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2019 - 2020 趋势 · IP形象篇

而随着童心成年人数量的增,IP角色市场最近不断地扩大。虽然IP角色在过去被视作小孩的事物,但现在作为一种与消费相关的产品文化,多集中在20到30岁。人们渴望买到由IP角色出来的限量版。 3D Ryan与真实背景相结合的,使角色看起来真实。 他们用Brown和Sally两个Line Friends 的角色了一款可爱而友好的人工智能音箱。很多AI扬声器都倾向使用可爱的角色,因为这些角色可以让人们对备感觉友好,并且有情感上的接触。 Kakao Friends了一个婴儿版的角色家族“Kakao Little Friends”  ,它们与原始角色并没有太大区别,形象却柔和而温暖。 以下ISUX文章,你可能也感兴趣 ▽ 2019-2020 趋势·图形篇 PUPU X 奈雪跨界品牌定 | 内赠福利 玩转SVG让出彩 腾讯微云文件图标的探索 品牌探索-让品牌融于应用之中

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让你的高效便捷的5款原型工具

它功能全面,同时方便团队成员一起完成协同,极大地优化了工作方式,能够使沟通清晰有效。但Axure的交互置略显复杂,缺乏可视化。 我个人认为,如果你是一位专业的交互师,并且需要复杂的交互,这款工具才会适合一些。 Mockplus ? 这是一款让小白产品经理也能快速上手的原型工具。 同时,这款产品的交互也是它本身的一大亮点,只需要拖一拖鼠标,即可完成交互的,所见所得,没有复杂的参数,无需编程。 Invision ? InVision是一款原型交互的工具。 它是一款快速原型的软件,由美国利福利亚的Balsamiq工作室推出,它真正抓住了原型的核心和平衡点-既能草图,又能较好地进入到平时团队工作的流程和工具。 通过UXpin,你可以创建高保真原型,同时它也支持从Sketch和Photoshop导入你的。UXPin是一款大众化的原型工具,它提供了一系列完整实用的元素和模式,让便捷。

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    你究竟能用Python做什么?

    此外,如果您想要多自定义,Flask是好的选择。 或者,也许只是巧合,周日男人买了多。 Instead, it seems like languages like相反,它似乎像语言Java, C#, and C++ are more popular for this.对此受欢迎。 3,因为它现代,而且在这一点上它是一个受欢迎的选项。 您需要将它们存储在服务器上,而不仅仅存储在用户的备上,以便每个用户的关注者都可以查看他她的照片。

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    R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度

    步骤1:定 如果尚未安装所有下面提到的软件包,则可以通过命令安装它们 install.packages(NAMEOFPACKAGE)。 但是,我们尚未为任何变量添随机斜率 。现在,我们还可以与基础模型相比,算出第1层和第2层的解释方差。 它检查如果删除了某种随机效应(称为似然比检验),则模型是否变得明显差,如果不是这种情况,则随机效应不显着。 一名类似的(男)学生,每增1分外向度,就将获得0.8036分,以提高其知名度。当教师经验增时,每年经验的截距也增0.226。 除了残差是正态分布的之外,多层模型还假,对于不同的随机效应,残差的方差在组(类)之间是相等的。确实存在跨组的正态性和方差相等性的统检验。首先,我们可以通过比较残差和拟合项来检查均方差。?

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    2020年CNCF中国云原生调查报告

    我们可以再次用数据直观衡量云原生技术在中国实施的步伐和速度,体会以容器Kubernetes、DevOps、微服务为代表的云原生技术为中国企业数字化建带来的深远影响。 this has dropped to 13% as more organizations use Kubernetes in production.云和代码 Cloud and Code各单位提交代码频繁 各单位发布周期频繁。 每天都要发布的单位或发布频繁的单位从去年的 18%增到 27%。将近 23 (62%)的用户每周都会发布软件,甚至为频繁。 在使用工具的单位中,大多数都会选择在自己的基础施上本地运行,不会通过远程服务的方式使用托管服务。 另有 26% 在做评估,还有 7% 划在未来 12 个月中使用。随着服务网格用量的增,入口工具因可以控制往返服务网格的流量,使用有望实现增长。

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    的流程

    https:blog.csdn.nethotqin888articledetails52107093 我们做的如图码农们面对需求的改变一样,业主和施工单位在施工图阶段都会提出变。 答应了变,接下来业主就会不断催你了。所以你要告诉人家具体周期。?

