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UX最佳演练:驱动

以下内容由Mockplus团队翻译整理,仅供学习流,Mockplus是更快更简单的原型设计工具 我们开展了最佳用户体验演练的系列活动,其涵盖了模和格塔理论是如何帮助我们设计便于用户理解的界面 如今,我们要涉及如何处理这些模背后的行为:俗称设计。 首先我们要明白的是:良好的动是由良好的人际关系驱动的,那我们要如何实现这一切呢? 以下将从几个方面来帮助我们理解什么是好的: 可用性 可用性绝对是我们最喜欢的项目之一。总的来说,它应该作为用户体验设计师的核心,但与我们谈论的也没有什么不同。 例如,按钮是一个可供选择的东西,使其像可点击的标志可能是:其形状本身,深度,颜色,鼠标悬停在它上面时所出现的。做这样的设计,即使不熟悉概念的人也会理解他们是如何的。 下来呢,让我们来看看在设计中实现的一些优点: #1:他们没有时间去思考发生了什么,因而要让用户了解正在发生的事情。 ? #2:自然的保持联系。 ?

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APP与硬件-蓝牙测试

前言 目前APP同硬件模块通信的方主要有几种模:蓝牙、WiFi (Socket 或 HTTP server)、DLNA 音视频共享 (iOS端还可使用AirPlay 蓝牙的两种工作模 1. 中心模 1. 建立中心 2. 扫描外设(discover) 3. 外设(connect) 失败、断开、成功 4. 与外设做数据(explore and interact) 6. 订阅 Characteristic 的通知 7. 断开(disconnect) 2. 外设模 1. 其他操作 1)切换其他蓝牙设备,是否正常; 2)蓝牙断开后重新打开,支持自动; 3)距离超出蓝牙可检测范围,是否会断开,再恢复到可检测范围,能否自动; 4)手机端多个不同蓝牙设备 成功后的数据传输 1)功能上,APP端和蓝牙设备端是否符合正常使用需求; 2)性能上,APP与蓝牙设备的是否满足需求; (本文只讨论了蓝牙设备部分,具体数据传输部分的用例,大家可自行扩展)

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    详解SQL Server(内、外

    标准语法格: SQL-92标准所定义的FROM子句的语法格为: FROM join_table join_type join_table[ON (join_condition join_type 指出类型。join_condition指条件。 类型: 分为三种:内、外。 根据比较运算符不同,内分为等值和不等两种。 1、等值 概念:在条件中使用等于号(=)运算符,其查询结果中列出被表中的所有列,包括其中的重复列。 外分为左(LEFT JOIN)或左外(LEFT OUTER JOIN)、右(RIGHT JOIN)或右外(RIGHT OUTER JOIN)、全(FULL JOIN (CROSS JOIN):也称迪卡尔积 概念:不带WHERE条件子句,它将会返回被的两个表的笛卡尔积,返回结果的行数等于两个表行数的乘积(例如:T_student和T_class,返回

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    SQL的几种:内、左联、右、全

    SQL可以分为内、外。 数据库数据: ? ? 内:内查询操作列出与条件匹配的数据行,它使用比较运算符比较被列的列值。 a,stu as b where a.sutid = b.stuidselect * from book as a inner join stu as b on a.sutid = b.stuid 内可以使用上面两种方 ,其中第二种方的inner可以省略。 3. 叉联返回左表中的所有行,左表中的每一行与右表中的所有行组合。叉联也称作笛卡尔积。

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    Linq中主要有组、内、左外四种

    Linq中主要有组、内、左外四种。各个用法如下。 注:本文内容主要来自《Linq实战》,本例中用到的对象请见文章底部。 1、 组是与分组查询是一样的。 内与SqL中inner join一样,即找出两个序列的集。 与SqL中Cross join一样。 如下例中找出SampleData.Publishers与SampleData.Books的查询语句: var crossJoinQuery = from publisher in SampleData.Publishers from book in SampleData.Books

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    Pandas DataFrame 中的自

    有很多种不同种类的 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。 SQL语句提供了很多种JOINS 的类型: 内 在本文将重点介绍自以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。 自 顾名思义,自是将 DataFrame 到自己的。也就是说的左边和右边都是同一个DataFrame 。自通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。 注:如果我们想排除Regina Philangi ,可以使用内"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 中执行自,如下所示。 也是一种类型,可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。下表说明了将表 df1 到另一个表 df2 时的结果。

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    Spark Streaming中使用HikariCP数据库池与MySQL

    在使用Spark Streaming的应用程序时,我们可能需要将计算结果保存到MySQL中,为了高效的与MySQL进行,这里我们使用HikariCP这个高效的数据库池。 } instance } } 使用HikariDataSource 在foreachPartition的时候,针对每一个Partition来创建一个Connection对象,并在用完的时候使用 evictConnection(connection)来释放数据库。 //获取数据库池 val connection = dsPool.getConnection partitionRDD.foreach(rdd => { val //执行update或者insert语句 connection.createStatement().execute(wordCountSql) } ) //释放

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    python(input)

    #输出 #!/usr/bin/env   python # -*- coding:utf-8 -*- name = input("what is your name?") admin@1234 xcn admin@1234 #输出 #!

