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关于「阻力」设计

通常来讲,设计目的就是让用户顺畅快速完成任务或达到目标。本文将探讨一下设计「阻力」,以及阻力设计适用场景有哪些。小伙伴们可以仔细阅读哦! 一、何为阻力设计 那何为信息阻力呢? 二、不要让我思考 相信很多交互设计师都读过Steve Krug 《点石成金:访客至上Web和移动可用性设计秘笈》这本书,这本书中讲了很多可用性原则其中第一条定律就是「不要让我思考」。 ,减少阻力对用户影响,在产品中加入情感化设计,用ip吉祥物做一个小章鱼loading动效,大大降低了用户在等待时烦躁情绪 案例4 ? 设计这样做增加了不升级操作阻力,设计很清楚我要达成一个什么样目标,这样阻力设计正是为了迎合商业目的而设计。 ? 结论:信息阻力存在与否需要根据产品不同场景来来判断 交互设计师一般情况下应该减少用户认知负担不要让用户思考也就是减少阻力设计。并根据使用场景和商业目的不同适当增加阻力设计

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AI 预测完结果比赛,还有必要比么?

AI 连体育比赛也要管? AI 这么丧心病狂,还能不能让人好好打球了? Google 将要在 NCAA 比赛中场休息时,利用 AI 通过对上半场比赛数据、和球队历史数据分析,在下半场比赛开始前,对本场赛事结果进行预测。 所以如果你想赌球,想在下半场对比赛结果下注,那么,谷歌 AI 预测可能会对你有所帮助。 这个技术只应用在赌球上?当然不是。 但无论是谷歌 AI 还是各路产品,如果真能对一场比赛结果进行精准预测,并且长期合作下去,不论结果如何,这都将是体育史上悲哀。 (误) 我们经常讨论到 AI 在未来生活中地位和作用,既对 AI 改造后科技充满期待,又恐惧 AI 是否会反噬人类。

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    Python|判断程序设计比赛日期正误

    问题描述 让我们来看看原题是怎么说:在输入一个字符串中包含年份信息,正确年份信息表示为年份-月份,其中年份在1979到2019之中,月份表示为01,02...11,12。 请找出正确年份第一个数字位置。如输入1993dec12342019-1216.应输出12.因为2位置就是12。 解决方案 了解到题目后,要知道体中关键信息,抓出正确年份出现第一标准,也就是“-”,然后在判断“-”前后年月份是否符合要求。 (1)分析题目后,就编程具体实施。 首先肯定是找到字符串中“-”,所以采用for来遍历。 (2)找到“-”之后,在截取字符串中“-”前四个数字,判断其是否在1979到2019之间。 (3)然后截取“-”惠普两位数字判断其是否在01,,,12中。 (4)最后直接输出满足所有条件年份第一个数字位置。否则输出-1.

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    关于设计模式思考

    为什么叫设计模式 什么是设计模式 设计模式最初是被 GoF 于1995年提出。 该书提出了23种经典设计模式。 设计模式(Design pattern)是一套被反复使用、多数人知晓、无数工程师实践代码设计经验总结,它是面向对象思想高度提炼和模板化。 年,确因互联网迅速崛起才变得家喻户晓; Python 诞生于1991年,而下一场技术革命已然开始,AI 时代已然成风。 在 AI 领域中已经被广泛使用 Python 必将成为下一个时代第一开发语言! 最热门 AI 开源框架 PyTorch 和 TensorFlow 都已经采用了 Python 作为接口和开发语言。 除此之外,还有一堆 AI 相关框架库,也都纷纷采用,如 AIMA、pyDatalog、SimpleAI、PyBrain、PyML 等。 作为这么一门有前途语言,必然是要去学习和使用

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    全球AI挑战-场景分类比赛源码(多模型融合)

    全球AI挑战赛中场景分类比赛源码,比赛已经告一段落,这里对总结一下比赛期间遇到问题,踩坑等做个总结。 源码快速接入 数据集,代码获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 AI 即可获取。 配置数据集路径 打开config.py,找到下面的位置,根据自己电脑系统在对应位置配置上数据集路径 ? Keras自带图片增强远远不够,这里选择了imgaug这个图片数据增强库, https://github.com/aleju/imgaug 直接上图,这种效果是目前Keras望尘莫及,尽可能最大限度利用当前有限数据集 挑战官网 https://challenger.ai/news/ai_challenger

