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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...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。

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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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大数据智能匹配：目标用户在哪里，广告就到哪里

(图片来源：网络) 大数据洞悉每一分广告费花在哪里著名广告大师约翰·沃纳梅克提出：我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了。...一站式智能营销平台城外圈以“广告好效果”为核心目标，致力于为品牌主解决营销问题。随着大数据技术的快速发展，移动端网络用户的行为追踪变得更为便利。...智能匹配目标用户在哪里，广告就到哪里大数据精准营销的核心在于让广告在合适的时间，通过合适的媒体，以合适的方式，投给合适的用户群体。...、平均阅读、头/次条点赞、10W+阅读文章数统计等媒体影响力数据；周阅读趋势图、工作日以及周末发布时间柱形图等图表分析数据，以大数据分析方法实现对媒体传播价值客观、准确的量化评估，从而让品牌清楚自己的目标用户在哪里...灵活运用场景营销，通过搭建不同的场景来将品牌信息传播给用户，满足用户互动的心理需求，可有效加强用户体验，从而提升其对品牌的印象。

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「数据饥荒」之后，人工智能的未来在哪里？

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...现在，在人工智能第三次崛起的末期，这个新兴领域的命运仍然不确定。凛冬已至很大程度上，人工智能的兴起是由大数据的可用性推动的。...大数据推动了面部识别、营销推广等许多领域深度学习的发展，这一度被视为人工智能浪潮的主要突破之一。...虽然这些政策对于保护消费者隐私很重要，但它们也对数据的使用施加了严重的限制，从而间接影响了人工智能应用程序未来发展的新方向。...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。

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智能医疗的春天在哪里？

总而言之，目前的智能医疗，面临着“难诊断”、“不便利”、“不能医”这三大问题，与智能相去甚远。智能医疗的春天在哪里？吐了那么多槽，有人肯定会说，那按照你那么说未来移动医疗无路可走囖！...1、减少人为数据的输入移动医疗的数据未来一定要尽量地减少人为数据的输入，更多地用传感器用智能可穿戴设备作为数据采集的入口，确保数据采集的准确性和标准化。...2、利用大数据技术让硬件变得更“智能” 现有所谓智能硬件的智能程度还不够，是因为还没有将病种细分化，从细分病种入手，收集大量标准化、连续性数据，然后利用大数据技术让硬件变得越来越“智能”。...最终智能硬件可以变成医生诊断以及用户健康管理的一个个性化、智能化助手才是关键。 3、要有突破性创新，带来更好的用户体验医疗本身就是个逆人性的市场，没人愿意吃药，没人愿意为了测量某个指标去刺破皮肤。...智能可穿戴设备的出现，让医疗市场变得不那么逆人性，但是还不够。我们相信随着技术的突破，会有让用户惊喜、体验绝佳的产品出现，越智能越“傻瓜”的设备将改变市场格局。 ?

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【商务智能】数据预处理

商务智能系列文章目录【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录商务智能系列文章目录前言一、数据预处理主要任务二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化总结 ---- 前言在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务数据预处理主要任务...: ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一样本数据的取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别和处理数据缺失 , 噪音数据...| 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化 , 数据清洗 , 特征提取与特征选择 ; 数据规范化涉及

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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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人工智能的未来在哪里吗?

不能复制人类智力被认为是大自然的恩赐，关于人类智力是否会被复制的伦理争论将继续下去。 5、人工智能的应用和例子虚拟个人助理在这种情况下，从各种来源收集大量数据以了解用户。...这些公司正在加强在人工智能领域的领先地位。在生活的每个领域，人工智能都是存在的。我们使用人工智能将大数据组织成不同的模式和结构。此外，模式有助于神经网络、机器学习和数据分析。...与你的团队一起讨论潜在的用途团队必须在业务领域投入和鼓励，AI可以被部署。数据重、效率低的过程可能会带来好处。此外，找到它们存在的地方。另外，人工智能是如何解决这些问题的。...做好准备在此之前，为了使人工智能的价值最大化，最好确保您当前的流程，即以尽可能好的方式工作。合作与非竞争性业务合作。在编程和支持人工智能方面，这还远未实现。人工智能有可能改变企业。...解决气候变化问题这看起来像是一个机器人的高阶指令，但是有人说“机器比一个人拥有更多的数据访问权限——存储的统计数据多得令人难以置信”。我们可以使用大数据，以便人工智能有朝一日能够识别趋势。

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【学术分享】刘知远：好的研究想法从哪里来

所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人之所以还被列为人工智能主要方向，也许正是因为它们尚未被解决，尚能代表“人类智能”的尊严。而我们要开展创新研究，就是要提出新的想法解决这些问题。...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。

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数据库并发处理 - 上的一把好锁

我们都是知道，数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时，锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围，MySQL 中的锁可大致分成全局锁，表级锁和行锁三类。...因此，修改 global 变量的方式影响面更大，不建议使用。在异常处理机制上有差异。...元数据锁与表锁手动加锁不同，元数据锁会自动加上。为什么要有 MDL？ MDL 保证的就是读写的正确性，比如在查询一个中的数据时，此时另一个线程改变了表结构，查询的结果和表结构不一致肯定不行。...但在一部分行记录变成0 时，代码需要特殊处理。总结本篇文章中，依次介绍了全局锁、表级锁和行锁的概念。...对于全局锁来说，使用 InnoDB 引擎在 RR 级别和 MVCC 的帮助下，可以让其在备份的同事更新数据。

