A. web前端就业前景好吗
1、Web前端人才需求量大
据数据统计，未来五年我国信息化人才总需求高达1500万-2000万人。其中“网络工程”“UI设计”“Web前端”等人才的缺口最为突出，所以Web前端的市场需求很大。更有甚者目前不仅大型互联网公司相继成立了专属的Web前端部门，中小型公司和创业公司也急需专业的Web前端工程师。
2、Web前端薪资待遇高
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动画的下拉菜单的时代，他们已成为互联网的主宰者，各行业都用其开发互联网应用。
3、前端就业方向多
Web前端开发在软件开发中，就业门槛较低好就业，薪资待遇平均超过13k。在目前互联网只要公司有需要开发互联网产品，包括网站，网页h5，小程序，APP等等，就需要前端开发工程师岗位，具体的就业的方向还可以按公司的技术需求来区分，侧重点各有不同，就业行业随着互联网的发展，已经变得越来越广泛。
B. 这是一份网络靶场入门攻略
近年来，国内外安全角势日益严峻，网络安全问题日益凸显。前有燃油运输管道被堵，后有全球最大肉食品供应商被黑客入侵，这标志着越来越多的国家级关键基础设施提供方，特种行业，以及大型公共服务业被黑客当作攻击目标，加大对信息安全保障的投入迫在眉睫。除了软硬件技术设备的投入之外，专业的安全人才重金难求已是公认的事实，据统计，20年我国信息安全人才缺口高达140万，利用网络靶场可以体系，规范，流程化的训练网安人才的特点打造属于企业自己的安全维护队伍是大势所趋。
网络与信息安全是一个以实践为基础的专业，因此，建设网络安全实训靶场，不仅仅让靶场成为一个知识的学习中心，更是一个技能实践中心，一个技术研究中心。网络攻防实训靶场平台的建设，不仅要关注培训教学业务的支撑建设，更要关注网络与信息安全技能综合训练场的建设。以支撑受训人员课上课下的学习、攻防技能演练、业务能力评估、协同工作训练和技术研究与验证，以保证能贴近不同培训业务的需要，并支持多维度量化每个参与者的各种能力，有计划地提升团队各个方面的技术能力。因此，建设一套实战性强、知识覆盖全面、综合型的集培训、网络攻防演练及竞赛、测试于一体的网络靶场是非常有必要的
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网络靶场（Cyber Range）是一个供5方角色协同使用的网络系统仿真平台。用于支撑网络安全人才培养、网络攻防训练、安全产品评测和网络新技术验证。
网络安全人员要就攻防技术进行训练、演练；一项新的网络技术要试验，不能在互联网上进行（造成不可逆的破坏），于是需要建立网络靶场，把网络的要素虚拟到网络靶场。
在网络靶场中进行网络安全活动，不仅可以避免对现实资源的占用和消耗，还可以做到对资源的反复利用。每一次安全试验造成的伤害程度都是可控的、可检测的，试验结束后还能够对收集的试验数据进行分析和研究。网络靶场在不影响真实环境的情况下可以提高网络安全从业人员的技术，也可以发现安全产品的漏洞从而提升安全产品的性能与安全性。
网络靶场共有五种角色：黄、白、红、蓝、绿。
黄方是“导调”角色，整个网络试验的“导演”，负责：
1、设计试验
2、控制试验：开始、停止、恢复、停止
3、查看试验：查看试验的进度、状态、详细过程
白方是网络靶场平台“管理”角色，靶场试验“剧务”，负责试验开始前的准备工作和试验进行时的“日常事务”处理：
1、试前构建目标网络、模拟网络环境等；
2、试中负责系统运维等；
3、试后回收和释放资源等。
红方是“攻击”角色，靶场试验的“反派演员”，与蓝方相对，攻防演练中向蓝方发起攻击。
蓝方是“防御”角色，靶场试验的“正派演员”，与红方相对，攻防演练中抵御红方攻击。
绿方是“检测”角色，靶场试验的“监视器”，监控红蓝两方在演练中的一举一动，具体负责：
1、监测当前红蓝方的具体行为
2、当红蓝方攻击防守成功，研判还原成功的过程、攻击手法、防御方法
3、监测红方违规操作
4、试验或试验片断进行定量和定性的评估
5、分析试验的攻防机理（比如针对新型蠕虫分析其运行、传播机理）
试验开始前，“导演”黄方想定攻防试验的具体内容和任务目标，确定参与试验的人员安排，设计试验的具体网络环境、应用环境和具体的攻击步骤。