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    关于某恒CTF比赛web题-眼睛瞪得像铜铃

    竟敢踩我一只耳尾巴!') == $_POST['Black-Cat-Sheriff']){ die('有意瞄准,无意击发,你梦想就是你要瞄准目标。相信自己,你就是那颗射中靶心子弹。')

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    关于 ZHTableViewGroup 设计之路

    关于 ZHTableViewGroup 设计之路 关于ZHTableViewGroup思想如何产生 之前复杂页面不用表格要对于小屏幕做适配添加滚动 需要可以滚动试图无非就是 UIScrollView 或者 UIScrollView 子类 删除页面某些试图或者增加没那么容易 做复杂表单十分复杂要写一些判断逻辑 十分复杂 对于表格元素赋值要精确不认会 crash 等等其他吐槽原因 我对于针对 经过这样思考,觉得这个办法还是可以,ZHTableViewGroup应运而生 关于ZHTableViewGroup架构 ? 分为三种不同模块 中间空格也可以作为一个单独模块 我们对于 UITableViewDataSource和 UITableViewDelegate 方法进行分离 返回组个数 public func } 关于groups数组元素怎么来呢 ?

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    还在发愁AI课程设计或者暑期科技小论文?来参加NVIDIA这个比赛吧!

    复旦学生操作火了,其实你也可以做一个AI应用协助学校科技防疫! 本届Hackathon活动以AI助力防疫——创建AI“大白”为主题。 身着白色防护服工作人员辛苦奋战在抗疫一线,我们可以通过AI技术辅助防疫工作,例如口罩识别检测和口罩佩戴语音提醒,小区门禁二维码识别等场景应用, 学习AI项目在疫情防控中设计理念。 AI应用程序。 这也是高校教育里一直注重培养能力。 很多参赛队伍甚至会在比赛后,直接拿这个项目报告书作为自己课程设计、科技小论文、毕业设计内容基础。 第五届Sky Hackathon第一名项目报告书 第二届Sky Hackathon大赛收官,他们凭什么蝉联冠军 更多关于Sky Hackathon活动信息,可以访问: 第一届活动可以访问: https

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    ai怎么设计漂亮线条字体? ai设计漂亮文字技巧

    如何用AI绘制好看线条字效果呢?今天我们就来看看ai设计漂亮线条字体教程。 ? 1、双击运行AI软件,并新建一个空白画板; ? 2、使用钢笔工具随意绘制一段直线; ? 3、使用“宽度工具”改变线条粗细; ? 4、按住Alt键复制几个线段,并更改为不同颜色; ? 5、打开画笔工具窗口,全选线条,并将其拖入画笔窗口中; ? 6、新建“艺术画笔”,点击确定,这样一个多彩线条艺术画笔就设置好了; ? 7、最后,就可以通过该画笔绘制好看线条文字啦! ?

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    关于口令强度等级设计

    近来在笔者所参与一款产品中涉及到口令安全功能设计,其中一项功能是有关于口令强度。 在设计该功能过程中势必涉及到口令强度划分设计,怎样口令才算是低强度,怎样口令才算是高强度? 目前诸多Web系统注册功能中口令强度设计及划分也无统一标准,更有甚者是直接根据口令长度来设计口令强度划分。 在许多情况下,破解速度取决于CPU运算能力,但更多时候攻击者面临是联网破解甚至口令系统设计种种防护手段,这时网络、I/O、运算能力甚至系统防护措施都必须考虑在破解速度之内。 鉴于当前GPU运算能力越来越强大,笔者在设计口令强度划分时不得不参考上文中GPU集群破解速度,上文中所提到GPU集群暴力破解速度最低也达到百亿次每秒,故以100亿次/秒破解速度为参考,并假设破解时间不足一天口令即为低强度

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    关于权限表基本设计

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 对于一个系统,必须严格控制权限,权限表设计是基本。 基本权限表有五个,即用户表,角色表,权限表,用户角色表,角色权限表。 permission 用户角色表 user_role id user_id role_id 角色权限表 role_permission id role_id permission_id 基本权限表是这样 ,可以向里面加入另外字段。 如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    ai怎么设计YOGA图标? ai环形风车图形设计方法

    AI想要绘制好看YOGA图标,该怎么设计呢?下面我们就来看看详细设计方法。 ? 1、双击运行AI软件,并新建一个空白画板; ? 5、随后,使用形状生成器工具删除多余部分; ? 6、随后,再用钢笔工具分别沿顶点绘制4段弧线,使每个凸出部分成一定弧度; ? 7、最后,再使用形状生成工具,对每个部分进行上色,这样一个好看YOGA图案就绘制好了! ?

