文章目录：
- 1、前端前景如何？女生适合学前端吗？
- 2、web网页开发的发展前景咋样？
- 3、web前端发展前景怎么样？
- 4、百度云加速哪里买比较便宜
- 5、Mplus 两个调节变量分别调节不同阶段的中介 应该怎么写代码？
- 6、xbox主机为什么购买不了大表哥
前端前景如何？女生适合学前端吗？
Web前端前景：
Web前端目前前景还是很不错的，尤其是近十年以来，IT行业发展火热，衍生了很多新职业，例如UI设计师、开发工程师、软件测试工程师等等，在众多备受瞩目的新生职业中，Web前端工程师是其中的一员。
据统计，我国HTML5前端工程师人员的缺口将达到10多万，因此，Web前端工程师是一个非常有“钱”途的职业，并且薪酬会根据技能的深入而有不同程度的增长，其中北京、上海、广州、深圳等地前端工程师的薪资待遇更是一路飙升。
现在女生学习前端非常有前途的，纵观一线城市前端行业中，大部分以女生为主，细心善交流，工作技能足。
1、现在web前端开发是很火的职业方向，很多企业都需要到这样知的人才，像一线城市有经验的前端工资会在10K+。
2、学前端的人好多的今年，就业确实比道较好，女生学习前端的相对也比较多，简单易学，适合可能计算机基础回有的不是很好的人选择。
3、如今，企业安卓、iOS开发人员都在学习HTML5混合开发，答节约成本、一专多能是未来很多企业用人趋势！
4、如果你是零基础，不要自卑，你只要认真学，征服前端没问题，如果你前端有基础，不要骄傲，因为没必要，前边还有很多的路要走，踏踏实实，努力学习，认真练习，才是王道。
女生在IT行业的优势有哪些？
1、包容性
虽说在某些方面上，女生在职场上确实要比男生弱一些，但是这与IT行业无关。而且值得一提的是，正规的IT互联网企业往往比传统企业更加有人文情怀，对于女性的某些弱势往往会给出更多的包容和优待。
2、独立细心
比起理论类的专业，其实IT并不像我们所想那么枯燥无趣，而且IT专业还是可以衍生出很多有趣的工作。同时，IT需要细心和耐心，对于心思缜密的女生来说再合适不过。
3、审美更高
先不说代码敲的会不会比男生好，但是在产品页面设计、布局等方面，女生天生就是比男生好。好多优秀的网页设计、UI设计都是来自女生。
4、耐心更好
所谓刚柔并济，以柔克刚。女生在职场上更容易交流，也更有耐心。这也是为什么多数IT企业招聘信息表明限女性的原因。
5、工作态度更严谨
女生工作态度比男生更加严谨，守时守纪。可以说没有男生那么懒散，尤其是非常渴望在职场上得到认可的女性，她们往往对自己的要求非常严格。
无论男女，职场不分高低。女生从事IT行业越来越多，这得益于女性越来越自强独立，社会越来越包容，时代越来越进步的结果。不管是现在还是未来的IT行业，女性的加入无疑给行业注入了更多的活力，看清自己的路努力向上即可。
学习前端的书籍很多，以下几本比较适合零基础者进行学习：
《Head First HTML与CSS(第2版)》，入门真的是经典书籍，手把手教学，丰富的案例让你从 0 开始学前端。
《CSS权威指南(第三版)》，这本书作为 CSS 的经典著作，把原理讲得非常的通透，除了 w3c 标准，算最权威的一本了，毕竟权威指南。
《CSS揭秘》神书，47 个 css 技巧让你在面对各种 css 问题的时候游刃有余。是 css 书籍中评分最高的了，css 进阶必备。
《javascript语言精粹》，这本书可以在入门之前了解一下基本语法，以及在学习之前可以了解下 JS 里面的精粹以及糟粕，虽然这本书很薄很薄，但是值得反复去读的一本书。
《JavaScript DOM编程艺术(第2版)》，本书在简洁明快地讲述JavaScript和DOM的基本知识之后，通过几个实例演示了专业水准的网页开发技术，透彻阐述了平稳退化等一批至关重要的 JavaScript编程原则和最佳实践。
《JavaScript权威指南》：犀牛书是每个FE都绕不过的一本书，可以先大致通读几遍，也可以把其当作工具书，时时翻阅。
书籍有了，那该如何学习呢？
1、HTML、CSS基础、JavaScript语法基础。学完基础后，可以仿照电商网站（例如京东、小米）做首页的布局。
2、JavaScript语法进阶。包括：作用域和闭包、this和对象原型等。相信我，JS语法，永远是面试中最重要的部分。
3、jQuery、Ajax等。jQuery没有过时，它仍然是前端基础的一部分。
