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正则表达式实现不包含某个特定字符串

最近有个需求,针对pdf以及image之外的格式不能支持预览;如果用js很好的去判断,但是咱们能用这种很low的方法吗?作为一个标准的前端开发,肯定得用正则去实现嘛!

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#正则表达式
前端设计模式详解

设计模式是解决软件开发中常见问题的可复用解决方案,是经过长期实践总结的代码设计经验。它并非固定代码,而是一套 “可复用的设计思路”,能帮助开发者编写更易维护、可扩展、可读性强的代码。​在前端领域,随着项目复杂度提升(如大型单页应用、组件库开发),设计模式的价值愈发凸显 —— 它能解决组件通信、状态管理、代码复用等核心问题,同时降低团队协作的认知成本。​设计模式是前端工程师提升代码质量的重要工具,它

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#javascript#reactjs#vue.js +1
git push --force 后如何恢复上次提交

在我们日常的开发中,往往会出现这样的情况,一次commit提交是错误的,需要进行撤回;但是当改动内容过多,直接改代码比较麻烦,那么有些人可能就有一些取巧的办法,使用。但是当多人开发时,很可能将merge的代码或者其他人提交的代码也一并撤回了,这里问题就大了;撤回代码,并且可以撤销提交记录,看起来非常完美;这个命令一定要慎用,可能会导致一些代码丢失;那么遇到上述这种情况,我们应该怎么解决呢?来显示所

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#git
移动端H5输入框调用手机软键盘,导致底部固定定位被顶起问题解决

可以监听window对象的resize事件,判断当前屏幕高度是否小于原始屏幕高度,从而来对底部定位的元素控制其显示、隐藏;这个可以解决大部分手机的固定定位被顶起问题,但是对于部分iphone手机使用某些第三方输入法关闭事件可能监听不到。部分安卓和ihpone手机在调起手机软键盘时,会将固定定位元素顶起;当页面内容过多时,会导致内容被遮挡,无法查看,从而影响用户体验;......

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Java 核心概念详解

Java作为面向对象编程语言,其核心知识体系包含四大模块:基础核心(JVM/JDK/JRE、跨平台特性、数据类型等)、面向对象(类与对象、四大特性、接口等)、高级核心(异常处理、集合框架、多线程等)和工程核心(GC、泛型、构建工具等)。掌握这些基础概念是Java开发的必备前提,包括理解其跨平台运行机制、强类型特性、面向对象思想以及工程化开发所需的各种工具和模式。这些知识构成了Java编程的骨架,为

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#java#开发语言
大语言模型 (LLM) 核心知识总结

本文系统梳理了大语言模型(LLM)的技术架构与应用体系。核心部分包括:Transformer底层架构、Token数据处理单元、Context临时记忆机制三大基础模块。应用层重点解析Prompt交互指令、Tool外部工具扩展、MCP工具协议标准化三大接口技术。高级功能部分阐述了自主决策系统Agent的工作原理及其定制化技能AgentSkill的实现方式。文章通过技术演进时间线(2017年Transf

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
Cursor IDE Rules / Skills / Subagents 前端项目配置全指南

本文提供了一套完整的前端工程化AI辅助配置方案,包含三个核心模块:Rules(编码规范)、Skills(专项技能)和Subagents(子代理)。Rules部分详细制定了前端项目的"编码宪法",涵盖代码风格、TypeScript规范、React/Vue最佳实践等;Skills配置了代码审查、自动化测试、性能优化等实用技能;Subagents则包含组件开发、Bug排查等专职助手。

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#ide#前端
Cursor IDE Rules / Skills / Subagents 前端项目配置全指南

本文提供了一套完整的前端工程化AI辅助配置方案,包含三个核心模块:Rules(编码规范)、Skills(专项技能)和Subagents(子代理)。Rules部分详细制定了前端项目的"编码宪法",涵盖代码风格、TypeScript规范、React/Vue最佳实践等;Skills配置了代码审查、自动化测试、性能优化等实用技能;Subagents则包含组件开发、Bug排查等专职助手。

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#ide#前端
Cursor IDE Rules / Skills / Subagents 前端项目配置全指南

本文提供了一套完整的前端工程化AI辅助配置方案,包含三个核心模块:Rules(编码规范)、Skills(专项技能)和Subagents(子代理)。Rules部分详细制定了前端项目的"编码宪法",涵盖代码风格、TypeScript规范、React/Vue最佳实践等;Skills配置了代码审查、自动化测试、性能优化等实用技能;Subagents则包含组件开发、Bug排查等专职助手。

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#ide#前端
大语言模型 (LLM) 核心知识总结

本文系统梳理了大语言模型(LLM)的技术架构与应用体系。核心部分包括:Transformer底层架构、Token数据处理单元、Context临时记忆机制三大基础模块。应用层重点解析Prompt交互指令、Tool外部工具扩展、MCP工具协议标准化三大接口技术。高级功能部分阐述了自主决策系统Agent的工作原理及其定制化技能AgentSkill的实现方式。文章通过技术演进时间线(2017年Transf

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
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