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    “打脸”世界杯:AI界没有预测比赛章鱼保罗

    今年世界杯,(赌)球(徒)迷们开始指望起了人工智能预测以求发家致富,各大研究机构也基于自己算法模型给出了预测赔率和结果,甚至还有专门 AI 赌球 APP 上线,它们预测不像动物那样玄乎,大数据分析看上去似乎都是 综上来看,除了冠军归属还是个未知数外,德国和西班牙爆冷折戟几乎使得所有的 AI 预测结果全部宣告阵亡,但问题是,这是否意味着机器学习在预测世界杯冠军没用? 这也说明由机器学习驱动来预测赔率在一定程度上是可行,只是在结果准确性上效果较差。对于需要庞杂数据 AI 而言,只有可用数据质量和数量越好,准确预测可能性才会越大。 尽管许多研究机构利用 AI 算法试图去捕捉比赛随机性,让预测结果变得可控,但在比赛过程中,还有气温、裁判、球员和团队整体状态等不可控变量,也就是所谓“运气”成分,而任何模型和人为预测在它面前都是无力 正如高盛发表免责声明所称它们即便使用了最高级统计技术,但预测仍然高度不确定。 足球是不可预测比赛,这才因此显得有趣。所以不妨把 AI 预测世界杯看做是一项娱乐游戏,享受比赛就好。

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    关于redis key命名规范设计

    一、实现目标 简洁,高效,可维护 二、键值设计规约 1 、 Redis key命名风格 【推荐】Redis key命名需具有可读性以及可管理性,不该使用含义不清key以及特别长key名; 【强制】以英文字母开头 key命名以key所代表value类型结尾,以提高可读性; 示例:user:basic.info:{userid}:string 3 、 value 设计 【强制】:拒绝bigkey(防止网卡流量、 3、【强制】 关于过期时间 Redis key一定要设置过期时间。要跟自己业务场景,需要对key设置合理过期时间。 9、【推荐】关于集合类操作 出现问题最多就是超时问题,因为使用了O(N)操作,导致服务超时,甚至服务不可用。 使用Set,Zset,List,Hash等集合类O(N)操作时要评估当前元素个数规模以及将来增长规模,对于短期就可能变为大集合key,要预估O(N)操作元素数量,避免全量操作,可以使用HSCAN

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    关于设计模式那些事(一)

    通常我们说设计模式,指的是GoF23(Gang of Four),包括23个常用设计模式。这里尝试从不同角度聊一聊其中几个设计模式。 1. 单例模式 单例模式可能是一个程序员最早接触设计模式之一,因为这个设计模式适用场景非常广泛。 除此之外,我们可能还听过一个术语:反向代理reverse proxy,nginx就是一个流行用于实现反向代理开源软件;还有,在之前一篇文章中(这些年我对微服务理解)提到API Gateway, 所以,这里proxy和上面的代理有些类似,都是帮忙转发请求到具体请求处理服务器,并且对请求做一些额外处理。 SpringAOP面向切面编程,底层就是基于JDK动态代理或者CGLIB。 3. 观察者模式 简单讲,可以把观察者模式理解成事件监听机制,当一个事件发生时,触发所有提前注册好监听方法。

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    关于MVC设计模式下Model

    内容1: 1.大多数情况下,会有两个关于Model文件。 一个称他为Entity Model,他里面的字段一般是与数据库直接交互,也就是说,Entity里面每一个字段赋予属性都是对应着数据库来。 还有一个称之为View Model,这个呢,他是间接与数据库交互,比如:我们数据库有个字段是某人出生年月,但是我View里面想显示是某人年龄,因此,我View Model里面必须要建立一个年龄字段并赋予其属性 过程: 1.首先,Entity是必须,此外需要创建一个View Model,并编好对应字段。 ? 2.字段转换 ? 重写一下: ? 3.View实现可视化 ? 重写后view: ? 内容3:Data Annotaions(数据注解) 1.如下图所示,代码中Data Annotaions用法: ? 常用: ? 举例: ? Post使用时必加项: ? 关于验证使用举例: ?