4、ES6语法。这部分属于JS新增的语法，面试必问。其中，关于 promise、async 等内容要尤其关注。
5、HTML5和CSS3。要熟悉其中的新特性。
6、canvas。
7、移动Web开发、Bootstrap等。要注意移动开发中的适配和兼容性问题。
8、前端框架：Vue.js和React。这两个框架至少要会一个。入门时，建议先学Vue.js，上手相对容易。但无论如何，同时掌握 Vue 和 React 才是合格的前端同学。
9、Node.js。属于加分项，如果时间不够，可以先不学，但至少要知道 node 环境的配置。
10、自动化工具：构建工具 Webpack、构建工具 gulp、CSS 预处理器 Sass 等。注意，Sass 比 Less 用得多，gulp 比 grunt 用得多。
11、前端综合：HTTP协议、跨域通信、安全问题（CSRF、XSS）、浏览器渲染机制、异步和单线程、页面性能优化、防抖动（Debouncing）和节流阀（Throtting）、lazyload、前端错误监控、虚拟DOM等。
12、编辑器相关。Sublime Text 是每个学前端的人都要用到的编辑器。另外，前端常见的IDE有两个：WebStorm 和 Visual Studio Code。WebStorm 什么都好，可就是太卡顿；VS Code就相对轻量很多。个人总结一下：用VS Code 的人越来越多，用 WebStorm 的人越来越少。
13、TypeScript（简称TS）。ES 是 JS 的标准，TS 是 JS 的超集。TS属于进阶内容，建议把上面的基础掌握之后，再学TS。
web网页开发的发展前景咋样？
1、市场前景
前端程序员缺口非常大，因为它正式成为一个岗位才几年，国内最早出现前端招聘岗位在2012年左右。随着现代互联网应用的火爆，前端难度加大，导致后台程序员不能完全搞定，所以企业们急切需要真正懂前端技术的“前端人员”。
近十年以来，IT行业发展火热，衍生了很多新职业，例如UI设计师、开发工程师、软件测试工程师等等，在众多备受瞩目的新生职业中，Web前端工程师是其中的一员。
随着互联网的迅猛发展，各种互联网项目也不断兴起，对用户体验提出了更高的要求，前端开发也由此逐渐成为了重要的研发角色。从2012年至今，“Web前端工程师”的需求持续走高，薪酬也是水涨船高，所以，有不少人立志要成为前端开发工程师。
2、就业形势
Web前端可选择的岗位有：前端开发工程师、资深前端开发工程师、网站重构工程师、前端架构师等等。
虽然近两年大数据、人工智能等很火，但Web前端开发依然是十分热门的，特别是随着谷歌、YouTube、FireFox等大型企业纷纷将视线转向HTML5，前端开发已经进入HTML5时代，所以，Web前端在今后十年仍有很大的发展空间。
据统计，我国HTML5前端工程师人员的缺口将达到10多万，因此，Web前端工程师是一个非常有“钱”途的职业，并且薪酬会根据技能的深入而有不同程度的增长，其中北京、上海、广州、深圳等地前端工程师的薪资待遇更是一路飙升。
3、说完了前景状况，接下来就是学习前端了，前端入门虽简单，但也并不是人人都能从事这个行业的，如何鉴定自己适不适合学前端呢？
1. 你是否能耐得住性子？学习web前端接触得最多就是各种繁复的字母代码，需要你耐得住性子安安静静地坐下来研究技术。如果你做事经常三分钟热度，容易半途而废、或是性格急躁急于求成，编程可能不太适合你。
2. 你是否有持之以恒的毅力？web前端不仅知识点多，而且前端发展得快，新的框架和思想被不断的提出，对于新手来会有不小的心理压力，过快的节奏让新手学起来比较吃力，想要学习web前端就要做好做好长期学习，更新自己知识库的准备，持之以恒的毅力才能让你在长途跋涉的工作过程中坚持下来。
3. 是否具备基本的逻辑思维？选择工科专业的人一般逻辑思维能力一般要强于文科生，web前端需要用逻辑思维处理问题的能力。针对甲方用代码实现，首先要自己理解透彻，编写出来的程序才能拒绝bug。
如果以上提到问题，你都能从容攻克，那么你是适合学习web前端的。
4、到这里呢，先恭喜你进入前端行业，接下来就是如何学习前端了，前端的学习路线是什么呢？
零基础学习路线：
1、HTML、CSS基础、JavaScript语法基础。学完基础后，可以仿照电商网站（例如京东、小米）做首页的布局。