修房首先从房屋结构入手，搭建网络靶场时最基础的事情是明确网络结构、搭建网络拓扑。白方根据黄方在任务想定环节设计的网络拓扑图生成路由器、交换机、计算机等设备，并将设备依照拓扑图配置和连接，生成试验所需的网络环境结构。
除了网络结构，目标网络还要为用户访问浏览器、收发邮件等操作提供应用环境，就像房屋在入住前要装修出卧室、厨房，给住户就寝、做饭提供空间一样。有了相应的应用环境，才有空间进行相关的活动。
白方在生成目标网络后，还要根据黄方的设计将靶标系统接入目标网络。靶标，即攻击的目标。靶标系统可以是实际的设备，也可以是虚拟化技术生成的靶标系统，针对不同的任务类型，靶标的设定会有所差异。
“活”的网络，除了网络结构完整，还要有活动发生。真实的网络环境时时刻刻都不是静止的，每一分每一秒都有人聊天、打游戏、刷短视频……白方在目标网络生成后，通过模拟这些活动流量和行为，并将其投放到网络靶场中，让靶场“活”起来，更加接近实际的网络环境，而不是一片实验室虚拟出的净土。
模拟的流量分为近景和远景两种。近景流量指用户操作行为，包含攻击方的攻击流量、防守方的防守流量以及用户打开浏览器、收发邮件等访问应用系统的行为流量，远景流量即与试验本身不相关的背景流量。
流量仿真和目标网络生成共同构成网络靶场的完整虚拟环境，让后续的演习更加真实，也部分增加了演习的难度。
准备工作完成后，红方和蓝方根据黄方的试验设计，在白方搭建的环境中展开攻防演练。红方发起攻击，蓝方抵御攻击。
试验进行时，绿方全程监控红蓝两方在演练中的一举一动，根据需求全面采集数据，掌握诸如攻击发起方、攻击类型、攻击步骤、是否存在违规行为等信息，并通过可视化界面实时展示检测结果。
试验结束后，绿方基于前期采集的数据，进一步进行评分和分析工作。
小到某次攻防行为、大到某次攻防演习，绿方在给出量化评分的同时，还要给出具体评价，给出优点亮点和尚存在的缺点不足。
结合试验表现和试验目的进行分析，并出具相关的分析结果。若试验目的是研究某种新型攻击，则分析其机理；若试验目的是检验某个安防产品，则分析其安全缺陷。
绿方的一系列工作，有助于我们了解靶场中发生的所有安全事件，正确分析网络靶场的态势，作出更准确的评估。
网络靶场有三种类型的应用模式：内打内、内打外、外打内。此外还有分布式网络靶场模式。
红、蓝双方都在靶场内。内打内应用模式主要有CTF线下安全竞赛、红蓝攻防对抗赛和科学试验等。
CTF（Capture The Flag）即夺旗赛，其目标是从目标网络环境中获取特定的字符串或其他内容（Flag）并且提交（Capture The Flag）。
科学试验是指科研人员针对新型网络技术进行的测试性试验，根据试验结果对新技术进行反馈迭代。
内打外即红方在靶场内，蓝方在靶场外。
外打内即红方在靶场外，蓝方在靶场内，典型应用是安全产品评测。
为什么会有这个需求呢？通常，我们要知道一个安全设备好不好用、一个安全方案是不是有效，有几种方法：第一，请专业的渗透测试，出具渗透测试报告，但这种只能测一次的活动，叫静态测试。可是大家清楚，即使今天测过了，明天产品、方案也可能会出现新的问题和漏洞。那么，“靶场众测”的场景就出来了。把实物或者虚拟化的产品/方案放到靶场，作为靶标让白帽子尽情“攻击”。如果把它攻垮了，我们就知道哪里有问题了，这种开放测试，由于众多白帽子的参与、以及不影响生产环境不会造成后果、能放开手脚“攻击”，效果比聘请几个专家去现场测试要好的多。如果产品一直放在靶场，就可以在长期的众测中不断发现问题，促进产品持续迭代提升。
分布式靶场即通过互联多个网络靶场，实现网络靶场间的功能复用、资源共享。由于单个网络靶场的处理能力和资源都是有限的，分布式靶场可以将多个网络靶场的资源综合利用起来，并且这种利用对于使用人员是透明的。
比如，现有一个银行网络靶场A和一个电力网络靶场B，当前有一个试验任务既需要银行网络环境，又需要电力网络环境。那么我们可以将现有的A、B两个网络靶场互联起来展开试验。
分布式靶场能够连接各行各业的网络靶场，更大程度上实现全方位综合互联网络逼真模拟。
网络靶场存在三个主要科学问题，这三个问题反映了网络靶场在关键技术上面临的挑战。
1）建得快
