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。
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。
目的地2：到达服务器的RTDB，实时数据库，实时数据库保罗万象，如下图所示，所有的组态信息、动态数据、报警、趋势等等都包含在RTDB中。...目的地3：到达C300控制器的内存里 目的地4：到达一个文件里（Checkpoint文件，是组态数据的保险箱，下一篇介绍） 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通，以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通，需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心，为了保证系统内的数据不会丢失，PKS就设计配备了一个保险箱体系，这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中，只要你别把保险箱弄丢了（别把Checkpoint文件删除了，硬盘别损坏），你的数据就万无一失，肯定不会丢。...一旦某个控制器里的数据部分丢失或者全部丢失（比如说控制器停电了，没有配备内存备份电池，或者时间太长，电池耗尽，控制器里的数据就会全部丢失），养兵千日用兵一时，此时Checkpoint文件就可以发挥作用了
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。
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？
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。
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。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
大数据作为重点赛道之一，在白皮书里面也传递了腾讯云对这个赛道发展趋势的判断：云原生，数据治理，数智融合，隐私计算。 今天飞总结合自己的理解，聊聊云原生和数智融合为什么是大数据发展的趋势。...当时唯一的选择是亚马逊。 这算是云计算和大数据的第一次集合。说实话，大家都没想到云计算和大数据的集合，既给了大数据广阔的发展空间，也为云计算找到了一个非常重要的使用场景。...一般的公司要数据没数据，要技术没技术。而腾讯不一样。 一方面，腾讯有大量的数据在手。有数据的公司，在互联网时代，都是有金矿的公司。...这就是腾讯云大数据智能推荐平台牛逼的地方了。 腾讯云大数据智能推荐平台客户使用的效果怎么样呢?...互联网大厂的优势是基于大量的数据和算力搞出来的高效率的挖掘数据的铲子，和业务实践的经验教训。这些东西如果能够整合在一起，形成一个SaaS产品，这无疑是大数据和人工智能结合，赋能千家万户的典范。
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这是一个不可遏制的发展趋势，也是人类进步的标志。 随着当下全球数据的增长已经到了一个高峰，数据的存储单位不断扩大，由此大数据的概念被重视，如何处理海量的繁杂数据就是这个时代转型的关键所在。...大数据引领生活 从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。...-无法从各个角度对整体的销售数据进行切片分析,拥有数据却非掌握数据 ▼无法根据市场走势制定营销策略 -只能根据粗浅的数据进行感性的市场判断与决策,风险很大 -无法以数字化的方法对市场表现进行精确衡量,...第二，中国人口和经济规模决定中国的数据资产规模冠于全球，客观上为大数据技术的发展提供了演练场。 大数据的运作是在一个超出我们正常理解的范围之上的。...学会聆听数据发出的声音，第一需要与时俱进，跟上时代进步的步伐。第二改变我们看待知识价值的方式。第三扩展大数据的广度。 随着数据价值转移到数据拥有者手上，传统的商业模式同时也被颠覆了。
超市、便利店，作为重要的线下场景——那种真实的质感和社交体验是无法被物流优势替代的，这是无人超市独有的连接场景与内容。...基于新技术和数据能力的本地化基础设施 事实上，无人超市靠“无人”的新奇概念是无法获得持续性的客源流量的，这就需要从技术层面实现消费体验的跨越式改变。...，线上线下提供人脸识别体系支持；而从自拍到自拍杆再到自拍亭，品牌也正认识到拉近客户距离的最好方式是创造本地化新体验，并让他们积极转发和分享。...数据个体化从个体数据切入，进入到用户运营体系和数据经营资产，这是无人便利店轻松完成个体数据的获取、运营和精准匹配的关键，也是无人便利店成为本地化效率基础设施的核心驱动力。...同时，中国消费者的需求从效率，体验到情感，全方位升级，“无人超市”的出现则显得顺理成章，更像是一个新零售多业态爆发的开始。
