一、web三大组件？

1、ServletServlet是用来处理客户端请求的动态资源，也就是当我们在浏览器中键入一个地址回车跳转后，请求就会被发送到对应的Servlet上进行处理。

2、Filter

filter与servlet在很多的方面极其相似，但是也有不同，例如filter和servlet一样都又三个生命周期方法，同时他们在web.xml中的配置文件也是差不多的、 但是servlet主要负责处理请求，而filter主要负责拦截请求，和放行。

3、Listener

Listener就是监听器，我们在JavaSE开发或者Android开发时，经常会给按钮加监听器，当点击这个按钮就会触发监听事件，调用onClick方法，本质是方法回调。在JavaWeb的Listener也是这么个原理，但是它监听的内容不同，它可以监听Application、Session、Request对象，当这些对象发生变化就会调用对应的监听方法。

二、数据处理流程六大步骤？

数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用。其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。 在数据收集过程中,数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。

三、web前端工作强度大吗？

web前端工作就是写前端代码，代码工作很累。。。很累。。。

每天都坐在电脑前，不停的敲击键盘。时间长了，会颈椎疼，腰椎疼，近视，疲惫，亚健康。。。。

说实话，如果你坐不住或者逻辑思维不强，那就别做这行。

但如果这是你的兴趣所在，就充满了挑战和乐趣。不断的学习新的技术，挑战新的创意，实现更复杂的交互，当你的页面完美的呈现了交互设计师的构思和页面设计师的创意，当你自己的作品发布在web上，为无数网友提升了交互体验，为团队创造了口碑和价值的时候，你觉得会兴奋和幸福吗？

没有任何的工作是轻松的，即使那些表面光鲜的所谓主播，showgirl，明星。每个人都在自己的工作和事业上奋斗，要么找到乐趣，要么颓废而自怜自艾。

四、web前端三大基础的三大基石？

互联网的三大基石

1.URL：统一资源定位符(唯一的定位一个网络资源)

2.HTTP：超文本传输协议(规范浏览器和服务器之间数据交互的格式)

3.HTML：超文本标记语言(有效组织数据在浏览器端的显示)

五、十大顶级web框架？

1 Django

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。Django与其他框架比较，它有个比较独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。不过这种特性，已经有其他库完成了，sqlalchemy.

2 Flask

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。

Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

Flask 很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm + Flask-WTForm 来验证表单数据，用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。

3 Tornado

Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个 理想框架。不过现在与众多的框架比较，Tornado已经被抛在了后面，Django已经超过了它，更不说其他框架了，只能说Tornado使用纯python开发的性能还是不能与其他框架借助于cython开发的性能相比。

4 web.py

web.py 是一个Python 的web 框架，它简单而且功能强大。web.py 是公开的，无论用于什么用途都是没有限制的。而且相当的小巧，应当归属于轻量级的web 框架。但这并不影响web.py 的强大，而且使用起来很简单、很直接。在实际应用上，web.py 更多的是学术上的价值，因为你可以看到更多web 应用的底层，这在当今“抽象得很好”的web 框架上是学不到的 ：)

5 Aiohttp

高性能异步web框架，既有客户端的也有服务端的，还支持web-socket

6 Sanic

与flask类似，并支持异步

7 Vibora

旨在成为最快的python web框架。vibora的高性能依赖于 cython实现的uvloop异步框架及cython实现的http_parser, 再加上一些cython构建的web组件，比如 模板，user-route等。目前还处于测试阶段。

8 Bottle

Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。

9 Falcon

Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

10 weppy

性能优于flask的一个全栈web框架

六、web前端十大含金量证书？

Web前端行业有很多含金量高、被广泛认可又比较容易考取的证书。以下是一些比较值得考的证书：

1. 软考：全称为计算机技术与软件专业技术资格考试，是程序员最值得考的证书之一，由工业和信息化部承办，专业性和难度很高，签章单位除了工信部，还有人社部，后期可帮助评职称。