网络靶场用户众多，还会出现多个用户同时使用的情况，但是大部分用户的使用时间不长，这就需要网络靶场目标网络包括网络环境要能够快速生成、快速擦除回收，特别是节点数量较大的应用，是一项技术上重大的挑战。没有过硬的网络构建能力，基础设施以及虚拟化编排技术是很难实现的。
2）仿得真
由于网络靶场是用有限的资源仿造真实网络，大部分要素需要虚拟化，而非实物。因此如何逼真的仿真目标网络元素是一项持续的挑战问题。网络靶场中，一台实物路由器的功能是否都在其虚拟设备上具备？如果功能缺失，是否会对靶场应用造成影响？靶标、网络环境、虚拟设备、背景流量的逼真仿真同理，网络环境仿真还需要服务于靶场具体应用场景，这些都依赖于长期的积累。
网络靶场绿方主要有以下挑战：
1、如何针对网络靶场运行中产生的大量数据进行针对性的采集？
2、只要是采集就要有接触（比如医学检验，可能要抽血，可能要有仪器深入身体），有接触就有影响（影响目标网络的计算资源、网络资源……），如何使影响尽量小，如何平衡这种影响和采集全面、准确性？
3、如何基于采集到的多样、海量的数据，分析、提炼、评估出靶场绿方需要得出的信息？
这是对探针采集能力、大数据关联能力、事件分析还原能力、安全知识图谱能力的综合考验。
1、网络靶场多个试验同时进行，必须保证试验间互相独立，互不干扰。就像多个房间在射击打靶，不能从这个房间打到另一个房间去了。
2、目标网络和分析网络必须严格安全隔离，即红方和绿方、白方、黄方要安全隔离，不能红方把绿方打瘫了，也就是参加比赛的人把裁判系统攻陷了，同时试验间的角色、系统间也需要安全隔离。
3、同时，安全隔离的同时不能影响网络靶场运行的性能。
C. 软件测试好就业吗
软件测试工作有前途。
软件测试就业前景挺好的，目前IT行业对于软件测试方面的人才需求是非常大的，软件产品的质量对于一个软件来说是攸关生死的，各企业越来越重视软件产品质量，而软件测试的工作就是让软件质量越来越好，还有就是软件测试的工资待遇是非常好的，和其它职业相比，月入上万要简单的多，随着时代的发展，软件也越来越普及，所以人才需求量和前景都是不错的。
软件测试是软件开发过程的重要组成部分，是用来确认一个程序的功能或性能是否符合开发之前所提出的一些要求。软件测试就是在软件投入运行前，对软件需求分析、设计规格说明和编码的最终复审，是软件质量保证的关键步骤。最直观的目的肯定是通过对软件系统或程序的测试，发现其中的错误，也是目前和未来比较热门的一个行业。
D. web开发的发展前景怎么样
近几年，前端的发展还是非常好的，市场需求大，加上学习起来也相对简单，有众多人选择并学习。现在流行前后端都会的全栈技能，目前前沿的前端技能叫做web全栈工程师。
学习的内容包括：
①计算机基础以及PS基础
②前端开发基础（HTML5开发、JavaScript基础到高级、jQuery网页特效、Bootstrap框架）
③移动开发
④前端高级开发（ECMAScript6、Veu.js框架开发、webpack、前端页面优化、React框架开发、AngularJS 2.0框架开发等）
⑤小程序开发
⑥全栈开发（MySQL数据库、Python编程语言、Django框架等）
⑦就业拓展（网站SEO与前端安全技术）
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
E. web前端开发前景如何
前端开发前景很不错，在一线城市有很多公司大量需要前端开发工程师，当然薪资也会不一样，前端需要学习的基础技术是CSS，JS，HTML，要学习的框架有vue，react等，相对来说前端需要学习的东西比较杂，当然了你掌握得越多薪资就会越高，当你工作到三十对以后也可以朝测开或者全栈发展，还是比较有前景的职业。
F. 现在前端岗位是不是已经饱和了
不能说前端岗位已经饱和了，主要是前端发展趋势不一样了，所以对前端技术从业者的技术要求也更高了。
趋势一：WebVR让VR从贵族走向大众化
WebVR就是通过HTML5将虚拟现实场景嵌入到网页，目前已受到谷歌、Facebook等巨头的拥护。Web扩展了VR的使用范围，很多生活化的内容纳入了VR的创作之中，如实景旅游，新闻报道、虚拟购物等，其内容展示、交互都可以由HTML5引擎轻松创建出来。
