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...不要只关注当前需求的好坏,随时收集数据,为以后的优化做准备。要说服产品经理最好的方法是用数据,但不是所有的东西都是一开始就有数据的,需要不断的尝试、积累。
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。
看到这个标题大家应该会好奇数据万象到底是一个怎么样的产品呢?如何快速上手数据万象?它与对象存储 COS 有着怎样的联系?以及对象存储 COS 如何结合数据万象使用?...数据万象 CI 作为一个功能型的 PaaS 服务产品,它提供了大大小小上百种的数据处理和数据分析能力。如何通过数据万象为您的业务数据赋能,盘活您的云上数据将是我们为您解答的问题。...数据万象应用书孰是腾讯云存储知识小课堂的一个系列,是一个围绕数据万象(Cloud Infinite,CI)的产品特性、应用场景、客户案例等内容展开的直播交流平台。...经过一个多月的筹备,数据万象直播小课堂将于12月2日19:00开播。大家是不是想知道我们这次直播的课题有哪些?接下来我们一起看看吧! 【福利】转发朋友圈集赞60个将有机会获得精美礼品一份哦!
数据万象 CI 是依托腾讯云对象存储的数据处理平台,它提供了大大小小上百种的数据处理和数据分析能力。如何通过数据万象为您的业务数据赋能并盘活您的云上数据,我们本期直播将为您解答。...数据万象应用书塾是腾讯云存储知识小课堂的一个系列,是一个围绕数据万象(Cloud Infinite,CI)的产品特性、应用场景、客户案例等内容展开的直播交流平台。...数据万象书塾直播第七期我们邀请到了腾讯云存储高级研发工程师“许健”,介绍数据万象AI智能存储篇 。...分享内容 本次分享内容主要详细介绍支撑数据万象多个产品体系的AI算法能力,揭秘深度神经网络、多模态技术等AI底层技术原理,探讨其给数据万象产品引入的技术优势,如何打造先进的云上智能化解决方案。...分享大纲 1、数据万象AI能力概览 2、AI底层技术揭秘 3、激发数据潜能,打造云上智能化解决方案 直播时间:3月17日(周四)19:00 报名方式:只需扫描海报下方二维码输入手机号即可报名,直播中还有互动抽奖环节哦
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
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。...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。...看最近的BERT、GPT-2,我理解更多的是将深度学习对大规模数据拟合的能力发挥到极致,在深度学习技术路线基本成熟的前提下,大公司有强大计算能力支持,自然可以数据用得更多,模型做得更大,效果拟合更好。...所以不如提前考虑,哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务,如常识和知识推理,复杂语境和跨模态理解,可解释智能,都还没有可行的解决方案,我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
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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...主要是应用程序开发人员,但也不要忘记可能需要硬件或其他不同功能的数据科学家和机器学习工程师。她还观察到,在平台设计中需要考虑领导和治理社区——包括监管和金融。...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?...“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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我六月底参加深圳的一个线下技术活动,某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版,说:“我说话的这会儿,我们可能就有新版本在发布。”,这句话令我印象深刻。...传统的单体应用,所有的功能模块都写在一起,有的模块是 CPU 运算密集型的,有的模块则是对内存需求更大的,这些模块的代码写在一起,部署的时候,我们只能选择 CPU 运算更强,内存更大的机器,如果采用了了微服务架构...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。...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。
对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么买域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...其实有心的用户会发现,网络上的域名供应商虽然多,但不少域名供应商的都只是代理的性质,所提供的域名种类相对比较少,因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商,这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好?如何挑选域名供应商?
导语 近期AIGC的爆火让人们觉得AI似乎无所不能,打工人们已然将 AI 发展成了工作的一大助手,但同样也伴随着很多AI的受害者。...使用方式 数据万象是腾讯云提供的一种全面的图片处理解决方案,数据万象提供了功能强大的盲水印API接口,方便您在自己的应用或系统中快速接入盲水印能力,使用流程如下图所示: 1、在 COS 控制台 - 智能工具箱...,体验盲水印功能 盲水印体验地址:https://console.cloud.tencent.com/cos/toolbox/Compress?...具体 API 参数格式请看接口文档(https://cloud.tencent.com/document/product/436/46782) 效果展示 打水印前 打文字盲水印“数据万象”后,图片内容看不出水印痕迹...以上展示了数据万象盲水印的效果,能给帮助 AIGC 创作者给图片打上隐蔽的水印,同时无法被肉眼察觉,达到保护作品的目的。 点击阅读原文,了解更多使用技巧!
铭记历史教训,现在最关键的问题已经变成了找到真正有用的数据。数据的量的确增加了,但值得注意的是:大部分的增长都来源于非结构化数据。 让我先根据Webopedia的定义来解释什么是非结构化数据。...尽管每个单独的文档可能都包含基于其创建程序的特定结构或格式,非结构化数据也可以被认为是“结构松散的数据”,因为数据源其实是具有结构的,但数据集内的所有数据包含的结构可能不尽相同。...与此相反,数据库则是一种常见的“结构化”数据。 所以回顾历史,我们现在讨论的除了数据超载还加上了一个新的变数——代表了大部分新增数据量的非结构化数据。非结构化数据代表着新的量的产生。...例如,如果用分类法来标记搜索索引中的文件,那么当用户用关键字搜索该内容时,分类法就可以作为给终端用户的筛选选项显示在搜索结果的左侧。多种分类法可以结合起来作为过滤器来实现强效深度挖掘的搜索体验。...引擎利用本体论就可以返回一个特定的结果:“亚伯拉罕-林肯”。 本体论最简洁的表述方式: 什么是数据? 这意味着什么? 它哪里来? 为什么我们需要它——一旦我们知道这些,我们就能找到真正需要的数据了。
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