ui产品小结包含小程序前端等

做产品遇到一些问题&＃xff0c;现在搞清大体框架了&＃xff0c;做个小结&＃xff1a;

master必须全程跟踪项目&＃xff0c;关键是要操心&＃xff0c;划分清晰工作界面&＃xff01;这次的前端就很矫情装傻&＃xff0c;后面要找一个好的前端。

产品做起来越到细节越麻烦&＃xff0c;真的是看起来无比简单的东西要想做好&＃xff1a;体验好、流畅、业务清晰真的是复杂的工作&＃xff0c;真的是不断做减法&＃xff0c;打标签的工作这次纯按照规则来了&＃xff0c;如果是手动搜索又不知道要多久。

估计数据全部做好要这个月底了&＃xff01;先入数据库&＃xff0c;那时开发比较好。因为后台数据定了&＃xff0c;前端才定。

画草图/原型 是产品经理的工作或者本质是将业务转化为产品逻辑&＃xff1a;

界面设计必须有专人做&＃xff0c;UI部分 UE部分都非常重要

UI设计师不仅仅是美工&＃xff0c;至少要对网络产品有感觉

设计师需要学习的东西&＃xff1a;

还有很多设计规范&＃xff1a;

包括碎片化的屏幕和尺寸&＃xff1a;

细节 - 图标非常重要

各种业务出错的场景&＃xff0c;设计风格的统一

UE要考虑的也非常多&＃xff01;产品做细致了&＃xff0c;这些工作必须独立出来

相关视频
移动UI设计基础入门

UI入门小锦囊

小程序&＃xff1a;

了解这个的目的是希望将开发的应用整合进来&＃xff0c;看了一遍视频&＃xff0c;发现这事情基本上前端的事情。

下面是视频地址&＃xff1a;
入门微信小程序开发

下面定义来看&＃xff0c;小程序的后端一方面是微信环境给的&＃xff0c;一方面是连接其它应用

做小程序的价值吧&＃xff1a;

重点还是看重微信生态。

贴图看看hit code的 过程&＃xff0c;基本都是样式编辑&＃xff1a;

学习前端工具之一&＃xff1a;

浏览器开发者工具使用技巧

非常好的了解前端&＃xff1a;html css js工作和效果的工具。下面是一些截图

加载失败的显示&＃xff1a;&＃xff08;因为引用的图片错误&＃xff09;

部分前端样式无法显示的原因&＃xff1a;

调整颜色&＃xff1a;&＃xff08;非常方便&＃xff0c;直接点击&＃xff09;

js调试工具介绍 - 主要看js如何操作
与后台对接错误测试 - 主要看前端后端如何对接的。

事件监听断点&＃xff1a;类似pycharm调试代码&＃xff0c;有更多需要和时间可以参考。

移动端代码调试&＃xff1a;useragent的获取采集app数据。

firefox&＃xff1a;有个好处就是操控都可以是中文的。
调试器可以调试js
独有的&＃xff1a;事件&＃xff1b;样式编辑器&＃xff1b;性能&＃xff08;测试性能&＃xff01;&＃xff09;

小结&＃xff1a;

App压力测试入门

压力测试视频教程

目的&＃xff1a;
1&＃xff0c;提高产品稳定性
2&＃xff0c;提高产品留存率

时间&＃xff1a;
1&＃xff0c;首轮功能测试通过后
2&＃xff0c;下班后的夜间

自动化测试&＃xff1a;

压力测试问题类型&＃xff1a;使用monkey可以指定应用随机测试。
1, crash
2, ANR:Application Not Responding

运维&＃xff1a;

python自动化运维篇

SEO

seo也是一门学问&＃xff0c;之前虽然也简单学习过&＃xff0c;但看了视频觉得之前还是比较肤浅&＃xff0c;视频谈起了Google的pr排名实际上2013年就变化了&＃xff0c;还有为什么360搜索推出后马上就获得了约10%的市场份额&＃xff08;因为百度在从技术上弱化seo&＃xff09;&＃xff0c;还第一次了解了黑帽、沙盒。

因此找技术人员&＃xff0c;绝对不能做事做表面&＃xff0c;最表面的是前端&＃xff0c;稍微深入的还考虑交互&＃xff0c;更深入的还有seo&＃xff0c;因此自己要关注技术&＃xff0c;hy虽然没有在大公司混过&＃xff0c;但是感觉也什么都了解&＃xff0c;很多大公司的人it反而看起来也一般般。不少磨练成职场人士&＃xff0c;已经不适合在创业型公司了。

大数据&＃xff1a;

大数据应该还属于it的范畴&＃xff0c;本质上是性能的提升&＃xff0c;计算方法并没有变化&＃xff0c;大数据以hadoop为代表&＃xff0c;包含 存储和计算

hdfs 分布式文件系统&＃xff1a;存储是大数据技术的基础
mapreduce 编程模型&＃xff1a;分布式计算是大数据应用的解决方案

其中mapreduce编程模型&＃xff1a;

1&＃xff0c;输入一个大文件&＃xff0c;通过split之后&＃xff0c;将其分为多个分片
2&＃xff0c;每个分片由单独的机器去处理&＃xff0c;这是map方法
3&＃xff0c;各个机器计算的结果汇总并得到最终结果&＃xff0c;是reduce方法。

docker&＃xff1a;

并非新的技术&＃xff0c;伴随着大数据火起来的&＃xff0c;可以用虚拟机概念类比去理解&＃xff0c;提供了一套更好的环境。

技术&＃xff1a;依旧是自己的一个爱好&＃xff01; 定位&＃xff1a;业务模型化、数据化&＃xff0c;做好商业布局&＃xff0c;长期加法&＃xff0c;短期减法。