2、JavaScript语法进阶。包括：作用域和闭包、this和对象原型等。相信我，JS语法，永远是面试中最重要的部分。
3、jQuery、Ajax等。jQuery没有过时，它仍然是前端基础的一部分。
4、ES6语法。这部分属于JS新增的语法，面试必问。其中，关于 promise、async 等内容要尤其关注。
5、HTML5和CSS3。要熟悉其中的新特性。
6、移动Web开发、Bootstrap等。要注意移动开发中的适配和兼容性问题。
7、前端框架：Vue.js和React。这两个框架至少要会一个。入门时，建议先学Vue.js，上手相对容易。但无论如何，同时掌握 Vue 和 React 才是合格的前端同学。
8、Node.js。属于加分项，如果时间不够，可以先不学，但至少要知道 node 环境的配置。
9、自动化工具：构建工具 Webpack、构建工具 gulp、CSS 预处理器 Sass 等。注意，Sass 比 Less 用得多，gulp 比 grunt 用得多。
10、前端综合：HTTP协议、跨域通信、安全问题（CSRF、XSS）、浏览器渲染机制、异步和单线程、页面性能优化、防抖动（Debouncing）和节流阀（Throtting）、lazyload、前端错误监控、虚拟DOM等。
11、编辑器相关。Sublime Text 是每个学前端的人都要用到的编辑器。另外，前端常见的IDE有两个：WebStorm 和 Visual Studio Code。WebStorm 什么都好，可就是太卡顿；VS Code就相对轻量很多。个人总结一下：用VS Code 的人越来越多，用 WebStorm 的人越来越少。
12、TypeScript（简称TS）。ES 是 JS 的标准，TS 是 JS 的超集。TS属于进阶内容，建议把上面的基础掌握之后，再学TS。
web前端发展前景怎么样？
伴随着互联网行业的迅速发展，Web前端岗位已经越来越受到大家的重视，Web前端工程师的薪资也日渐水涨船高。不论是薪资还是工作环境，Web前端工程师都是很让人羡慕的，也正因为如此，已经有不少的小伙伴想要加入到前端领域中去。因此，很多想要学习Web前端的小伙伴们就会询问：2020年Web开发前端就业前景还好吗？下面我们就来和我一起看一看吧！
Web前端行业目前来看已经渗透到了到了生活的方方面面，这也说明了Web前端行业的生命力异常强大，并且未来的前途也是不可限量。假如你还在犹豫到底要不要接触Web前端，那么我给你的建议就是，与其将时间浪费在犹豫上，还不如认真的拼一把，把时间花在Web前端上。相信你看完下面的内容会对Web前端有个全新的认识。
为什么说Web开发前端就业前景好
目前的Web前端技术可以说已经是非常成熟了，同时Web前端市场也非常的火爆，并且Web前端的人才目前来看也是异常的紧缺。加之互联网行业的飞速崛起，目前Web前端技术的不断成长发展，也已经占据了互联网的一席之地。
Web前端的薪酬变化
前端开发行业薪资水平呈上涨趋势，Web前端开发早已不是做带动画的下拉菜单的时代了，他们已成为互联网主宰者，各行业都用其开发互联网应用。但目前整互联网行业的Web前端开发工程师紧俏，企业正高薪求才，薪资待遇一涨再涨 ！
Web前端人才需求
Web前端技术可以说是越来越成熟了，Web前端开发工程师已经成为发展中的职业香馍馍。说起来几乎是整个互联网行业都缺少Web前端工程师，无论是刚起步的创业公司，还是上市公司乃至巨头，空缺一样存在。只要你够优秀，Web开发前端就业前景简直不要再好！
Web前端未来发展
Web前端的发展其实还是那句话，有需求才会有市场，为什么那么多人参加想进入Web前端的行列呢，还不是因为Web开发有市场，企业需要量大。所以与其费尽心思的想Web前端今后的发展，还不如用那个时间好好学习一些Web前端技能将来对就业更添保障。
综上所述，大前端是个非常有“前途”的工作，薪资待遇也很高，并且根据自己技能深入的不同程度，拥有不同的薪资待遇。想要成为Web前端工程师，最好有一个充分健全的知识布局体系，拥有内容的深度和广度，等于拥有了企业最需要的技能，到时候你就是企业争相抢聘的人才，也是行业中的佼佼者了。
所以：2020年，Web开发前端就业前景依然很好。
百度云加速哪里买比较便宜
