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【10月更文挑战第2天】本文综合了多个来源的信息，以提供一个全面的2024年前端框架趋势概览。希望通过本文，读者能够把握前端开发的最新动态，并在自己的项目中应用这些趋势。
随着技术的不断演进，前端开发领域在2024年迎来了一系列令人兴奋的变化。从性能优化到开发体验的提升，前端框架正朝着更高效、更灵活的方向发展。本文将探讨2024年前端框架的主要趋势，包括React、Vue、Angular等主流框架的更新，以及新兴框架如Svelte、Solid和Qwik的崛起。
React 19引入了新的编译器特性，可以提前编译代码，极大地优化性能。这一特性借鉴了Solid.js和Svelte的思路，通过预编译减少了运行时的性能开销。例如，我们不再需要使用useMemo和useCallback这些钩子，因为编译器已经预先确定了哪些部分需要重新渲染。
Next.js 15引入了对React 19编译器的支持，并新增了部分预渲染功能。这意味着我们可以在构建时生成部分页面内容，进一步提升加载速度和性能。
Angular团队计划使Zone.js成为可选，进一步专注于细粒度的反应性。这将允许开发者在不需要全局更改检测的情况下，更精细地控制应用的反应性。
Svelte作为一个新兴的前端框架，以其轻量级、高性能和直必博平台观易用的特性受到了广大开发者的喜爱。它的编译时优化特性可以有效减少运行时的计算量，提高页面渲染速度。
Qwik 2.0 + Mitosis引入了新的渲染机制，使得应用的性能更加卓越。这种机制通过创新的方法优化了渲染过程，提升了用户体验。
React Native正在开发Async组件和React Server组件，以提升性能和开发体验。这表明移动开发仍然是前端领域的一个重要方向。
Expo一直在推动Expo Router，鼓励开发者开发Web+原生应用而不只是Web应用。这进一步证明了移动优先策略在前端开发中的重要性。
2024年的前端框架趋势显示了技术的快速发展和持续创新。从主流框架的性能优化到新兴框架的崛起，再到跨平台开发的重要性，前端开发者面临着丰富的选择和挑战。随着这些必博平台框架的不断演进，我们可以期待构建更快、更可靠和更易于维护的Web应用。
前端大模型应用笔记（三）：Vue3+Antdv+transformers+本地模型实现浏览器端侧增强搜索
本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用，通过使用Transformer模型，实现了更智能的搜索功能，如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue，使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程，并展示了实际效果和待改进点。
前端大模型应用笔记（一）：两个指令反过来说大模型就理解不了啦？或许该让第三者插足啦 -通过引入中间LLM预处理用户输入以提高多任务处理能力
本文探讨了在多任务处理场景下，自然语言指令解析的困境及解决方案。通过增加一个LLM解析层，将复杂的指令拆解为多个明确的步骤，明确操作类型与对象识别，处理任务依赖关系，并将自然语言转化为具体的工具命令，从而提高指令解析的准确性和执行效率。
谷粒商城笔记+踩坑（2）——分布式组件、前端基础，nacos+feign+gateway+ES6+vue脚手架
分布式组件、nacos注册配置中心、openfegin远程调用、网关gateway、ES6脚本语言规范、vue、elementUI
前端大模型应用笔记（四）：如何在资源受限例如1核和1G内存的端侧或ECS上运行一个合适的向量存储库及如何优化
本文探讨了在资源受限的嵌入式设备（如1核处理器和1GB内存）上实现高效向量存储和检索的方法，旨在支持端侧大模型应用。文章分析了Annoy、HNSWLib、NMSLib、FLANN、VP-Trees和Lshbox等向量存储库的特点与适用场景，推荐Annoy作为多数情况下的首选方案，并提出了数据预处理、索引优化、查询优化等策略以提升性能。通过这些方法，即使在资源受限的环境中也能实现高效的向量检索。
前端大模型应用笔记（二）：最新llama3.2小参数版本1B的古董机测试 - 支持128K上下文，表现优异，和移动端更配
llama3.1支持128K上下文，6万字+输入，适用于多种场景。模型能力超出预期，但处理中文时需加中英翻译。测试显示，其英文支持较好，中文则需改进。llama3.2 1B参数量小，适合移动端和资源受限环境，可在阿里云2vCPU和4G ECS上运行。
前端大模型应用笔记（五）：大模型基础能力大比拼-计数篇-通义千文 vs 文心一言 vs 智谱 vs 讯飞vsGPT
本文对比测试了通义千文、文心一言、智谱和讯飞等多个国产大模型在处理基础计数问题上的表现，特别是通过链式推理（COT）提示的效果。结果显示，GPTo1-mini、文心一言3.5和讯飞4.0Ultra在首轮测试中表现优秀，而其他模型在COT提示后也能显著提升正确率，唯有讯飞4.0-Lite表现不佳。测试强调了COT在提升模型逻辑推理能力中的重要性，并指出免费版本中智谱GLM较为可靠。
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