WP8.1学习系列(第六章)——中心控件Hub面板部分交互UX

Windows Phone 中枢应用设计
本文探讨了Windows Phone上中枢应用的设计模型,特别是在没有子区域导航需求时如何组织UI元素。通过实例说明如何利用水平部分展示不同功能区,并讨论了如PeopleHub和SamsungNow等应用的具体实现方式。
Applies to Windows Phone only

本主题中呈现的模型类似于适用于 Windows Phone 的具有主页菜单(中心或透视控件)的中心应用中描述的模型。正如之前的案例所示,你要向用户呈现不同的功能区域。此处的区别在于你可以在顶层呈现所有主要 UI,而无需主页菜单。

用于足球队管理的中心应用中心 UI

用于足球队管理的中心应用中心 UI

如果你的应用没有要导航到的子区域,则你的所有 UI 都可位于一组水平的可访问部分中。你仍可使用 中心控件,但在此案例中,你无需具有主页部分。Windows Phone 上的 People Hub 即属于这种情况。下图显示了中心的基本布局仍然不变。

People Hub

People Hub

对于 People Hub,每个部分都具有自己独特的 UI 并呈现功能区域。此设计模型和适用于 Windows Phone 的具有主页菜单(中心或 Pivot 控件)的中心应用中描述的设计模型之间的差别在于,你不仅仅在中心内重新突出显示应用的较低级别区域。在之前的模型中,主页部分右侧的部分使你可以快速浏览将使用菜单导航访问的内容。对于此处所述的模型,你的各个部分不会重新突出显示在其他位置找到的区域。

每个区域都有一个部分

对于你的设计,你可以确定在应用启动时选择哪个部分。一种选择是选中用户上次退出该应用时所处的部分。你也可以决定始终选择第一个部分。第一个部分是背景图像向左移动的部分,可在它的上方看见中心标题的最左侧边缘。

你可以决定右侧有多少个部分,但我们建议总体不要超过 4 个部分。如果你具有 4 个以上的部分,用户将难以跟踪其位置。

你可以在每个部分放置任何自己喜爱的 UI。如果你有 4 个主要功能区域,可在 4 个部分中分别放置 1 个区域。可使用你认为用户在应用启动时最希望看到的内容设计第一个部分。下图显示了此类将中心用作应用程序中心的使用方法。

中心的每个部分都具有用于单击的项目,它可带你转到该项目的详细信息。例如,People Hub 具有最近更新部分,它包含可点击的项目。采用垂直滚动的列表呈现这些项目,它们可能代表 Facebook 的帖子。单击项目之一可从中心导航到该帖子的详细信息。最近更新部分的每个条目都有多个点击目标。一个点击目标可使你转到帖子以查看该帖子的回复。另一个点击目标是某人的名字。点击它可使你导航到此人的透视控件,你可以在其中查看关于他们的信息的多个透视项目。

其他示例

每个部分都可以成为自己的独特区域,不必与其他部分相关。当用户点击单个区域的内容时,仍将从主要中心导航到其他位置。将导航到你点击的项目的详细信息,不会和从主页部分菜单一样导航到全新的子区域。

Samsung Now 应用在将中心控件用作应用中心时设计了 3 个部分。该应用的主题是向用户显示他们可能希望在早晨和一天中快速访问的信息 — 天气、新闻和股市信息。

Samsung Now 应用

Samsung Now 应用

该用户仍然可以从中心向其他位置导航。例如,单击股票部分的股票符号将使你转到具有关于该公司的详细信息的单个页面。

建议

适用于 Windows Phone 的具有主页菜单(中心或透视控件)的中心应用主题和本主题都使用中心控件,前者提到的许多建议和警告同样适用于此处的使用。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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