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Mplus 两个调节变量分别调节不同阶段的中介 应该怎么写代码？
本篇内容包括Mplus SEM基础模型, 含(连续及类别数据)EFA/CFA及不同CFA模型的比较，测验等值检验, 不同数据类型潜变量之中介(Bootstrap), 调节, 调节的中介,及简单效应分析及做图。有人留言询问基础模型，所以一次性把主要的基础模型介绍完了哈哈……如果有人还问你Mplus基础模型咋搞，请把这篇文章甩给ta……
目录
1 CFA
1.1 CFA 基本语句
1.1.1语句解读
1.1.2 Mplus语句一些常用符号
1.1.3模型拟合指数说明
1.2 CFA MpLUS 示例及结果解读
1.3 备择模型及CFA模型比较
1.4 类别变量CFA
1.5 Subgroup CFA Test invariance
1.5.1 Measurement invariance (MI)介绍
1.5.2 性别作为subgroup MI 示例
# EFA探索性因子分析
#.1 连续变量的EFA
#.2 类别变量的EFA
2 中介模型的检验
2.1 中介模型
2.2 Bootstrap
1.3 use model constraint 设定中介模型
2.5 调节的中介
3 调节模型检验
3.1 潜变量调节模型
3.2 简单效应分析及交互作用图
4 如何报告数据结果
5 代码获取方法
1 CFA
Testing ameasurement model via CFA is always the first step in fitting a structural equationmodel (SEM).
1.1 CFA基本语句
1.1.1语句解读
Title: 可以任意给定，如three factor model
TITLE: three factor model
VARIABLE:！数据文件里所有的变量名
USEVARIABLES= 所使用的变量
MISSING = ALL(-1); ！界定缺失值，根据自己的设定可以是-999， -99任意
ANALYSIS:
TYPE = GENERAL;
TYPE 主要有四种常见的分析类型
· GENERAL最常用的, CFA, SEM, 一般线性回归模型
· MIXTURE 用于类别变量的模型，最常用的latent class analysis
· TWOLEVEL 多水平数据，可以是连续性及类别变量
· EFA 探索性因子分析
ESTIMATOR= ML; !estimation method
如果所有的因变量是连续性变量，可以使用ML (Maximum Likelihood)
如果有一个或多个因变量是类别变量categorical variable，应该使用WLSMV(a weighted least squares estimate)
ITERATIONS= 1000; !运行的次数
MODEL:!界定模型
fdback BY FDBACK1 FDBACK2 FDBACK3;
rolecon BY ROLECON1 ROLECON2 ROLECON3;
OUTPUT:
MOD STAND;
MOD modificationindices,
注：BY 是Measured by 的缩写
ON 是regressed on 的缩写
Y ON X Z; 表示X, Z 为自变量，Y 为因变量;
WITH 是co-vary with的缩写，表示相关
XWITH是用来创建潜变量的交互作用
如： X BY X1 X2 X3;
Z BY Z1 Z2 Z3;
XZWITH | X WITH Z;
如果要用潜变量模型求调节模型需要用到。
1.1.2 Mplus语句一些常用符号
@ 是用来set a constraint
X WITH Y@0; ！如果我们想要设定两个潜变量相关为0，
* 星号用来 free a fixed –by-default parameter
比如X BY X1* X2@1 X3 X4;
为了模型识别，Mplus通常默认第一个条目的loading 系数为1，如果你想要改变默认设置，将第二个条目限定loading 系数为1，而第一个条目free to be estimated. 就可以用以上。
() 这个是用来命名特定系数，一般复杂模型比较有用。