2. 前端开发工程师（FE）：是由国际前端开发工程师协会（FIS）颁发的认证，是全球范围内最具权威性的前端开发工程师认证之一。

3. ACM：美国计算机协会（ACM）颁发的认证，主要针对计算机领域的专业人士和学生。

4. AWS：亚马逊云服务提供商（AWS）颁发的认证，主要针对云计算领域的专业人士和学生。

5. Google Cloud Professional Cloud Architect：谷歌云服务提供商（GCP）颁发的认证，主要针对云计算领域的专业人士和学生。

6. Microsoft Certified: Azure Fundamentals for Developers：微软颁发的认证，主要针对Azure云计算领域的专业人士和学生。

7. Oracle Certified Professional, Java SE Programmer：甲骨文公司颁发的认证，主要针对Java编程语言领域的专业人士和学生。

8. OWASP Web Application Security Tester (WAS): OWASP公司颁发的认证，主要针对Web应用程序安全领域的专业人士和学生。

9. Cisco Certified Network Associate (CCNA):思科系统公司颁发的认证，主要针对网络领域专业人士和学生。

10. CompTIA A+: 美国计算机技术行业协会（CompTIA）颁发的认证，主要针对计算机技术领域的人士。

七、web系统五大要素？

1. 用户界面：这是用户与系统进行交互的界面，包括页面设计、按钮功能等，能够提供直观、易用的操作环境。2. 服务端：也称为后端，是系统的核心部分，负责处理用户的请求、逻辑计算和数据存储等任务。3. 数据库：用于存储系统的数据，包括用户信息、系统配置等。数据库需要能够高效地存储和检索数据。4. 网络通信：系统需要通过网络与用户进行交互，包括接收用户请求、响应用户操作等。网络通信要求稳定、快速且安全。5. 安全机制：由于Web系统涉及到用户的敏感信息，如账户密码、支付信息等，因此安全机制是至关重要的要素。包括用户认证、数据加密、防止恶意攻击等。

八、数据处理，编程？

使用数据透视表，先把这些放进行变量里分组，然后都拖进列变量里试一下

九、数据处理方法？

常见数据处理方法

有时候更多数据处理从语言角度，调用不同api处理数据。但是从业务的角度想就很少了，最近从业务的角度了解了下常见数据处理的方法，总结如下：

标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：1、消除样本量纲的影响；2、消除样本方差的影响。主要用于数据预处理

归一化：将每个独立样本做尺度变换从而使该样本具有单位LP范数。

十、MATLAB数据处理？

一般来说，MATLAB数据处理包括以下步骤：

1. **数据类型的转换**：根据需要，MATLAB可以将数据从一种格式转换为另一种格式，例如从字符串到数字，或者从矩阵到结构体。

2. **字符串的对比**：MATLAB提供了丰富的字符串处理函数，可以用于比较、搜索和编辑字符串。

3. **文件的读取和写入**：MATLAB可以读取和写入各种格式的文件，包括CSV、Excel、JPEG、TIFF等。

4. **数据可视化**：MATLAB提供了丰富的图形绘制函数，可以用于绘制各种类型的图形，如折线图、散点图、柱状图等。

5. **数据处理的常用函数**：MATLAB有很多内置函数可以用于数据处理，如find、sort、unique等。

6. **数据预处理技术**：数据可能需要预处理技术，以确保准确、高效或有意义的分析。数据清洗指查找、删除和替换错误或缺失数据的方法。检测局部极值和突变有助于识别显著的数据趋势。

7. **机器学习和深度学习**：在这个过程中，MATLAB会使用到机器学习和深度学习的技术。这些技术可以让MATLAB通过从大量的数据中学习，从而改进自我理解和回答问题的能力。

总的来说，MATLAB数据处理涉及到多个步骤和技巧，熟练掌握这些技巧可以大大提升数据分析的效果和效率。