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所谓好的用户体验

所谓好的用户体验由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届年会的主题）

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好的工作想法从哪里来

提出论点好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。反面例子不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。我的触发点沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用好的研究想法从哪里来杜跃进：数据安全治理的基本思路来都来了。

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Python 图像处理_图像处理的一般步骤

Python图像处理基础对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab，集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV的使用上具有一致性，虽然从实验室师兄师姐的口中得知...Python的图像处理较之matlab相对复杂（应该只是代码量的问题），但我依然觉得学习python环境比较实用和高效。...从学习PIL开始 Python Imaging Library ( PIL ) 给 Python 增加了图像处理能力。这个库提供了广泛的文件格式支持，高效的内部展现，以及十分强大的图像处理能力。...以下为我们常用的图像处理功能：图像存储 PIL 设计用于图像归档和图像批量处理，可以使用它建立缩略图，转换格式，打印图片等。现在的版本可以验证和读取大量的图片格式。...为了方便测试，还提供了 show() 方法，可以保存图像到磁盘并显示。图像处理这个库包含了基本的图像处理功能，包括点操作，使用内置卷积内核过滤，色彩空间转换。支持更改图像大小、旋转、自由变换。

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不动程序的设计，不是好的用户体验师

发现问题前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了

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基于matlab的图像处理案例教程_matlab gui图像处理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、imfinfo函数——查看图像文件信息，注意参数是文件路径和文件名，不是图像对应的矩阵。...I Matlab代码： >> I=imread('2.jpg'); >> imshow(I) 显示结果 2、imshow(I,[low high]) 它显示的是像素处理后的图像I，注意的是它只是显示的时候改变了图像像素...，实际上并没有改变图像像素，图像像素值还是原来的值。...Matlab代码： >> I=imread('2.jpg'); >> imshow(I,[0 80]) 它对图像像素的处理是：将I中像素值大于等于high变成high，将小于等于low的变成low，再将...我们在这里做一个实验：下面三幅图分别为imshow(I)，imshow(I,[])和把图像像素值映射为[0,255]所显示的图像。

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【学术分享】刘知远：好的研究想法从哪里来

那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...深度学习之所以拥有如此显赫的影响力，就在于它对于人工智能自然语言处理、语音识别、计算机视觉等各重要方向都产生了革命性的影响，彻底改变了对无结构信号（语音、图像、文本）的语义表示的技术路线。...好的研究想法从哪里来想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...现在很多自然语言处理任务的Leaderboard上的最新算法，就是通过分析错误样例来有针对性改进算法的 [1]。类比法。

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【图像篇】OpenCV图像处理(五)---图像的色彩空间

前言大家好，在上一期的文章中，我们简单的讲解了图像的切割与ROI获取（【图像篇】OpenCV图像处理(四)---图像切割&ROI选取），这样做的目的是，使我们能够对图像的局部进行处理，而不是整个图像...一、图像的色彩空间在前面的图像知识中，我们认识到了图像有两种基本的色彩空间，RGB图像和灰度图像，然后图像还有别的色彩空间，比如：BGR,LAB, HSV等等。...，接着就是对图像分通道获取矩阵，np.dstack()函数是比较注意的地方，按照代码中的操作解读，就是将不显示的通道进行赋零操作，然后将真正的通道图像显示。...2.2 效果展示三、HSV色彩空间 HSV色彩空间（Hue-色调、Saturation-饱和度、Value-值）将亮度从色彩中分解出来，在图像增强算法中用途很广，在很多图像处理任务中，经常将图像从...END 结语好了，本期的OpenCV图像处理知识分享结束了，今天的内容有点多，希望大家下去好好理解并且实践哦，如果遇到不太好理解的地方，请记得后台咨询小编哦，我们一起来解决！

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基于tensorflow的图像处理(三) 多线程输入图像处理框架

])# 定义神经网络输入层图片的大小image_size = 299# preprocess_for_train为图像预处理程序distorted_image = preprocess_for_train...(decoded_image, image_size, image_size, None)# 将处理后的图像和标签数据通过tf.train.shuffle_batch整理成神经网络训练时# 需要的batch...在读取样例数据之后，需要将图像进行预处理。图像预处理的过程也会通过tf.train.shuffle_batch提供的机制并行地跑在多个线程中。...输入数据处理流程的最后通过tf.train.shuffle_batch函数将处理好的单个输入样例整理成batch提供给神经网络的输入层。...通过这种方式，可以有效地提高数据预处理的效率，避免数据预处理为神经网络模型训练过程中的性能瓶颈。?