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    MOOON-scheduler

    初稿:http:blog.chinaunix.netuid-20682147-id-3252602.html在上一版本的基础上,进行了细化和关系调整,并考虑了Service在线升级,升级过程中,会同时存在两个不同版本的 Service,这可以从CServiceTable和CkernelService间的关系看出来,升级过程中不会有任何消息的丢失,完全无缝升级,得益于双版本同时在线服务,当老版本Service处于停止服务状态过程中时

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    聊聊flink的BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor

    BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的extractTimestamp方法会调用子类的extractTimestamp方法抽取时间,如果该时间大于currentMaxTimestamp,则新 currentMaxTimestamp;getCurrentWatermark先算potentialWM,如果potentialWM大于等于lastEmittedWatermark则新lastEmittedWatermark public static void main(String[] args) throws Exception {​ final int popThreshold = 20; threshold for popular new GridToCoordinates());​ popularPlaces.print();​ execute the transformation pipeline env.execute(Popular ride.endTime.getMillis(); } } }该实例使用的是AssignerWithPeriodicWatermarks,通过env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(1000)置了

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    聊聊flink的BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor

    BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的extractTimestamp方法会调用子类的extractTimestamp方法抽取时间,如果该时间大于currentMaxTimestamp,则新 currentMaxTimestamp;getCurrentWatermark先算potentialWM,如果potentialWM大于等于lastEmittedWatermark则新lastEmittedWatermark public static void main(String[] args) throws Exception { final int popThreshold = 20; threshold for popular map(new GridToCoordinates()); popularPlaces.print(); execute the transformation pipeline env.execute(Popular ride.endTime.getMillis(); } } }该实例使用的是AssignerWithPeriodicWatermarks,通过env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(1000)置了

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    ES实现搜素建议

    对应API,Term& Phrase SuggesterTermSuggester3种Suggestion ModeMissing – 如索引中已经存在,就不提供建议Popular – 推荐出现频率 解决方法,将 prefix_length 置为 0,Phrase Suggester Suggest Mode :missing, popular, always Max Errors:最多可以拼错的 Terms 数Confidence:限制返回结果数,默认为1,只有分数高过定值时,才会返回。

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    PUDLE:通过反向传播隐式速字典学习

    字典学习问题,将数据表示为几个原子的组合,长期以来一直是统学和信号处理中学习表示的流行方法。最流行的字典学习算法在稀疏编码和字典新步骤之间交替进行,有丰富的文献研究了它的理论收敛性。 我们发现了一个隐性速:作为展开的函数,反向传播的梯度收敛速度快,比交替最小化的梯度准确。我们通过合成和图像去噪实验来补充我们的发现。这些发现支持使用速的深度学习优化器和展开的网络进行字典学习。 The dictionary learning problem, representing data as a combination of few atoms, has long stood as a popular The most popular dictionary learning algorithm alternates between sparse coding and dictionary update PUDLE:通过反向传播隐式速字典学习.pdf

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    密服务

    另外为了简化问题,我们今天所讲方案都是基于以下的用户表:字段类型说明idint主键namevarchar(50)用户名称mobilevarchar(50)手机 回到正题,如果要一个密服务,大家会怎么呢 任何一个系统的都必须要代入业务场景中,我们从用例开始分析具体的业务场景:? 用例分2类: 一类是针对业务系统的,每个业务系统的需求就是密和解密。 对于系统管理员,也就是安全的同学来说需要管理哪些应用在密,即需要颁发密钥后,应用才可以密;另外出于安全考虑,还需要定期变应用密钥。 数据的存放格式 关键的问题来了,密后的数据怎么存, 直接用密算法,如AES256密后存放到数据库字段就行了吗? 相关表应用表 字段类型说明idint主键namevarchar(50)应用名称 应用密钥表 字段类型说明idint自增主键app_idint应用idkeyvarchar(64)密钥versionvarchar

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    Paul Graham:梦寐以求的编程语言

    至少,那位专家的语言就遭遇到了这种情况。那么,语言的流行到底取决于什么因素呢?流行的语言是否真的值得流行呢?还有必要尝试一种好的语言吗?如果有必要的话,怎样才能做到这一点呢? 我倒是觉得,问题出在对于什么是优秀编程语言,黑客的看法与大多数的语言者不一样。黑客的看法其实比语言者的重要。编程语言不是数学定理,而是一种工具,为了便于使用,它们才被出来。 就算这真的是个笑话,语言的者也必须把它当真,按照它的要求语言。简洁性最重要的方面就是要使得语言抽象。为了达到这一点,首先你的必须是高级语言,然后把它得越抽象越好。 语言者应该总是看着代码,问自己能不能使用少的语法单位把它表达出来。如果你有办法让许多不同的程序都能简短地表达出来,那么这很可能意味着你发现了一种很有用的新抽象方法。 Common Lisp的者们可能觉得文本编辑器会帮助用户自动填写运算符的长名称。但是这样做的代价不仅是增了打字的工作量,还包括提高了阅读代码的难度,以及占用了多的显示器空间。