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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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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。...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。...局部上色：在一张灰调的图片上让色彩成为了视觉的焦点，局部上色功能为您轻松搞定。...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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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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买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？

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？

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Uber如何处理和使用乘客数据改善App的体验？

前言数据对于我们的产品而言至关重要。数据分析帮助我们为使用我们服务的用户提供了流畅的体验。它也让工程师、产品经理、数据分析师、数据科学家可以在了解情况后作出明智的决定。...我们是通过在后台记录服务层的数据来实现的。后台日志记录处理的数据更多，有些是移动端没有的，有些是移动端处理不过来的。由移动端或其他系统发起的每次后端调用都会有数据记录。...图 2 各种离线数据处理场景让我们考虑一下下面这个问题描述： 1. 快捷乘车改善了乘客体验，促成了更多转化（出行）吗？...在离线建模的表中，测试框架被用于确保数据的正确性、覆盖率以及各表之间的一致性。每次管道运行都会触发配置好的测试，保证产生的任何数据都能满足质量 SLA（服务水平协议）。...不说别的，它可以帮助我们改善用户体验，这反过来又增加了用户粘度，促进了用户增长。此外，在添加新特性的时候，数据可以告诉我们什么最适合用户，保证更改不会导致用户体验下降。

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清华教授刘知远：AI领域好的研究想法从哪里来？

所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人之所以还被列为人工智能主要方向，也许正是因为它们尚未被解决，尚能代表“人类智能”的尊严。而我们要开展创新研究，就是要提出新的想法解决这些问题。...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。

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人工智能的未来应用在哪里

人工智能是一种独特的技术，能够处理不断增长的数据量，并从中提取有用的信息。随着人工智能技术不断发展和成熟，它在未来有着广泛的应用前景。...医疗保健：人工智能可以帮助医生和医疗专业人员更快速、准确地诊断疾病。例如，人工智能可以通过分析大量的医学数据和病例，提供更加精准的诊断和治疗方案。...金融服务：人工智能可以通过分析大量的金融数据，预测市场趋势和风险，提供更加精准的投资建议和风险控制方案。...人工智能可以帮助车辆处理数据、识别和理解道路标志、障碍物、其他车辆和行人等信息，使驾驶更加安全和高效。医疗保健：人工智能可以在医疗保健领域提供工具来帮助医生进行诊断、预测疾病，以及开发治疗方案。...金融科技：人工智能技术可以应用于金融科技中，如风险评估、投资组合管理、预测市场走势和欺诈检测等。教育技术：人工智能可以利用数据分析技术来提升学习体验、课程选择和学生成绩分析，从而更好地推动教育变革。

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测试智能化的机会在哪里？| ArchSummit

而人工智能的发展使得测试提效成为可能。智能化测试值不值得做？应该如何做？业界有哪些实践？是不是大家都可以做智能化测试？...在即将到来的 12 月 2 日和 3 日，由 InfoQ 主办的 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）上，我们携手出品人美团李永刚，共同邀请了业界专家来分享智能化测试落地实践。...在计算智能和感知智能方面拥有丰富的实践经验，目前负责打造基于风险驱动的交付模式。议题二在美团微服务架构质量体系的建设中，美团采用了智能化的解决方案——服务链路分析。...服务链路分析的整体思路是基于大数据挖掘和机器学习，自动学习微服务架构的链路关联关系和链路上运行的数据规律，深入理解和透视业务系统，产出依赖关系图，服务链路类别，接口参数场景，各类耦合方式的规律及变更等核心基础数据...演讲提纲 1、微服务架构对质量的挑战 2、解决方案介绍 3、实践效果说明 4、未来展望议题亮点 1、图数据库在质量领域的应用 2、链路结构和链路属性的理解 3、聚类和挖掘等机器学习算法在质量领域的应用

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对象存储COS-数据处理能力升级 | 互动好礼

如何处理这些数据成为了目前企业业务运行良好的关键因素之一，如果企业购买服务器进行图片，音视频，文档等数据的处理，需要投入硬件采购、部署和运维的费用，成本高昂，服务可用性差，一旦出现磁盘坏道，将会出现不可逆转的数据丢失问题...如何解决自建服务器处理数据带来的问题呢？...腾讯云对象存储（COS）云端数据处理服务应运而生，基于数据万象（CI）的云端数据处理服务具有规模大，专业性强，无底层感知的优势，功能自动触发，数据上传下载时自动处理，无需人工干预和额外代码操作；支持海量数据处理...2、智能监控 COS为监控设备提供视频流接入、处理一体化解决方案。...直播间互动好礼活动一直播间互动抽奖活动二直播互动区与讲师嘉宾互动，留下你的问题，问题被讲师抽中回答视为中奖！

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大数据的真正价值在哪里？

多剥一点洋葱（Onion）尽管有众多关于过滤和分析结构化数据的解决方案不断出现，例如Splunk企业版，它可收集、索引和处理所有应用程序、服务器和设备（物理、虚拟和云中）生成的可转移操作的机器数据。...本体论是用于组织信息的结构框架，可作为一种知识展现用于人工智能、语义网、系统工程、软件工程、生物信息学、图书馆学、企业书签和信息架构。领域本体的创建也定义本体论和其企业组织架构方面应用的基础。...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。...如果要创建一个可能会被用于处理高级自然语言或者文本分析的更复杂的信息模型，就会用到本体论。本体论可以让你更好地理解在信息语料库中的概念和因果关系。...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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