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【数字图像处理】LeetCode与图像处理（连通域的计算）

基本概念在数字图像处理中，有个连通域的概念连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。...二值图（图上的值只有 0 和 1，或者 0 和 255）是非常常用的一种图像，我们可以用它来寻找目标的轮廓，形状识别等操作，同时，我们也利用二值图来寻找一个图像的连通域。...，必须是单通道 8-bit 的图像 labels：一张和输入图像大小一样的掩膜（mask），对于相同的连通域，使用同一个标号进行标记，背景标记为 0 stats：记录了连通域的一些信息 centroids...cv2.imshow("img", img) k = cv2.waitKey(0) & 0xFF if k == 27: cv2.destroyAllWindows() LeetCode 与图像处理...有读者会问，LeetCode 怎么会和图像处理扯上关系呢，还真有 LeetCode 上的题目是：200：岛屿数量 https://leetcode-cn.com/problems/number-of-islands

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【图像处理】图像去雾的前世今生

基于图像复原的去雾算法。这一系列方法基本是基于大气退化模型，进行响应的去雾处理。...一般来说，去雾后的结果图可能会偏暗，因此可以适当进行一些后处理如采用自动对比度增强，亮度增强，伽马校正（均在公众号分享了）等图像处理方法进行处理，以便得效果更佳的无雾图像。...将上式两边取对数，则可抛开入射光的性质得到物体的本来面貌，即有关系式：这个技术运用到图像处理上，就是针对我们现在已经获得的一幅图像数据），计算出对应的，则认为是增强后的图像，现在的关键是如何得到。...然而，人的大脑在面对一幅图像的时候其实是可以很快的分辨清楚哪里有雾、哪里没有，或者很快分辨清楚近景、远景而不需要其他太多的资料。...目标函数 13.3 图像恢复经过网络处理后，可以得到两个去雾后的图像，一个是生成器的直接输出，另一个是利用估计的和来获得的。

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图像处理的Gamma矫正

就是为了调节照相机拍摄的图像的色调，使他更加符合人眼的观测效果（主要用在）。...说白了就是一种幂函数型的色调曲线，即对于每个像素的灰度I我们把他变成I^{gamma}，当然，在这之前，我们得把灰度值I归一化到(0,1)的范围内。这个gamma分为大于一和小于一的情况。...当他大于一的时候，很明显这个幂函数在(0,1)的区间内是下凸的，图像会变暗；当他小于一的时候，这个幂函数在(0,1)的区间内是上凸的，图像会变亮。通常认为人眼的gamma值大概是0.45左右。

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图像处理的滤镜算法

灰度滤镜将颜色的RGB设置为相同的值即可使得图片为灰色，一般处理方法有： 1、取三种颜色的平均值 2、取三种颜色的最大值（最小值） 3、加权平均值：0.3R + 0.59G + 0.11*B for...反向滤镜就是RGB三种颜色分别取255的差值。...去色滤镜 rgb三种颜色取三种颜色的最值的平均值。...高斯模糊滤镜高斯模糊的原理就是根据正态分布使得每个像素点周围的像素点的权重不一致，将各个权重（各个权重值和为1）与对应的色值相乘，所得结果求和为中心像素点新的色值。...我们需要了解的高斯模糊的公式： ?

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常见的图像处理技术

通过PIL和OpenCV来使用一些常见的图像处理技术，例如将RGB图像转换为灰度图像、旋转图像、对图像进行消噪、检测图像中的边缘以及裁剪图像中的感兴趣区域。...使用OpenCV中的模板匹配搜索图像中的对象。所需安装的库：PIL、OpenCV、imutils 为什么我们需要学习图像处理技术？深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。...“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集，我们必须先深入了解基本的图像处理技术，例如图像增强，包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。...其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别（OCR）。图像处理技术通过识别关键特征或读取图像中的文本信息，来提高图像的可解释性，以便对图像中存在的对象进行分类或检测。 ?...结论我们所讨论的最常见图像处理技术可用于分析图像，例如图像分类，目标检测以及OCR。

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如何培育好的内部开发者平台体验

如何培育好的内部开发者平台体验伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...澄清这些界限，比如如果组织希望平台团队处理所有安全检查，或者如果您的平台工程师只提供工具并且每个团队负责在自己的容器上运行扫描。...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。

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python的图像处理模块

除了opencv专门用来进行图像处理，可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外，python中还有其他库用来进行简单的图像处理，比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作，下面对这些库进行详细的介绍...一、API列表二、tensorflow图像处理函数例程 1、图像编码处理 2、图像大小调整 3、图像翻转 4、图像色彩调整 5、处理框标准 6、图像预处理完整例程 ---- 一、PIL库一、安装命令...四、深度学习框架自带的图像处理函数 tensorflow提供了简单的图像处理函数，可以对图像进行预处理，可以尽量避免模型受到无关因素的影响。...二、tensorflow图像处理函数例程 1、图像编码处理一张RGB彩色模型的图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的每一个数表示了图像上不同的位置，不同颜色的亮度。...这节将给出一个完整的样例程序展示如何将不同的图像处理函数结合成一个完成了从图像片段截取，到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程。

