash-WEB识别钢轨磨损痕迹

高铁轨道探伤:GLM-4.6V-Flash-WEB识别钢轨磨损痕迹 在高铁日均运行里程突破数万公里的今天,一条看不见的“神经网络”正在悄然守护着每一寸轨道的安全——那就是基于人工智能的自动化检测系统。传统靠人工敲击、目视巡检的时代正被快速淘汰,取而代之的是能在毫秒内完成图像分析、语义理解甚至风险预判的智能视觉引擎。这其中,一个名为 GLM-4.6V-Flash-WEB 的多模态模型,正以其“轻量但聪明”的特质,在钢轨表面缺陷识别任务中崭露头角。 想象这样一个场景:一列轨道检测车以80km/h的速度前行,底部摄像头每秒拍摄数十帧高清图像。这些画面不再是等待人工翻阅的静态文件,而是实时流入边缘计算设备中的数据流。就在列车驶过的一瞬间,AI已判断出某段左轨中部存在一条长约12厘米的线状磨损失效,并标记为二级风险,同步上传至运维平台。整个过程延迟不足300毫秒。这背后,正是 GLM-4.6V-Flash-WEB 所代表的新一代视觉语言模型带来的变革。 多模态认知如何重塑工业检测逻辑? 过去十年,计算机视觉在工业质检领域主要依赖YOLO、Mask R-CNN等目标检测框架。它们擅长“找

cv_unet_image-colorization环境部署:CPU/GPU自动适配配置指南

cv_unet_image-colorization环境部署:CPU/GPU自动适配配置指南 1. 引言 黑白老照片承载着珍贵的记忆,但缺少色彩总让人觉得少了些温度。过去,给老照片上色是件费时费力的专业活,需要设计师对色彩有深刻的理解。现在,借助AI技术,我们普通人也能轻松为黑白照片注入色彩。 今天要介绍的工具,就是一个基于深度学习模型的本地化图像上色工具。它最大的特点是完全在本地运行,你的照片数据不会上传到任何云端服务器,隐私安全有保障。无论你是想修复家族老照片,还是处理黑白摄影作品,这个工具都能帮上忙。 更棒的是,这个工具能自动识别你的电脑配置。如果你有独立显卡(GPU),它会自动调用GPU加速,处理速度飞快;如果没有显卡,它也能在CPU上稳定运行。接下来,我就手把手教你如何部署和使用这个工具。 2. 工具核心原理:UNet架构 在开始部署之前,我们先简单了解一下这个工具背后的技术原理。理解了原理,使用起来会更得心应手。 2.1 UNet是什么? UNet是一种专门为图像处理设计的神经网络架构。你可以把它想象成一个非常聪明的“色彩专家”,它经过大量训练后,学会了

前端实现实现视频播放的方案和面试问题

作为 Web 前端工程师,视频播放是高频且核心的业务场景之一,涉及原生 API、播放器封装、兼容性、性能优化、高级功能 等多个维度。以下从「基础技术层」「核心实现方案」「进阶功能」「性能与兼容」四个层面,系统拆解视频播放的技术体系和落地方式。 一、核心基础技术:Web 视频播放的底层支撑 首先要明确 Web 端视频播放的核心技术底座,所有播放器都是基于这些基础能力封装而来。 1. HTML5 原生<video>标签(最基础) HTML5 推出的<video>标签是 Web 视频播放的基石,无需插件(如 Flash),原生支持视频渲染,是所有前端视频播放的起点。 * 最简实现示例: 核心属性(必掌握)