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    场景中的续点云预测:综述

    本文简要回顾了顺序点云预测方法,重点介绍了场景。首先,我们定义了PCS预测问题,并介绍了常用的预测框架。其次,通过回顾非预测问题,分析和总结了基于PCS的时空特征提取方法。

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    汽车AI语音 正在让机器近真人

    在用户和车机在自然续对话的过程中,语义理解服务会记住会话的历史,并结合历史处理用户的请求,通过这种方,用户的多次就可以形成一个会话流,与用户的也更加自然。 攀登技术高山,如何让机器能够更近真人依然在等待更好答案 语音是人类最舒适,最直观的流方之一。如今的智能语音产品,变得越来越像人一样聪明且富有感情。 在各类应用场景中,除了智能家居,汽车产品对于语音的需求显而易见。不论是点击、滑动等触摸,在车载环境下都存在安全隐患且并不高效,语音是天然适应车载环境的。 而随着用户对汽车智能化要求的越来越高,更自然的成为语音的发展方向。如何让机器能够更近真人?多模态融合理解、自然全双工对话、自然语义理解成为了新的需要攀登的高峰。 如果说,未来的主流存在多样的可能性,那更高率、更自然、更近于人本能的方向一定是人机的未来。

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    Linux 非SSH

    ssh是linux管理时常用的一个服务,ssh有个特点,属于操作,就是当你执行ssh时,他会要求你手动输入密码 这就给shell脚本带来了麻烦,如果想在脚本中使用ssh进行自动化远程操作,非常不方便 ssh支持双方配置后的免密码操作,但比较麻烦 还有一种常用的方:expect,把密码放入脚本,执行expect,他可以帮助我们自动完成输入密码的这个,expect实质是进行模拟操作,执行脚本时会感觉到这个动作 下面介绍下 sshpass,以非操作ssh,可以直在命令行指定密码,方便了很多 使用示例 (1)命令行中指定密码 .

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    Android 低功耗蓝牙开发(扫描、、数据)Kotlin版

    低功耗蓝牙开发(扫描、、数据)Kotlin版 前言 正文 一、配置项目 二、页面设计 三、扫描设备 ① 绑定视图 ② 检查Android版本 ③ 打开蓝牙 ④ 请求权限 ⑤ 扫描结果 ⑥ 设备适配器编写 ⑦ 数据渲染 ⑧ 开始和停止扫描 四、和数据 ① 绑定视图 ② 初始化 ③ Ble回调 ④ 帮助类 ⑤ UI回调 五、源码 前言   写这篇文章是因为有读者想看看Kotlin中怎么操作低功耗蓝牙 ,再加上我也想写一些关于Kotlin的内容,对于低功耗蓝牙的Java版的,我写了两篇,一个是扫描、,另一篇就是数据,而这篇Kotlin文章我会减少讲解的环节,更多的注重业务逻辑和UI以及Kotlin 当点击一个设备时这个设备,然后就是设备后的数据了,先写现在的业务逻辑。 ① 绑定视图 先进行视图绑定,activity_main.xml 对应的就是ActivityMainBinding。 四、和数据   这里的自然还是Gatt,同样的新建一个Activity,去哪里进行和数据操作。

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    Android 低功耗蓝牙开发(扫描、、数据)Kotlin版

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    ClickHouse

    ClickHouse提供两个网络端口: HTTP 默认8123 TCP 默认9000 建议使用驱动或者工具库与之,例如: Clickhouse客户端 JDBC驱动 ODBC驱动 还有一些第三方库和工具

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    再见了,码平台:语音验证码

    它们两者割裂开来看都是单工的,即码负责单向收数据,打码负责单向处理数据。而我们的验证码(包括CAPTCHA)通常也是单工的,并没有进一步双向的设计。这会不会就是码平台的弱点呢? 有个术语称呼这个“话务系统”——IVR(Interactive Voice Response),语音应答。 ? 有人会抬杠,说我输入验证码的时候从不喘息,屁都不敢放一个,这样不就可以混淆正常用户与STT自动提的区别啦? 马克思主义哲学告诉我们,实践是检验真理的唯一标准。 五、语音验证码的弱点 要说这个方案的弱点吧,当然有。没有弱点的那是吴京。 很显然,语音验证码对用户体验的下降是很厉害的。尤其是启用了分段验证时,用户需要花费一到两分钟才能完成一次验证过程。 如果哪一天,BAT或者其他大厂采用了这方案,或许会在巨大的利润诱惑下,迅速产生验证码的码服务。有理由相信,金钱是技术最好的驱动力,这天可能迟早会到来。

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    CentOS安装noVNC,以Web方付VNC远程

    CentOS安装noVNC,以Web方付VNC远程 什么是noVNC noVNC 是一个 HTML5 VNC 客户端,采用 HTML 5 WebSockets, Canvas 和 JavaScript noVNC 采用 WebSockets 实现,但是目前大多数 VNC 服务器都不支持 WebSockets,所以 noVNC 是不能直 VNC 服务器的,需要一个代理来做 WebSockets 和 y tigervnc-server 执行以下命令并输入密码启动服务 vncserver :1 安装noVNC git clone git://github.com/kanaka/noVNC 创建安全 /utils/launch.sh --vnc localhost:5901 测试 在浏览器访问(注意替换成自己的IP地址) http://192.168.204.10:6080/vnc.html 输入密码,成功!

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    分析技术

    Notebooks是提供一个的工作区,数据科学家可以使用R,python,Scala,SQL等各种语言直在工作区输入,结果直图形化的展现在下面,如下面一个例子:移动设备的地理分布。 ?

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    network3D: 桑基图

    如果您自己有数据,只需要替换输入部分,后面数据格转换代码是通用的。 只需要修改对应的数据,后面格转换的代码通用。 说到可视化,还有之前推出的: R语言可视化包CanvasXpress 视频教程:R语言recharts包绘制图形

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    App与WebView

    webView:decidePolicyForNavigationAction:decisionHandler: 常见的方就是在脚本函数中设置iframe的src属性值,触发WKWebview的代理函数调用 具体如何通过WKWebview传递过来的数据来判断该执行哪个函数,有一种实现方: 用一个字典来储存对应函数地址,这样我们可以通过传递过来的key来获得对应的函数。

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