趋势二：党政新闻宣传H5将会继续发光发热
从整个行业环境来看，H5在党政媒体端也有得天独厚的条件。拥有强大的推广渠道（各类党政APP、公众号，关注人群数量惊人）。
趋势三：移动视频、在线直播引领视频升级，互动电影类H5形成“潜力股”
HTML5技术将会革新视频数据的传输方式，让视频直播更加高清流畅。而且，视频还将与网页真正的融为一体，让用户看视频如浏览动图一般简单轻松。此外，HTML5可以为视频实现任意平台播放，甚至是人画交互。移动视频或成为HTML5领域的爆发点之一。
趋势四：更加重视人工智能
你已经听说了人工智能AI，但是你对web前端开发设计中的人工智能熟悉吗?web与AI碰撞，带来更强大的网页，为网站主和用户同时带来价值。
目前互联网行业最瞩目的科技，无疑是人工智能了，从阿尔法狗大战柯洁开始，人工智能已经慢慢渗透进各个领域中。而在 H5 设计中，人工智能的应用刚刚开始初露端倪，比如人脸识别功能，就能针对上传的人物图片进行检测、追踪等多种功能，可在线生成证件照、大头照、脸部照片等多种 H5 显示效果。
H5的人工智能语音识别率高。在接下来的几年里，网站，尤其是交易型网站的智能聊天机器人将会在全球流行。语音合成、语音识别，等技术极大丰富H5交互方式。如：全面屏电视创维H5的人工智能语音识几乎涵盖了电视的所有功能。开机后，用户只需按着遥控器的语音键，对着遥控器喊话即可。语音系统支持影视搜索，天气查询，网络问询，股市查询，电视控制等众多功能.....
趋势五：物联网的Web开发，物联网与云计算的结合
我们正在进入一个前端网页设计的新时代，网站的设计需要考虑到智能设备的功能。物联网将把电子商务网站设计提升到一个新的水平。
物联网Web开发是随着传统软件管理的Web化管理而出现的，目的是为了通过Web手段管理传统可控的智能设备，通过Web的媒介来展示和控制这些智能设备的技术，控制这些智能设备来完成人类不容易完成的事情，尽管目前来看这还相对比较遥远。
趋势六：简化的web设计，更多使用快速原型开发工具
在2018年，我们看到简化的Web设计得到广泛认可。事实上极简设计成为大部分行业的主要趋势。在2019年，极简设计会继续流行，即使有变化也是一些微小的改变。
所以，前端人才需求一直都比较大，只要学好了技术，是很好找工作的。
G. 学web前端技术，就业还不好
web前端开发入行门槛低、前景好，如今web前端开发是众多年轻人的选择，毕竟现在互联网的迅速发展，使得这门行业不断走俏，web前端越来越得到企业的重视，很多企业都会用到这门技术开发，但当下经验丰富的web前端开发工程师的人才不多。
当前web前端相关职位空缺相当大，发展前景广阔，初级web前端岗位起步月薪在6K-10K左右，在技术增长、业务熟练之后往往可以达到20K-30K，而且市场的供不应求导致大前端岗位薪资水涨船高。特别是在一线城市北上广深，招聘需求特道别大，相对来说好找工作一些，总的来说是一线城市急需web前端人才，二线城市紧随其后。
其次就是web前端人次可选工作岗位很多，可选行业也很多，岗位可回选APP开发工程师、答小游戏开发工程师、JS开发工程师、全栈工程师、H5开发工程师、小程序开发工程师、web前端工程师、web开发工程师等，学完web前端课程基本都可胜任以上岗位。
H. java、web、大数据、网络安全就业环境有好吗至少需要什么学历
大数据主要的三大就业方向：
大数据系统研发类人才；
大数据应用开发类人才；
大数据分析类人才。
大数据十大就业职位：
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测（数据挖掘）分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。
I. 天津web前端培训，现在做前端的人面临失业是真的吗这行到底好不好做
好做的，如果说你面临失业的话，只能说你该进修了，之前的技术已经被淘汰了吧，因为现在前端技术是越来越成熟了，市场也是非常的火爆，人才非常的紧缺，各个公司都在不断的招人，再加上由于互联网的崛起，前端技术的不断发展，前端也算是在互联网行业也是占了一席之地可以说是前途无量，所以不用担心失业的问题，不存在的