三分钟,教你3种前端埋点方式!零基础入门到精通,收藏这篇就够了

在前端页面获取用户的IP地址并不是一件直接的事情,因为出于隐私和安全考虑,浏览器通常不会直接提供用户的IP地址给前端JavaScript代码。不过,可以通过一些间接的方法来获取用户的IP地址。以下是几种常见的方法:

1. 使用第三方服务

通过调用第三方服务来获取用户的IP地址。这些服务通常会返回用户的IP地址信息。

示例代码
async function getUserIP() {
  try {
    const response = await fetch('https://api.ipify.org?format=json');
    const data = await response.json();
    console.log('User IP:', data.ip);
    return data.ip;
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching IP address:', error);
  }
}

getUserIP();

常用的第三方服务
2. 使用浏览器的WebRTC API

WebRTC API可以用来获取用户的IP地址,但这种方法需要用户授权,并且可能会暴露用户的本地IP地址。

示例代码
function getUserIP(callback) {
  const RTCPeerConnection = window.RTCPeerConnection || window.mozRTCPeerConnection || window.webkitRTCPeerConnection;
  if (!RTCPeerConnection) {
    callback('Not compatible with WebRTC');
    return;
  }

  const pc = new RTCPeerConnection({ iceServers: [] });
  const noop = () => {};

  pc.createDataChannel('');
  pc.createOffer().then(sdp => pc.setLocalDescription(sdp)).catch(noop);

  pc.onicecandidate = ice => {
    if (!ice || !ice.candidate || !ice.candidate.candidate) return;
    const ipRegex = /([0-9]{1,3}(\.[0-9]{1,3}){3}|[a-f0-9]{1,4}(:[a-f0-9]{1,4}){7})/;
    const ipMatch = ice.candidate.candidate.match(ipRegex);
    if (ipMatch) {
      callback(ipMatch[1]);
      pc.close();
    }
  };
}

getUserIP(ip => {
  console.log('User IP:', ip);
});

3. 使用服务器端获取IP地址

最安全和可靠的方法是通过服务器端获取用户的IP地址,然后将IP地址传递给前端。

示例流程
  1. 前端请求服务器

    async function getUserIP() {
      try {
        const response = await fetch('/api/get-ip');
        const data = await response.json();
        console.log('User IP:', data.ip);
        return data.ip;
      } catch (error) {
        console.error('Error fetching IP address:', error);
      }
    }
    
    getUserIP();
    
    
  2. 服务器端处理(以Node.js为例):

    const express = require('express');
    const app = express();
    
    app.get('/api/get-ip', (req, res) => {
      const ip = req.headers['x-forwarded-for'] || req.connection.remoteAddress;
      res.json({ ip });
    });
    
    app.listen(3000, () => {
      console.log('Server is running on port 3000');
    });
    
    
注意事项
  • 隐私和安全:获取用户的IP地址需要遵循相关的隐私政策和法律法规,确保用户知情并同意。
  • 准确性:通过第三方服务获取的IP地址可能是代理服务器或CDN的IP地址,而不是用户的实际IP地址。
  • 安全性:避免在前端直接暴露用户的敏感信息,确保数据传输的安全性。
解释
  1. 前端页面加载:用户访问前端页面。
  2. 调用第三方服务获取IP:前端通过AJAX请求调用第三方服务。
  3. 发送请求到第三方服务:前端发送请求到第三方服务以获取IP地址。
  4. 第三方服务返回IP地址:第三方服务返回用户的IP地址。
  5. 前端处理IP地址:前端处理返回的IP地址。
  6. 显示或使用IP地址:前端显示或使用获取到的IP地址。
使用WebRTC API
  1. 前端页面加载:用户访问前端页面。
  2. 创建RTCPeerConnection:创建一个RTCPeerConnection对象。
  3. 创建数据通道:创建一个数据通道。
  4. 创建Offer:创建一个Offer。
  5. 设置本地描述:设置本地描述。
  6. 监听ICE候选:监听ICE候选事件。
  7. 提取IP地址:从ICE候选中提取IP地址。
  8. 前端处理IP地址:前端处理提取到的IP地址。
  9. 显示或使用IP地址:前端显示或使用获取到的IP地址。
使用服务器端获取IP
  1. 前端页面加载:用户访问前端页面。
  2. 调用服务器API获取IP:前端通过AJAX请求调用服务器API。
  3. 发送请求到服务器:前端发送请求到服务器。
  4. 服务器获取IP地址:服务器从请求头中获取用户的IP地址。
  5. 服务器返回IP地址:服务器返回用户的IP地址。
  6. 前端处理IP地址:前端处理返回的IP地址。
  7. 显示或使用IP地址:前端显示或使用获取到的IP地址。

通过上述方法,你可以在前端页面获取用户的IP地址,并根据具体需求进行处理。

2025开年,AI技术打得火热,正在改变前端人的职业命运:

阿里云核心业务全部接入Agent体系;

字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力;

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80%与AI相关……

大模型正在重构技术开发范式,传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代!

最残忍的是,业务面临转型,领导要求用RAG优化知识库检索,你不会;带AI团队,微调大模型要准备多少数据,你不懂;想转型大模型应用开发工程师等相关岗,没项目实操经验……这不是技术焦虑,而是职业生存危机!

曾经React、Vue等热门的开发框架,已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发,那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地,未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。

如今技术圈降薪裁员频频爆发,传统岗位大批缩水,相反AI相关技术岗疯狂扩招,薪资逆势上涨150%,大厂老板们甚至开出70-100W年薪,挖掘AI大模型人才!

在这里插入图片描述

不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为前端人投递简历的门槛。

风口之下,与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰,不如先人一步,掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验,“顺风”翻盘!

大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态,吸引了很多人的关注和兴趣,也有很多新人小白想要学习入门大模型,那么,如何入门大模型呢?

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线,帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型!

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

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