答案锦集（二）｜思考题答案汇总

你好，我是柳博文。

课程正文已经完结，不知道你的学习动态如何？这次加餐我们继续更新后三章思考题的答案。

还是建议你学习课程之后，先尝试自己完成课后题目，然后再对照参考答案，这样能更好地帮助你查漏补缺。

因为后面的内容，如果只听音频的话不太容易跟上，所以我建议你直接看文稿。我把每节课的题目和答案放在了一起，我把每节课的超链接也放在了文稿里，方便你跳转复习。

第四章

第十五节课

Q：数据的千人千面与UI的千人千面有哪些相似之处？又有哪些不同？

A：相似：两者均需要构建人群画像，均需要进行数据的埋点、收集和分析，根据需要算法的帮助推荐，目的都是让产品更加符合用户的使用习惯。

不同：数据的千人千面是从后端数据维度考虑的。它是基于后端数据和背后推荐算法（机器学习，深度学习）等推荐来完成的，所有的操作都在服务端实现了。

而UI的千人千面是从UI维度出发，让UI也能够理解用户，通过构建人群画像、埋点做数据收集和分析，再通过端侧的AI模型进行预测，实时重排，让不同用户都使用到自己喜欢的页面。

第十六节课

Q：这节课里我们将用户年龄作为关键指标，分析了不同年龄段用户的特质。那么以职业（学生，公司职员，自由职业）来划分用户的话，你觉得会找到哪些特征呢？

A：不同职业的用户在电商平台上的行为模式和购物偏好各不相同。通过职业划分，可以更有针对性地优化推荐策略和营销活动。

第十七节课

Q：这节课里，我们通过热力图分析了用户在电商H5页面上的点击行为，并根据性别和年龄段对点击数据进行了细分分析。同时，我们观察到页面点击行为具有长尾效应，数据呈递减趋势。

作为一名前端工程师，根据这些数据分析结果，你有哪些优化页面交互设计和用户体验的思路呢？

A：根据用户点击行为数据，可以采取以下技术方案来优化页面的交互设计和用户体验。

1. 动态内容加载和展示优化：根据热力图的点击数据，使用懒加载技术来优化页面加载速度。对于点击率高的区域，确保其内容和资源优先加载，使用户能够快速看到他们感兴趣的内容。对于点击率较低的长尾区域，使用懒加载或按需加载来减少初始页面加载时间。

2. 个性化 UI/UX 调整：基于性别和年龄段的数据分析结果，可以使用前端框架（如 React 或 Vue）动态调整页面布局和内容。例如，根据用户的性别和年龄段加载不同的CSS样式或布局模板，以提升用户体验。

3. 交互热点的高亮显示和反馈：使用数据分析结果，将用户高点击区域的交互元素（如按钮、链接）进行视觉上高亮显示或增加交互反馈（如按钮悬停动画、点击反馈），吸引用户进一步互动。

4. 优化长尾内容区域的可用性：针对长尾效应中点击率较低的内容区域，可以增加引导性的工具提示或推荐内容，以引导用户探索更多内容。

通过这些前端技术方案的实现，可以有效优化页面的加载速度、交互设计和用户体验，进而提升整体页面的点击率和用户参与度。

第十八节课

Q：这节课中，我们选择了皮尔逊和 Apriori 两种传统算法来进行实验，那么，除此之外还有哪些适合课程实验数据结构和内容的传统算法呢？

A：余弦相似度（Cosine Similarity）

作用：用于计算两个向量之间的相似度，通常用于文本挖掘中，判断两个文档的相似程度。也广泛应用于推荐系统和聚类分析中。

杰卡德相似度（Jaccard Similarity）

作用：用于衡量两个集合的相似性，计算的是两个集合的交集与并集的比值。常用于聚类、分类、推荐系统中。

EM算法（期望最大化算法）

作用：用于在含有隐变量的模型中求解最大似然估计，常用于聚类、混合模型等。

随机森林（Random Forest）

作用：通过构建多棵决策树并通过投票或平均来进行分分类或回归。对抗过拟合能力强。

第十九节课

Q：为什么不能将UI的重排放在服务器端？

A：这是一个很值得思考的问题，现代前端框架的产物都是以bundle.js的形式进行下发，然后，在客户端处使用JavaScript的方式进行页面的渲染。但CSR的方式多了在客户端执行JavaScript的时间，往往性能不那么尽如人意，在要求秒开的业务上无法满足要求。