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Matlab的图像处理相关-MRI图像和图像类型转换

1、MRI图像 load mri D = squeeze(D); h0=figure('toolbar','none',......'callback','close'); 2、图像类型转换 h0=figure('toolbar','none',......'string','强度图像',... 'position',[30 120 50 20],... 'callback',[......'string','索引图像',... 'position',[100 120 50 20],... 'callback',[......'string','真彩图像',... 'position',[170 120 50 20],... 'callback',[...

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好照片：最好的照片处理软件

好照片是个全平台的照片处理软件，功能非常强大：媲美单反的全能相机，HDR拍摄，背景虚化，一键增强等功能。...一键增强：傻瓜式的一键操作即可对图片曝光度，细节，对比度，亮度等诸多图像特征进行完美升华。特效&边框：70余种专业摄影师推荐特效，超过20种精致边框。...调整&裁剪：裁剪、旋转、亮度调整、对比度调整、饱和度调整、清晰度调整、暗角调整、色温/色调调整、高光/低光调整等功能为您提供最完善的图像处理工具。...更重要的是好照片是个全平台的照片处理软件：好照片 iPhone 版好照片安卓版好照片 Mac 版好照片 Windows 版好照片在线网页版如果你不想使用 Photoshop 这么复杂的软件对照片进行处理...，而只想找个简单的软件处理照片的话，那么好照片绝对是最好的选择。

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Opencv 图像处理：数字图像的必会知识

文章目录数字图像 1.数字图像概念 2.数字图像起源 3.常见成像方式 4.数字图像的应用 γ 射线成像 X 射线成像可见光波段成像红外线波段成像微波波段成像射频波段成像图像处理、机器视觉、...图像处理目的：改善图示的信息以便人们解释；为存储、传输和表示而对图像进行的处理。...2.数字图像起源最早应用的行业媒体（报纸业）最早应用的时间 20 世纪 20 年代（ 1921 年）最早“数字图像处理”系统的用途通过海底电缆，将图像从伦敦传输至纽约。...客观的讲，当时的应用并不涉及“数字图像处理”，而是“数字图像传输” 3.常见成像方式电磁波谱光子即光量子（ light quantum），电磁辐射的量子 E=hf ，其中 h 为普朗克常量， f...、电子商务等图像处理、机器视觉、人工智能关系图像处理主要研究二维图像，处理一个图像或一组图像之间的相互转换的过程，包括图像滤波，图像识别，图像分割等问题计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景从图像中提取抽象的语义信息

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微服务的优势在哪里，为什么别人都在说微服务好

更强的容错性由于每一个微服务都是独立运行的，处理得当，我们在微服务架构中可以实现更好的故障隔离。当一个微服务发生问题时，例如内存泄漏，不会影响到其他的微服务。...可以灵活的采用最新技术传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...微服务的弊端事物都有两面性，微服务也有一些挑战，这些挑战性问题如果处理不好，你使用微服务可能反而适得其反。那么都有哪些问题呢？...服务的拆分个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...用了分布式架构，多出了一堆问题：数据如何同步、主键如何产生、如何熔断、分布式事务如何处理......。这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。

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图像处理之灰度模糊图像与彩色清晰图像的变换

针对模糊图像的处理，个人觉得主要分两条路，一种是自我激发型，另外一种属于外部学习型。接下来我们一起学习这两条路的具体方式。...第一种自我激发型　　基于图像处理的方法，如图像增强和图像复原，以及曾经很火的超分辨率算法。都是在不增加额外信息的前提下的实现方式。１.　...图像增强　　图像增强是图像预处理中非常重要且常用的一种方法，图像增强不考虑图像质量下降的原因，只是选择地突出图像中感兴趣的特征，抑制其它不需要的特征，主要目的就是提高图像的视觉效果。...图像增强中常见的几种具体处理方法为：直方图均衡　　在图像处理中，图像直方图表示了图像中像素灰度值的分布情况。为使图像变得清晰，增大反差，凸显图像细节，通常希望图像灰度的分布从暗到亮大致均匀。...这就是在空间域中的图像锐化处理，其的基本方法是对图像进行微分处理，并且将运算结果与原图像叠加。从频域中来看，锐化或微分运算意味着对高频分量的提升。

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