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    被“嫌弃”AI药物设计

    每当新事物兴起时候,总是会有保守论调试图抑制它萌芽。 ? 前两天看到一篇题为“AI设计药物,泡沫还是未来?” 作为一个AI制药科研从业者,笔者赞同上述两个公司化合物创新性不够突出看法,但却很难认同作者作为一个专业科研人员在未深入了解这个领域情况下去打击人们对AI药物设计兴趣。 虽然我同意关于人工智能在药物研发领域”有些夸大说法,但这并不意味着AI在这方面没有真正实际收获。 这些情况都说明了AI制药仍大有可为。 世界AI药物设计到底是泡沫还是未来笔者也看不清楚,但中国AI制药还远远谈不上泡沫。 望药物设计前辈和同僚不要丧失对新工具兴趣与探索,也望正在从事AI药物设计同行们再接再厉,早日做出真正值得为之欢呼优秀成果。 AI正在努力理解制药困境,希望制药也能对AI多一些包容和好奇。

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    CVPR NTIRE比赛双冠,网易互娱AI Lab是这样做

    机器之心发布 作者:网易互娱 AI Lab 近日网易互娱 AI Lab 获得第七届 NTIRE HDR 比赛全部两个赛道冠军。 本文将详细解读他们双冠比赛方案。 这是网易互娱 AI Lab 夺得多项国际冠军后,再次登顶国际 AI 竞赛,展现了网易互娱 AI Lab 在人工智能领域综合实力。 方法概述 由于任务两个赛道均要求训练高效 HDR 模型,网易互娱 AI Lab 凭借以往对 low-level 视觉任务和轻量化网络设计经验积累,在基线模型基础上,提出了一个 Efficient 基于本次比赛计算量目标考虑,对网络部分做了以下设计: 1.

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    关于入行AI几个常见问题

    作为AI从业者,笔者经常被问及关于入行或转行AI问题,其中颇有一些高频重复出现,今天总结出来几个,供大家参考。 ? 问题1:年龄偏大了,而且之前也不是计算机相关专业,怎么才能转行做AI? 因此,转行的人员如果能够充分利用之前专业背景,而不是抛弃它,以前专业就会成为加分项。以此为突破转向AI,反而可能比去读一个学位更容易。 另外,现在许多行业都在尝试AI+,把AI技术应用于传统业务。 很多企业在尝试AI转型时,会聘用一些有AI背景咨询人员,为他们做规划和解决方案。 假设能够有这种经历,或者至少对自己行业数据有足够深入了解,对于业务应用有思考和尝试,就拥有了XX行业AI实践经验。而不必非要通过读书或者打比赛来提升背景。 ? 至于AI在医疗方面的落地,更多不是技术问题,而是体制壁垒和数据获取问题。 要做医疗AI,首先得能和医院对接上。

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    2017 年关于 AI 九项预测

    AI 算是 2016 年一个热点,并且热度在短期内并不会消散。投资、收购、尝试、重组和突破使 AI 产业在过去一年里产生了巨大影响。以下是关于 AI 在 2017 年形势九项预测。 ? 1. 回归现实 AI 将会「落地」。我们将不再讨论遥不可及的人机大战 Skynet 预测,而是去弄明白,如何通过对 AI 利用,梳理大量零散大数据,以帮助我们实现梦想。 当人们明白 AI 能够做什么和正在做什么,并由此塑造出更真实 AI 未来图景,大肆宣传浪潮就会逐渐平息了。 我们会将 AI 视为经济生产力关键因素,从业务流程外包到计算机视觉再到自然语言处理和更多其他业务,当前 AI 技术将会得到强化,我们会将其整合进入现有系统,并逐渐丰富我们生活、完善各类业务。 安全将被强化 AI 对于国家安全至关重要,我们在起步时期对安全探讨还不够多,我说不只是网络安全,我们需要 AI 来确保边界、输电网络、警察局、急救人员和软基础设施安全性。 9.

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