那么，我们就可以使用SSR的方式在服务端完成页面的拼接，这样就省去在客户端执行JavaScript的时间，性能上会有明显的提升。但是这又让基于数据做个性化推荐为难了，因为个性化推荐往往需要满足“千人千面”，这才仅仅是数据层面的千人千面，这会造成服务器巨大的开支。

如果将课程所讨论的UI层面的千人千面也放在服务端拼接完成再下发，那更会是巨大的资源开支。

所以，将UI的重排放在端侧，这也是一个相对合理，符合技术潮流的操作。再结合一些性能优化的手段，便可做到均衡地调控。但将模型放在客户端上运行，这对JavaScript又是一个巨大的考验，这个部分我们在加餐部分还会展开，你可以看看我们的第二十四节课。

第二十节课

Q：在“纵向”这个方向上，前端可以做哪些优化工作来提升漏斗转化数据呢？

A：这个问题我们可以使用一个实例来回答，你是否关注过，各大电商场景的完成支付的步骤变得越来越短呢？

例如你在某宝看到一个商品 选定SKU之后，点击购买就能够直接拉起一个快速支付的底部抽屉组件来完成支付。而不是以前经由各种来回的路由跳转，才能到支付页面完成下单。这其实就是在优化“纵向”上的用户体验，缩短用户的操作路径，更快捷地下单支付。

同理，任何契合用户心态的纵向优化逻辑，都能够为用户带来不错的产品体验的提升，这也就是如何进行纵向优化的方向。在这个过程中，我们就可以使用课程讲过的思路，进行人群运营模型进行人群分析与匹配，分析用户操作路径进行纵向的用户路径推荐。

第五章

第二十一节课

Q：这节课我们学习部署使用了chatGLM-6B模型，我相信你对个人本地化部署大模型有了一些新的思路，那么，除了chatGLM-6B，还有哪些文本大模型可以在PC上进行本地部署和使用呢？

A：我列出一些比较有代表性的模型供你参考。

第二十二节课

Q：通过Stable Diffusion就能直接生成设计原型稿，理论上讲就可以无限制地生成UI界面了，这与我们第四章实现的UI千人千面有什么联系呢？

A：千人千面本质上是要为用户推荐更加青睐的UI设计，以此提升用户体验来提升商业数据的转化。

在这个过程中，我们需要不断地实现AB实验来产生数据，并且寻找UI设计和用户数据之间的联系。理论上来说，UI设计越多越好。但是UI的设计总是需要设计师产出的，面对人力有限的情况，就能使用Stable Diffusion来协助设计师生产更多的UI设计，沉淀更多用于AI训练的UI设计物料。

第二十三节课

Q：对于前端开发者来说，未来应该如何更好地融入视频生成的大模型生态中？你可以尝试从前端工程师角色变化、如何结合前端技术优化 AI 生成效果等方面聊聊你的想法。

A：想要融入视频生成的大模型生态，前端工程师可以考虑以下切入点。

• AI生成技术的局限性：当前的视频生成大模型仍有一定的局限性，比如生成速度、细节控制等问题。那么如何结合前端技术来优化用户体验，提升生成效果呢？

• 前端工程师的角色变化：随着AI生成技术的普及，前端开发者不仅仅是界面搭建者，还逐渐参与到内容生成和创作中。这种角色的变化对前端开发者提出了新的挑战，你认为有哪些AI生成的知识和技能值得学习呢？

