Web和移动可用性设计秘笈

本文探讨了提高网页可用性的关键原则,包括清晰明了的设计、符合用户习惯的布局、简洁的文字表达以及持续的可用性测试方法。

可用性第一定律:别让我思考。

也就是别让用户思考网页设计清晰明了,让人一看就知道怎么做。这里还有一条原则:如果你不能做到让一个页面不言而喻,那么至少应该让它自我解释。

 

我们是如何使用Web

第一个事实:我们不是阅读,而是扫描。浏览一个网站,大篇幅的文字是不适宜的,我们会花很少的时间去阅读文字,总是匆匆浏览寻找自己所需。

第二个事实:我们不做最佳选择,而是满意即可。浏览网页,绝大多数时间里我们不会选择最好的,而是选择一个过得去的,这就是满意策略。

第三个事实:我们不是追根究底,而是勉强应付。事物背后的运行机制和我们无关,这对我们来说并不重要。如果发现一个东西能用,我们就会一直使用它,并且是按照自己的理解去使用。那么,如果访问者的表现让你觉得你似乎在设计广告牌,那就设计出了不起的广告牌。

 

广告牌设计101法则(为扫描设计,不为阅读设计)

设计师需要注意的方面:

² 尽量利用习惯用法

² 建立有效的视觉层次

² 把页面划分成明确定义的区域

² 明显标识可以点击的地方

² 最小化干扰

² 为内容创造清楚的格式,方便扫描

有一条要记住的原则:简洁胜过一致。(如果能通过在某种程度上打破一致性,而得到高度简洁清楚的效果,那么果断选择简洁)

 

用户喜欢无须考虑的选择

点击多少次都没关系,只要每次点击都是无须思考,明确无误的选择。——Krug可用性第二定律

必要的帮助和指引

Ø 简短:只需要提供最少的信息来帮助我

Ø 及时:放在我正好需要它的地方

Ø 不会错过:设置合适的格式,保证我一定会注意到它

比如“这是什么?”的小链接,工具提示

 

省略多余的文字(不要在Web上写作的艺术)

去掉每个页面上一半的文字,然后把剩下的文字再去掉一半。——Krug可用性第三定律

省略多余文字的好处:

u 降低页面噪声

u 突出有用内容

u 页面更简短,用户可以看见更多的内容,不必滚动屏幕

做法:

Ø 欢迎词必须消灭(尽量减少欢迎词,能减多少就减多少)

Ø 指示文字必须消灭(站在用户的角度,留下对用户有用的信息)

 

设计导航

持久导航(包括四个元素)

Ø 站点ID(像商标标识:一种独特的字体,一个可以识别的图形,大小从按钮到广告牌不等)

Ø 实用工具

Ø 栏目

Ø 搜索(一个输入框,一个按钮,还有搜索两个字)

让导航部分在每一页以一致的外观出现在同样的位置,会让你立即确认自己仍然待在这个网站上,对某些页面来说,只需要站点ID,一个回到主页的链接,站点ID同时作为一个能让他们回到主页的按钮,是一个不错的设计。

页面名称:

Ø 每个页面都需要一个名称

Ø 页面名称需要出现在合适的位置

Ø 名称要引人注目

Ø 名称要和点击的链接一致

标识我在哪里(需要突出显示出来)

Ø 在旁边放置一个指示器

Ø 改变文字的颜色

Ø 使用粗体

Ø 按钮反白

Ø 改变按钮的颜色

没有什么比得上一个好口号,选择口号需要考虑的要素:

Ø 清楚,言之有物

Ø 长度合适,6~8个字

Ø 表述网站的特点和显而易见的好处

Ø 个性、生动、俏皮

 

大部分关于可用性的争论是浪费时间,因为个人喜好不同,为了避免这种情况,可行办法就是测试。

花在每次测试上的时间

每个月一个上午,包括测试本身、总结和决定修复哪些问题

到午后,这个月的测试已经完成了

什么时候测试

持续进行,贯穿整个开放过程

进行多少次测试

每个月一次


每次测试的参与者数量

3

招募方式

随便找一些人,如果必要,经常进行测试比测试“真实用户”更重要

测试地点

在开发现场进行,观察人员使用一间会议室,使用屏幕共享软件观看

谁来观看

半天的现场测试通常意味着有更多的人可以看到测试“实况”

汇报总结

一份1~2页的邮件,列出团队在总结会上的决定

谁来标识问题

整个开发团队,加上任何感兴趣的利益相关者,在测试结束之后的午饭时间一起核对笔记,并决定修复哪些问题

主要目标

找到最严重的那些问题,并承诺在下一次测试之前修复它们

现金成本

每次几百美元或者更少

 移动设备同样需要测试。


可用性是基本礼貌,一个网站同样需要获得尊敬,应关注用户体验,使得它的可访问性更强,才能长久发展。

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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