Y1 ON X1 (a);
Y2 ON X2 (b);
Model constraint :a = 2*b;
1.1.3模型拟合指数说明
CFI, TLI, RMSEA, AIC,BIC Kline (2010):


1.2CFA MpLUS 示例及结果解读
对应代码文件: M1.2 three factor CFA

模型说明：三个变量social support, teamwork, job satisfaction 分别有2个条目测量，验证CFA三因子模型，点击运行MpLUS会给出模型拟合指数及Loading。

根据HU Bentler CFI TLI 0.95, 0.08 SRMR, .06RMSEA 说明模型拟合指数较好

Loading系数及变量之间的相关。
1.3 备择模型及CFA模型比较
至于如何选择不同的模型，可以参考实证研究

可以试着运行1 factor, or three, 然后根据chi-sq, df比较模型，nested 模型通常比较两个模型的卡方值(卡方值的变化值 M1 卡方-M0卡方，自由度变化值df1-df0,查卡方表是否显著).
Satorra Bentler(2010)提出一种新的方法，Mplus官网有介绍：

来源：

我已把这个公式放在一个EXCEL里面，你只需要MpLUS 里ESTIMATOR = ML, ML修改为MLR，跑两个不同的nestedmodel （M1 M0）,然后会得到相关的几个数据，输入对应的EXCEL，再去查卡方表即可。


1.4 类别变量CFA
只需要添加一行代码说明CATEGORICAL =
对应的ESTIMATOR =WLSMV;

1.5 SubgroupCFA Test invariance
1.5.1Measurement invariance (MI)介绍
量表开发，或者纵向追踪数据的时候需要检验 measurement invariance (Van de Schoot,Lugtig, Hox, 2012).

具体的相关理论方面可以阅读文献 Van de Schoot et al. 2012, 作者详细提供了step by step guide 以及Mplus syntax。

, 打开链接发现作者也是UU的……然而并没有发现Mplus syntax…，但是UU学术笔记提供！

通常检验：
· factorloading, (weak invariance)
· intercepts,(strong invariance)
· andresidual variances (strict invariance)


然后根据1.3提到的模型比较方法比较不同的模型
1.5.2 性别作为subgroup MI 示例

我把三个模型的代码写在一个syntax文件里了，运行的时候只需要删掉前面注释符号!即可Model 1就是普通的CFA不需要添加任何，Model 2, 需要在数据下面添加GROUPING …analysis添加依一句 !MODEL = configural metric scalar;
注意:在修改代码时候一定要在英文输入法模式!

输入！Mplus无法识别，mplus依然会运行原本需要忽略的代码，修改为英文!就会变成备注模式

MODEL 2 Stronginvariance
(对应代码文件M1.5.2 strong measurement invariance)

就会得到invariance testing, 以及模型拟合指数
ModeL3 Strict model
（M1.5.3strict measurement invariance）

Strict 模型拟合较差
# EFA探索性因子分析
#.1 连续变量的EFA
EFA比较简单，简单说下 (对应代码文件M0EFA 1-4factor)

只需要选择需要进行EFA 的变量，然后再分析方法指定EFA 然后 1和 4分别指，1-4 factor，运行就可以了

结果就会给出不同模型的比较loading，以及拟合指数
1 factor loadings

Two factors

Three factor

比较发现，two factor , 多个条目出现双载荷cross-loading，三个就更差了，综合模型比较急loading 系数选取单因子模型
#.2 类别变量的EFA

只需要制定categorical variable 即可
2 中介模型的检验
2.1 中介模型
模型说明 teamwork—social support---job satisfaction (代码文件：M2.1 mediation bootstrap)
用潜变量中介模型，每个变量有两个条目

IND: only add atest for the indirect effect

可以看出，所有的回归系数都显著；

中介也是显著
2.2 Bootstrap
以同样的模型为例：teamwork—social support---job satisfaction
在ANALYSIS: 命令下添加Bootstrap = 10000; 根据Hayes (2013) 一般5000次以上就可以。
相应地，在OUTPUT: CINTERVAL (bcbootstrap)；在代码M2mediation mplus, 已经添加了Bootstrap，只需要删掉前面的！号即可（！在mplus表示注释说明），运行就会获得bootstrap 结果；

