最近招前端职位的，招了好久都没合适的。为什么前端会这么难招，这里总结一下。前端并不比后端简单，中国的企业包括大企业很多时候意识不到这点。未来的重点是人机交互，这也是为什么微软，苹果，google都大力发展新的科技人机交互，这些都是前端的范畴。

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尽管 REST 这个概念 2000 年就被提出来了，但到了2007 年才成为了一个热词，随后越来越多的服务都宣称自己是 RESTful 的，但是到底真么做才是真正的 REST 我从来没有自习学习过。由于 2007 年的时候 Ruby on Rails 也十分热门，所以我以为 Rails 风格的 CRUD API 就是 REST 了，同时对于外界关于「什么算是 REST 什么不算是 REST」的争论没怎么关心过。

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使用URLs时要确保一致性 浏览器基于URL来缓存资源。当URL改变后，浏览器从源服务器获该资源的新的版本。查询字符串参数的改变也被视为URL的改变。例如，"/default.aspx" 被缓存到浏览器，如果你请求了"/default.aspx?123"，浏览器将从服务器获取新的版本。对于这个新URL的响应，如果你返回的是正确的缓存报头，它仍然会被缓存。

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MongoDB是一个开源的，高性能，无模式（或者说是模式自由），使用C++语言编写的面向文档的数据库。正因为MongoDB是面向文档的，所以它可以管理类似JSON的文档集合。又因为数据可以被嵌套到复杂的体系中并保持可以查询可索引，这样一来，应用程序便可以以一种更加自然的方式来为数据建模。

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随着社会化应用的火爆，社会化分享也慢慢开始热起来了。从国外的AddThis，到国内的JiaThis，还有最近才出来的百度分享等等。现在我们经常在各种网站上可以看到“分享到”这种工具，该服务提供网页地址收藏、分享及发送的按钮工具，网站的浏览者可以方便的分享到微博和SNS网站，网站主只要添加一段JavaScript即可实现。

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说今天是一个体验为王的时代，一点也不过分。做大众消费品的人可能已经感觉到，今天消费者的话语权越来越强，如果你的产品做得好，不久就会口口相传；如果你的产品做得烂，不久就会骂声一片。所有这一切在过去是不可想象的。但今天，每个人都可以发布信息，每个人的声音即使弱小，也总能被别人听到。

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用户：“你们的平台真烂，我商品的显示全部错了。”客服：“亲，别人的都是好的。是不是你设置错了？”用户：“别人和我有什么关系，我的商品显示出来就是错的！”看上去蛮不讲理，但是每个人都是自己世界的国王，他对他自己全部的负责，所以当我们很轻易的说少数人的时候，也应该去体会这少数人的全部世界。

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软件系统发展到今天已经很复杂了，特别是服务器端软件，涉及到的知识，内容，问题太多。Web开发框架能够帮我们大大减少工作量，但是我们应该如何正确看待Web开发框架，并且如何去使用他们呢？从做网站到现在做Web端的应用，我度过了三个时期：使用框架来搭建自己需要的系统。一开始是大框架如drupal，后来觉得过于笨重。于是改用codeignitor等小框架。

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几乎所有的大型网站都是采用比较保守的网页宽度设计，目前且都已不再考虑800*600分辨率的用户的全屏浏览问题，目前网页宽度设置的主流标准仍然是950/960/980像素宽度，最大980像素也大都是国外网站。固定宽度只适合功能型网站，不适合希望用户认真阅读的浏览型网站。浏览型网站，它的定位是“知识库”，希望你停留在这里认真浏览和阅读。

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以一种有意义的方式组织数据可能是一项挑战。有时你需要的可能是一个简单的排序，但是通常你需要做更多，你需要分组来进行分析和统计。幸运的是，SQL提供了大量语句和操作来进行排序，分组和摘要。下面的一些技巧将会帮助你识别什么时候排序，什么时候分组，什么时候以及如何统计。

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对于软件而言，层次是让人又爱又恨的东西。很多问题是通过增加层次解决的，但另外一部分问题也是因为层次而导入的。通过加入层次解决问题的同时，新的问题也随之发生。在眼前蒙上一层薄纱可以防止眼睛被风沙所伤害，但如果蒙上十层，那更严重的后果将会出现——你看不到路了。

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众所周知，经典的三层结构包括数据访问层、业务逻辑层和表示层。当然，如果继续扩展下去，还可以分为4层、5层……我相信很多人都用过，很多人都写过，但是为什么要这么做，还是有一部分人是不能够说清楚的，这不是我猜想的，而是遇见过很多想分层但是分的乱七八糟的层次结构。

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SQL Server2008在数据的高安全、高性能、高可用方面的技术已经比较成熟，这些技术和方案都是随着很多公司的业务和数据访问压力的增加而不断的升级和变迁的，同时经历了方方面面的考验，证明了它们都是成熟可靠的，下面就这方面的技术方案和变迁过程来做一些分析。

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这篇文章的核心观点是：编码也是设计，而软件开发中与建筑行业中的施工所对等的工作，已经被编译器代理了。这是几近20年前的文章，但时至今日，类似的争论仍未休止。好像是在《软件架构设计》里，在讨论架构设计时，作者就点了一句：这总不能说是设计就是编码了吧。

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在大中型项目中，在数据库设计的时候，考虑到数据库最大承受数据量，通常会把数据库或者数据表水平切分，以降低单个库，单个表的压力。这里介绍两个项目中常用的数据表切分方法。当然这些方法都是在程序中使用一定的技巧来路由到具体的表的。首先我们要确认根据什么来水平切分？在我们的系统（SNS）中，用户的UID贯穿系统，唯一自增长，根据这个字段分表，再好不过。

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我们做软件开发的，大部分人都离不开跟数据库打交道，特别是erp开发的，跟数据库打交道更是频繁，存储过程动不动就是上千行，如果数据量大，人员流动大，那么我们还能保证下一段时间系统还能流畅的运行吗？我们还能保证下一个人能看懂我们的存储过程吗？

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