• 生成内容的个性化与多样化：如何结合大模型的生成能力，为用户提供个性化的内容定制服务？如何在不影响用户体验的情况下，动态生成符合用户需求的视频内容？

• 生成模型与用户数据的结合：未来可以尝试将用户的行为数据与视频生成模型相结合，根据用户的历史操作和偏好，生成更符合用户需求的视频内容。这需要前端工程师深入了解AI模型和用户数据之间的联系，并在技术实现上做好桥接。

第六章

第二十四节课

Q：使用WASM进行加速推理的过程中，主要是优化了什么部分？

A：使用WASM的方式，能够将其他高级语言通过编译器直接编译为V8可运行的字节码，这样直接在前端运行，就省去了V8编译解析JavaScript源码的时间，以此达到加速推理的目的。

第二十五节课

Q：除了课程里提到的机会，你觉得未来前端工程师还有哪些潜在机会呢？

A：这同样是一个开放性问题，我这里列出一些自己想到的方向供你参考。

3D 界面与交互设计

元宇宙中的很多场景将是三维虚拟世界，前端工程师需要掌握 3D 图形处理技术，例如 WebGL、Three.js 和 Babylon.js。与传统的 2D 页面不同，3D 用户界面的设计和实现将成为未来的核心需求，包括虚拟世界中的交互方式、物理模拟、角色动画等。

虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 开发

随着 VR 和 AR 设备的普及，前端工程师可以参与到这些设备的应用开发中。例如，使用 WebXR API，可以为元宇宙创建虚拟和增强现实体验。这将包括为不同平台和设备（如 Oculus、HoloLens）设计的沉浸式用户体验。

实时渲染与性能优化

由于元宇宙中的场景往往复杂且动态，前端工程师将面临性能优化的挑战。需要处理大量实时渲染、动态加载内容和多用户同步的需求，这意味着需要深入理解图形渲染和网络性能的优化技巧，利用如 WebGPU 等更高效的渲染技术。

分布式系统与区块链

元宇宙会涉及大量的分布式架构，前端工程师需要学习如何与区块链等去中心化技术集成。例如，创建去中心化的应用（DApp），用于管理虚拟资产和身份验证。智能合约的交互和前端与区块链的集成也会成为一个新的领域。

虚拟人物与内容生成

AI 在元宇宙中将会扮演重要角色，前端工程师可以结合 AI 技术，帮助开发虚拟人物、自动生成内容（如 AI 生成场景、对话、动画）。例如，利用 MuseV 等生成虚拟人视频、Stable Diffusion 等生成图像，前端可以负责这些内容的渲染和交互。

跨平台体验与适配

元宇宙不仅限于桌面或移动设备，还包括多种不同的设备和平台。前端工程师需要掌握跨平台开发技术，确保在各种设备（如桌面、手机、VR 设备等）上提供一致的用户体验。掌握适应性设计、多设备渲染优化和跨平台技术（如 WebAssembly、PWA）将是必备技能。

社交与协作功能

元宇宙的社交和协作是核心功能之一，前端工程师可以参与开发实时通信、虚拟空间中的多人交互功能，例如多人虚拟会议、虚拟展览、实时协作设计等。这些功能的实现通常涉及 WebRTC、Socket.io 等技术。

智能合约和数字资产

元宇宙中会有大量的数字资产交易和管理，前端工程师可以参与开发与 NFT（非同质化代币）、虚拟货币相关的用户界面，确保用户能够轻松地创建、展示、交易虚拟物品。

在未来，前端工程师不仅需要传统的 HTML、CSS、JavaScript 技能，还需要深入理解 3D 渲染、VR/AR 开发、实时通信和区块链技术，才能抓住元宇宙带来的广阔机会。

以上就是后两章思考题答案的全部内容。

最后，希望你能抽几分钟填一下结课问卷，我会参考同学们的意见持续优化课程。