只需要不包含0说明结果显著。
1.3 use model constraint 设定中介模型

如果涉及多个中介时候这种方法比较好一些
2.4 结果变量为类别变量的中介模型
以性别作为结果变量，仅仅是为了演示……不然拿性别做因变量恐怕很难说得通

在用到的变量里说明类别变量，分析方法也需要用MLR, a maximum likelihood estimator withrobust standard errors using a numerical integration algorithm will be used (Muthén Muthén, 2017).
其它把类别变量做自变量之类的，都大同小异，不再赘述。感兴趣的可以看看MpLUS USER GUIDE P.39-40
2.5 调节的中介
对应代码文件M2.5 moderated mediation

新建了交互作用WDxsocsup, 用潜变量或显变量的时候在分析方法交互作用设定都会有所不同。在前文MpLUS语句介绍里有说明 WITH 语句。
其它的结果解读略去。
这里演示的都以潜变量模型为例子，显变量模型可以参考MpLUS USER GUIDE P.37-41

3 调节模型检验
3.1 潜变量调节模型
其实已经在上面中介的调节里有说明了如何创建交互项，潜变量用 WITH 语句

工作资源需求模型的，work demand *social support, 工作资源对工作需求的buffer effect
就简单运行一个调节模型，work demand, social support, and WDxSSUP 对工作满意度的影响
Output 输出代码稍有不同：STAND CINT SAMPSTAT;
对应代码文件：3.1 latent moderation

主效应显著，交互作用不显著。
3.2 简单效应分析及交互作用图
说实在在MpLUS里简单效应分析比较麻烦，做出来的原始图也比较丑……
就用显变量模型演示。
对应代码文件：M3.2 Moderation analysis withsimple slope test and plot

首先创建交互项，但是回归分析一般需要数据中心化处理，所以在准备数据的时候最好直接创建交互作用，或者也可以用Define, 然后添加交互作用到usevariables !重要

简单效应分析的第一步是首先跑一个回归模型，如果得到交互作用显著之后，根据概念模型写出对应地回归方程
Stress =b0+age+b1*wkdem + b2*support+b3*DEMxSUP
这里调节变量为sup, 简单效应分析就是调节变量在平均数加减一个标准差之三者之间slope的差异, bo b1等为非标准化的回归系数。
Social support 平均数为3.464, 标准差为0.991, 基于此可以求出，Med, high, low social support; 这些数据可以通过TECH1 TECH8; 就可以给出，注MPlus提供的是方差，需要自己计算SD，或者可以用SPSS
LOSUP= 3.464 - 0.991;
MEDSUP = 3.464;
HISUP = 3.464 + 0.991;
然后界定三个slope,
SIMP_LO = b1 +b3*LOSUP;
SIMP_MED = b1 + b3*MEDSUP;
SIMP_HI = b1 + b3*HISUP;
然后上面的公式经过转换，分别界定三条线low, med, high，运行得出结果

发现只有low social support 显著……然后查看具体交互作用图

……以前以为MpLUS 做出来的图丑到无边……其实是没有调整好……

4 如何报告数据结果
可参考已发表实证研究。或关注UU学术笔记，目前我们联合众多博士正在整理管理学及心理学领域Top tier journal 数据结果报告的常用句库，未来一个月内会发在公众号。另外，我们英文写作句库已经发布了引言部分及文献综述、方法部分
Academic writing: method (sentence bank)
写好英文学术论文，你只差一个句库 (Sentence Bank)
5代码获取方法
· 代码都已经在文章截图呈现，所以可以根据自己数据改编。
· 转发至朋友圈获得30个赞同；
· 转发至于300人以上心理学或管理学硕士博士群
发至邮箱uunotebook@163.com，我们会在3个工作日内发给你代码及数据

如果需要MpLUS 软件或者数据准备不清楚，请看
Mplus 7.4 软件及代码
或者如果涉及复杂模型，LCA
Latent Transition Analysis（潜在群组转变）: Mplus分析详解
----
欢迎关注我们一个专注于心理学及管理学领域统计方法（复杂模型Mplus及R软件的应用）及英文写作的公众号
----
另如果涉及统计及代码问题，请在文章下方留言或邮寄。公众号回复48小时就无法回复了。
编辑于 2020-02-06 · 著作权归作者所有
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框架：Vue.js和React。这两个框架至少要会一个。入门时，建议先学Vue.js，上手相对容易。但无论如何，同时掌握 Vue 和 React 才是合格的前端同学。8、Node.js。属于加分项，如果时间不够，可以先不学，但至少要知道 node