那么，当越来越多的二线甚至三线城市迎接来了自己的地铁，中国哪里的地铁是最拥挤的呢？...最拥挤的地铁线，都在上班路上 谈到拥挤的地铁线路，很多人都在电视上看过北京天通苑站的挤地铁盛况，但是天通苑所在的五号线并不是北京最拥挤的线路。...通过报告发现，广州地铁3号线以每小时最高6.43万人次搭乘的数据，超过北京、上海的所有线路，位居高峰小时断面客流排名之首。...节假日的地铁才是流量之王 从时间的维度会发现，除开早晚高峰的因素，当一个车站的客运量上升明显，它通常与节假日的出现相关。...事实上，全国最高客流量的数据出现在2018年8月17日的广州体育西路站——前文已经提到，体育西路站是地铁3号线的交叉点，全线路客流汇合于此，而这一天正值七夕节，因此创下了84.6万人在此站经过的惊人数据
你知道么，每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’，10个里有9个说的都是‘社交网络’中流出的用户行为数据。...如果真能玩儿转这些数据，介些巨无霸SNS就能为用户提供无比贴合的个性化内容，以及无与伦比的综合体验，同时，广告商们还能更精准地定位到那些真正对他们产品感冒的用户。...社交网络发展至今，中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握的不同类别的庞大数据网络；听上去颇为高大上不说，还跟‘大数据’与生俱来的‘难以驾驭性’有点相得益彰的效果。...LinkedIn的职业图谱：LinkedIn掌握的价值数据在于每个人的工作经历和职业人脉；注意，这里说的‘每个人’指的是：全世界的白领劳动力。...每天的5亿条推文为新闻和要闻提供了一个最接近于‘实时’的窗口。据Pew的研究数据，Twitter美国用户中有52%把该平台当做主要的新闻获取渠道。 摘自：搜狐
爬虫请求解析后的数据，需要保存下来，才能进行下一步的处理，一般保存数据的方式有如下几种： 文件：txt、csv、excel、json等，保存数据量小。...关系型数据库：mysql、oracle等，保存数据量大。 非关系型数据库：Mongodb、Redis等键值对形式存储数据，保存数据量大。 二进制文件：保存爬取的图片、视频、音频等格式数据。...： 使用open()方法写入文件 关于Python文件的读写操作，可以看这篇文章快速入门Python文件操作 保存数据到txt 将上述爬取的列表数据保存到txt文件： with open('comments.txt...pandas支持多种文件格式的读写，最常用的就是csv和excel数据的操作，因为直接读取的数据是数据框格式，所以在爬虫、数据分析中使用非常广泛。...关于pandas操作excel的方法，可以看这篇文章：pandas操作excel全总结 一般，将爬取到的数据储存为DataFrame对象（DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例
我们都知道 InterSystems 的 Studio 可以创建存储过程。但这个存储过程我们保存的时候是保存在哪里？存储逻辑如果我们在 Studio 创建存储过程的话，存储过程是存储在数据库上面的。...本地文件夹中是没有存储的。选择系统下面的存储过程，然后选择 Go 去查看系统中存储的存储过程。然后选择命名空间中的 USER，然后在右侧可以看到存储的存储过程。...然后可以单击 Code 来查看当前存储在系统上面的存储过程的代码。我们在本地的代码修改会自动上传到服务器上的，所以如果服务器崩溃，你的本地代码可能没有保存。...所以，感觉可能还是需要本地保存下存储过程为好。https://www.isharkfly.com/t/intersystems/15214
联邦学习 联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术， 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下...结局是，没有集中的数据中心，通过深度学习机制进行训练。以往，基于「云」的计算通常被认为是数据孤岛问题的潜在解决方案，但事实证明，对于大量数据来说，这一过程既昂贵又耗时。...破局的希望 消费者保护措施和数据隐私是不可协商的，也是建立必要信任的底线。但在另一方面，它也带来了数据饥荒和人工智能增长放缓的风险。...联邦学习是一个机器学习框架，它允许用户使用分布在不同位置的多个数据集来训练机器学习模型，同时防止数据泄露并遵守严格的数据隐私法规。实际上，根据数据的分布特征，联合学习有三个主要类别。...简而言之，这是一种新型的「数据共享经济」，它通过使用多个利益相关方的数据来训练算法。数据持有者通过共享数据资源受益，而应用程序提供商则通过提供服务而受益。
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