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    MONGODB 那种适合

    这样的事情传统数据库处理上会比较费劲,除了表上要费工夫,改来改去,同时表时还要考虑性能问题,等等,让本来可以关注应用开发的developer,必须要费精力在 系统性能和和优化上。 当然必要的和优化是应该的,而有些数据库必须要精益求精,否则就还你颜色。 但很多人初用MONGODB ,不大清楚MONGODB 的方法和规则,这点是让人遗憾的,好东西只有知道怎么用才能好的服务。 ,例如,这个产品又增了几个零件,你要怎么办,建立字段,然后把这些零件进去,那过两天,零件的数目又减少了怎么办? COLLECTION 塞,还是分散点好,key 的有么有注意事项等等,这都是在MONGODB 要考虑的问题,第一点你要熟悉你的使用场景和你的业务。

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    学习广义树自动机的分类框架(CS FLAT)

    许多研究致力于为不同类型的自动机算法的特别适应性。CALF项目试图使用范畴理论来统一这些,以便简化正确性证明和指导新算法的。在这篇论文中,我们将CALF扩展到学习可能没有代数表示的代数结构。 原文题目:A Categorical Framework for Learning Generalised Tree Automata原文:Automata learning is a popular Furthermore, we provide a detailed algorithmic account of an abstract version of the popular L* algorithm

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    “我收拾好我的包,然后把……”:虚拟现实游戏的库存系统分类

    尽管 VR 游戏正逐渐变得成熟,但它们中的大多数仍然回避了这一基本特征。造成这种不足的部分原因是 VR 对开发人员施的额外要求和挑战,以实现引人注目的用户体验。 我们通过分析流行的 VR 游戏并开发结构分类法来构建 VR 库存的充足空间。我们将我们的见解与游戏开发者的反馈相结合,以确定基本的构建块和选择。 最后,我们提出了有意义的含义,并展示了我们工作的实际应用。 We structure the ample design space of VR inventories by analyzing popular VR games and developing a

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    规范VS创造力,谁胜一筹?

    这一个例子真的印证了那一句话,规范是增过程的效率,能够在相对固定的模式里产出多有价值的东西。抓住了规范,就是让你产品成功落地的完美保障。 ,方便快捷地选出一套不会出错的方案,输出完整的产品雏形; 经过多次规范的反复印刻,规范可以使你的让用户快速记住,帮助你增产品的议价权。 安装插件之后,师可在Sketch和Mockplus桌面端直接添和运用各种类型的规范和资源,提升效率。? 这一系统不仅只是对摹客公司来说代表着一个重要的里程碑,对众多公司,师和产品经理来讲也是一个极好的福利,这意味着师们可用低的成本提升高的效率。 “不忘初心,方得始终”Mockplus自诞生以来就一直秉持这个理念,一切为了服务而存在,为百万师提供了最简单的解决方式,而开发系统正是延续了Mockplus简单的理念;正如著名的师刘刚所说系统代表着和开发领域激动人心的转变

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    Oracle列直方图的问题隐患

    第一章 Oracle列直方图介绍众所周知 ,列的直方图主要用于针对数据倾斜的情况,能帮助数据库准确的了解数据的分布情况,从而选择高效的执行划。经过测试,直方图也是存在很多问题隐患的。 但是对大表而言,合适的抽样百分比意味着收集的统信息并不足够准确,尤其是对直方图而言,默认的BUCKETS统针对部分值的返回值估算不够准确。 大表T1,选择非popular value:select count(*) from t1 where object_type=DESTINATION;执行划如下: 预估行数8。 采用非popular算: 采用非popular算,进而与实际的差异较大。造成预估行数不准。 采用popular算,与实际值比较接近。 采用popular算,与实际值比较接近。 2.进而可能出现多的非popular值,大大增可选择率不准的问题。

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    数据分段算法:单变量均值变化

    我们概述了有关其算复杂性和理论特性的流行方法。特别是,我们的理论讨论侧重于与特定过程可检测到哪些变化点的分离率,以及量化相应变化点估器精度的定位速率,并区分其推导中是否采用了均匀或多尺度视点。 我们进一步强调,后一种观点为研究数据分段算法的优等性提供了最为通用的置。 可以说,规范分段问题是近几十年来提出新的数据分段算法并研究其效率的最流行的框架。 在本次调查的第二部分中,我们强调在简单、单变量环境中深入了解改变点问题的方法的长处和短处的重要性,作为解决复杂问题的方法的垫脚石。我们用一系列示例来说明复杂分布变化与均值变化之间的连接。 We provide an overview of popular methodologies on their computational complexity and theoretical properties Arguably, the canonical segmentation problem has been the most popular framework to propose new data

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