基于人因的用户体验设计课 | 完结

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让人无法说 No 的体验设计奥秘
全套人因设计知识体系搭建方法
华为体验设计的秘密武器
从人因学到用户体验的系统方法论
大厂人因设计案例解读

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课程模块设计

本课程分为三大模块,分别是预习篇基础篇高级篇

预习篇

以设计中看似优美,却完全不符合人因学的典型案例为切入点,带你厘清那些用户体验差的设计到底是在什么因素的考虑上有所欠缺。让设计真正做到以人为本,为用户服务。

基础篇

从人的视觉、听觉、触觉等全方位入手,深入分析大脑对信息的处理方式以及人的交互反馈对设计的影响,构建人因学做设计的基础知识体系。通过案例加深你对人因学实际应用的理解,引导你更好地与当下设计相结合。

高级篇

案例升级,难度与复杂度双加码。其中包括偏视觉的案例:动效设计、美学设计等;偏交互的案例:智能交互、多模态交互、空间交互和普世计算交互等。丰富实践,以帮助你在设计中灵活应用。最终,你能收获一份属于你自己的人因学设计宝典。

〖课程截图〗:

基于人因的用户体验设计课

基于人因的用户体验设计课
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    其实这无关个人能力,更多是因为你缺少大厂的项目机会和压力,导致面对具体项目时,很难快速发现问题,“对症下药”,更不知道如何设计合适的技术方案。比如:

    在前端性能监控项目中,陷入前端性能就是浏览器问题的误区,不懂监控 HTTP 加载资源或者数据 API 导致的性能问题;

    在微前端项目中,缺乏 JavaScript 全局变量和 CSS 样式的隔离实践经验,导致应用融合的 JavaScript 全局变量污染和 CSS 样式污染的问题;

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    比如,你在用 Dubbo 设计功能、代码编写、问题排查时一定会有这样的问题:

    该怎么快速掌握 Dubbo 框架体系和丰富特性呢?
    Dubbo 的知识点我都看了,为什么实际应用就想不到呢?
    Dubbo 某些特性我也知道,但为什么需要这样的特性呢?
    看到 Dubbo 各种底层报错,如何反推用哪些特性解决呢?

    专栏分为 4 个模块:

    如果你是初学者,掌握好基础篇就能应付日常开发实践;
    如果你是有 Dubbo 基础的开发者,掌握特色篇基本上可以在实战中横着走;
    如果你对自己有更高要求,掌握了源码篇,你可以称得上 Dubbo 高手;
    如果你能在拓展篇中活学活用前面的知识,就能成功晋级 Dubbo 宗师。

    基础篇:用一张 Dubbo 的总体架构图串联日常的开发流程,勾勒对 Dubbo 数十个基础知识点的整体印象,并用视频形式梳理 Dubbo 日常开发必须掌握的基础特性,查漏补缺。

    特色篇:以真实案例为背景,逐步分析、推导出需要的技术手段,灵活应用框架中的高级特性来解决实际问题,深入理解高级特性之余,提高利用高级特性开发通用产品功能的能力。

    源码篇:通过源码的学习,知其然,知其所以然,站在框架设计者的角度,体会 Dubbo 框架每个机制设计的亮点所在,锻炼对 Dubbo 掌握的纵向深度。

    拓展篇:针对一些工作中的定向开发诉求,分析出需要的功能解决方案,并且从前面已学的知识点中,提取关键要素尝试解决,在应用中进一步提升对 Dubbo 的理解。

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    随着时代的发展,监控也从最开始的一句话需求——及时感知系统出现的问题,发展到了希望预知问题,并且可以洞察业务经营数据,越来越多的诉求让我们逐渐意识到监控的重要作用。

    比如:

    通过监控我们可以了解数据趋势,知道系统在未来的某个时刻可能出问题,预知问题。
    通过监控我们可以了解系统的水位情况,为服务扩缩容提供数据支撑。
    通过监控我们可以给系统把脉,感知到哪里需要优化,比如一些中间件参数的调优。
    通过监控我们还可以洞察业务,提供业务决策的数据依据,及时感知业务异常。
    因此,优秀的软件,一定会暴露完备的监控指标,或者用现在时髦的话讲,优秀的软件一定是可观测的。

    就拿我们常见的数据库中间件来说,你会发现虽然大家的指标暴露方式不同,但没有哪个是缺失监控能力的。

    监控领域相关的产品很多,监控数据采集器有 Telegraf、Grafana-agent、Datadog-agent、Categraf、Prometheus 生态的各种 Exporters,时序数据库有 M3DB、VictoriaMetrics、Thanos、InfluxDB、TimescaleDB 等,监控系统有 Zabbix、Open-Falcon、Prometheus、Nightingale 等,整个监控技术体系非常庞杂。

    不同的监控目标应该选用哪个采集器?机器、中间件、数据库、应用程序分别应该怎么监控?应该着重关注哪些指标?时序数据量很大,应该选用什么样的存储?作为一个公司级的基础设施,需求各异,选用哪一款系统更便于扩展?

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