Walaupun berbulan-bulan telah berlalu sejak CascadiaJS 2024, idea dan pengalaman yang saya perolehi di persidangan itu telah melekat pada saya. Memikirkan peristiwa itu kini terasa seperti cara yang sempurna untuk melihat semula dan berkongsi apa yang saya pelajari. Menghadiri CascadiaJS memberi inspirasi kepada saya bukan sahaja untuk menulis artikel ini tetapi juga untuk memberikan pembentangan di tempat kerja untuk berkongsi pandangan utama. Saya juga dapat bertemu dengan beberapa orang yang hebat. Saya berterima kasih kepada syarikat saya kerana memberi saya peluang untuk hadir dan menyokong pertumbuhan profesional saya melalui acara seperti ini.
Berkongsi Pengalaman di Tempat Kerja
Pada bulan Disember, saya membentangkan cerapan utama daripada CascadiaJS 2024 kepada pasukan saya di tempat kerja. Ia adalah peluang untuk mempamerkan apa yang saya pelajari, daripada kejuruteraan AI kepada projek yang dibina dengan AI React dan seterusnya.
Gambaran Keseluruhan CascadiaJS 2024
CascadiaJS 2024 ialah acara dua hari yang tidak dapat dilupakan yang diadakan pada 20–21 Jun di Dewan Perbandaran Seattle, membawa lebih 20 penceramah dan banyak pembangun yang tidak sabar-sabar untuk belajar dan berkongsi. Daripada bengkel praktikal dan ceramah yang merangsang pemikiran kepada acara sosial yang meriah seperti sambutan alu-aluan, majlis perasmian, dan juga sambutan penutup karaoke, persidangan itu menawarkan sesuatu untuk semua orang. Topik merangkumi daripada kemajuan termaju dalam AI dan prestasi web kepada pertumbuhan kerjaya, kebolehcapaian dan masa depan kejuruteraan perisian. Saya berpeluang menghadiri bengkel pra-persidangan yang berwawasan, AI for React Developers, yang menetapkan nada untuk pengalaman yang menarik dan mendidik. Terdapat banyak sesi yang hebat, tetapi berikut adalah beberapa kegemaran saya.
Sorotan dan Ambilan
AI untuk Pembangun React - Bengkel pra-persidangan
Bengkel ini diadakan di Pusat Kemahiran AWS yang merupakan sebuah bangunan yang sangat keren. Mereka menganjurkan latihan awan percuma dan pameran interaktif.
Dibina dengan AI SDK oleh Vercel, bengkel ini memfokuskan pada melengkapkan pembangun dengan alatan untuk membina apl dikuasakan AI menggunakan rangka kerja seperti React, Next.js, Node.js, dll. AI SDK Core memudahkan penyepaduan dengan model bahasa yang besar (LLM) dengan menyeragamkan kaedah, mendayakan ciri seperti penjanaan/penstriman teks. UI SDK AI menyediakan cangkuk seperti useCompletion untuk membina antara muka sembang dan mengurus keadaan dengan mudah. Bengkel ini merupakan pengenalan hebat kepada pembangunan AI praktikal dan menyediakan pentas untuk perbincangan yang lebih mendalam semasa persidangan itu.
Saya menambahkan sentuhan kreatif saya sendiri pada UI projek, menyalurkan suara Kapten Jack Sparrow untuk sedikit bakat (dan juga melemparkan GIF yang menyeronokkan untuk dipadankan). Lihat dan lihat bagaimana hasilnya!
Perisian 3.0 dan Landskap Kejuruteraan AI
Shawn Swyx Wang membincangkan kebangkitan kejuruteraan AI, didorong oleh model asas seperti ChatGPT. Shawn menerangkan cara alatan ini membolehkan penggunaan penyelesaian AI yang lebih pantas tanpa memerlukan kepakaran pembelajaran mesin yang mendalam, menekankan aplikasi praktikal dan penyepaduan. Beliau menyerlahkan cara API yang boleh diakses mengubah medan. Beliau juga membincangkan peluang baharu (seperti kemunculan peranan Jurutera AI) dan cabaran dalam pembangunan AI, menjadikan teknologi canggih lebih mudah diakses oleh pembangun dan perniagaan. Shawn membandingkan Jurutera AI dan Jurutera ML, merujuk ramalan Andrej Karpathy bahawa:
“Dalam bilangan, mungkin terdapat lebih ramai Jurutera AI berbanding jurutera ML / jurutera LLM. Seseorang boleh berjaya dalam peranan ini tanpa melatih apa-apa.” - Andrej Karpathy
Memberi Keseronokan Kembali Dalam Pengekodan
Sesi Jason Lengstorf adalah satu pandangan yang menarik untuk menjadikan kerja lebih menyeronokkan dan bermakna. Jason berkongsi bagaimana menerima cabaran, mencuba perkara baharu dan berhubung dengan orang lain boleh mengubah projek yang sukar menjadi kemenangan yang menarik. Dia juga mempunyai cerita tentang bagaimana projek sampingan yang suka bermain boleh mencetuskan kreativiti dan membina kemahiran, akhirnya menyelesaikan masalah dunia sebenar. Ia adalah sesi yang sangat memberi inspirasi.
AI Anda Memerlukan Pembantu
Josh Goldberg meneroka aplikasi praktikal dan batasan AI dalam pembangunan perisian. Dia berkongsi pengalamannya sebagai penyelenggara sumber terbuka, menekankan bahawa walaupun alat AI seperti ChatGPT boleh membantu dengan penjanaan kod, mereka sering kekurangan ketepatan dan konteks. Dia menganjurkan untuk memanfaatkan alat, seperti linters dan penyemak jenis, bersama-sama dengan AI untuk memastikan kualiti kod. Akhirnya, Josh menekankan peranan pelengkap AI dalam meningkatkan produktiviti apabila digandingkan dengan amalan pembangunan tradisional.
Berhubung dengan orang lain
Saya bernasib baik dapat berhubung dengan beberapa orang hebat di CascadiaJS, termasuk pembangun dan profesional daripada semua jenis syarikat dan industri. Berikut ialah beberapa foto daripada acara itu, walaupun saya harap saya mengambil lebih banyak gambar!
Kesimpulan
CascadiaJS 2024 ialah acara yang memberi inspirasi yang memberikan saya alat, idea dan sambungan baharu. Membentangkan cerapan ini di tempat kerja mengingatkan saya tentang bagaimana persidangan seperti ini boleh memberi kesan yang berkekalan, bukan sahaja pada peserta individu tetapi juga pada pasukan dan tempat kerja mereka.
Atas ialah kandungan terperinci Pengalaman Saya di CascadiaJS Insights. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Jenis data teras JavaScript adalah konsisten dalam penyemak imbas dan node.js, tetapi ditangani secara berbeza dari jenis tambahan. 1) Objek global adalah tetingkap dalam penyemak imbas dan global di Node.js. 2) Objek penampan unik Node.js, digunakan untuk memproses data binari. 3) Terdapat juga perbezaan prestasi dan pemprosesan masa, dan kod perlu diselaraskan mengikut persekitaran.

JavaScriptusestWotypesofcomments: Single-line (//) danMulti-line (//)

Perbezaan utama antara Python dan JavaScript ialah sistem jenis dan senario aplikasi. 1. Python menggunakan jenis dinamik, sesuai untuk pengkomputeran saintifik dan analisis data. 2. JavaScript mengamalkan jenis yang lemah dan digunakan secara meluas dalam pembangunan depan dan stack penuh. Kedua -duanya mempunyai kelebihan mereka sendiri dalam pengaturcaraan dan pengoptimuman prestasi yang tidak segerak, dan harus diputuskan mengikut keperluan projek ketika memilih.

Sama ada untuk memilih Python atau JavaScript bergantung kepada jenis projek: 1) Pilih Python untuk Sains Data dan Tugas Automasi; 2) Pilih JavaScript untuk pembangunan front-end dan penuh. Python disukai untuk perpustakaannya yang kuat dalam pemprosesan data dan automasi, sementara JavaScript sangat diperlukan untuk kelebihannya dalam interaksi web dan pembangunan stack penuh.

Python dan JavaScript masing -masing mempunyai kelebihan mereka sendiri, dan pilihan bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1. Python mudah dipelajari, dengan sintaks ringkas, sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end, tetapi mempunyai kelajuan pelaksanaan yang perlahan. 2. JavaScript berada di mana-mana dalam pembangunan front-end dan mempunyai keupayaan pengaturcaraan tak segerak yang kuat. Node.js menjadikannya sesuai untuk pembangunan penuh, tetapi sintaks mungkin rumit dan rawan kesilapan.

Javascriptisnotbuiltoncorc; it'saninterpretedlanguagethatrunsonenginesoftenwritteninc .1) javascriptwasdesignedasalightweight, interpratedlanguageforwebbrowsers.2)

JavaScript boleh digunakan untuk pembangunan front-end dan back-end. Bahagian depan meningkatkan pengalaman pengguna melalui operasi DOM, dan back-end mengendalikan tugas pelayan melalui Node.js. 1. Contoh front-end: Tukar kandungan teks laman web. 2. Contoh backend: Buat pelayan Node.js.

Memilih Python atau JavaScript harus berdasarkan perkembangan kerjaya, keluk pembelajaran dan ekosistem: 1) Pembangunan Kerjaya: Python sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end, sementara JavaScript sesuai untuk pembangunan depan dan penuh. 2) Kurva Pembelajaran: Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula; Sintaks JavaScript adalah fleksibel. 3) Ekosistem: Python mempunyai perpustakaan pengkomputeran saintifik yang kaya, dan JavaScript mempunyai rangka kerja front-end yang kuat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
