【笔记】设计心理学 [美] 唐纳德·A·诺曼

最新推荐文章于 2025-03-23 20:30:28 发布
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本书深入探讨了人们如何理解和使用日常物品，揭示了设计与人类行为之间的紧密联系。通过唐纳德·A·诺曼的视角，我们能更好地洞察用户需求，提升产品设计的人性化体验。

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azach64
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提示工程架构师的独特方法：提示设计用户体验优化
AI云原生与云计算技术学院
09-04 953
本文将从提示工程架构师的视角，揭秘“提示设计用户体验优化”的独特方法论。我们会从用户体验的本质出发，拆解架构师如何将传统UX设计思维与提示工程技术结合，构建一套“以用户为中心”的提示设计体系。具体包括：用户体验驱动的提示设计框架、降低认知负荷的提示简化方法、提升用户可控感的动态交互设计、以及建立信任的情感化提示策略。好提示的第一标准是“用户能用、愿意用”。你是一名专业简历优化师。
读书笔记2014第10本：《设计心理学》
weixin_34008933的博客
08-12 235
《设计心理学》这本书是与《给大家看的设计书》一起买的，本来是想让孩子了解设计知识的启蒙书，没想到发现对搞IT的也很有用，根据软件的需求设计用户界面时这些原则还是可以一用的。从书名上有心理学三个字以为书比较难懂，后来又看到香港大学推荐的50本书清单中也包含它，就从书架上把它取了下来。 这本书是在80年代末发表的，所以有些内容比较旧了，特别是关于IT方面，计算机发展太快，一些作者预想的技术像超文本和...
交互设计读书笔记——《设计心理学（4卷全）》[美] 唐纳德·A·诺曼
Trantors的博客
12-30 1535
设计心理学》是交互设计领域著名书籍，它心理学角度讲述了交互设计所要求的“以人为本”（User-Centered Design），并提出了“情感化设计”这一重要概念。本文原是考研笔记，由于应试缘故，我对书中重要概念作了词条化的整理。诺曼在书中的语言比较故事化，本文剔除了这些部分，将四卷中我认为重要的概念统一分列。因此，本文比较适合作为二次研究的楔子，而非标准化工具书。
设计心理学1-日常的设计【读书笔记】
木子木木的专栏
06-27 4059
本书作者：唐纳德·A·诺曼 被美国《商业周刊》评为全球最具影响力的设计师之一，兼具教授，企业高级主管与顾问，主讲人，书籍和专栏作者等身份，有工程学与认知心理学的背景，将多种学科的知识引入到设计领域，对我们重新理解设计过程中每个环节的作用，精准把握并实践以人为本的设计有着重要的贡献；是国际知名的心理学家与当代认知心理学应用先驱，美国国家艺术与科学院院士，美国计算机学会，美国心理学会，认知科学学会会长，于2006年获富兰克林奖章； 著作：《设计心理学1-日常的设计》《设计心理学2-情感化设计》...
设计心理学读书笔记 之一 记忆的结构
xinlifang0126的专栏
04-18 1609
心里学家把记忆分成二种：
阿里课程 - 设计学习
qq_37200100的博客
03-23 855
信息与交互设计相关，从基础到商业化场景的实践。菲茨定律、格式塔原则等学习。
《设计心理学》The Design of Everyday Things阅读笔记
格瑞--和你一起学习生活!
04-19 1839
优秀的设计是设计人员与用户之间的一种交流，用户的需求应当始终贯穿在整个设计过程之中。但这并不是说产品的易用性可以凌驾于其他因素之上，所有伟大的设计，都是在艺术美、可靠性、安全性、易用性、成本和性能之间寻求平衡与和谐。设计能成为产品在竞争中取胜的法宝!这是一本妙趣横生、意义深远的书。 《设计心理学》The Design of Everyday Things，作者（美）唐纳德.A.诺曼Donald·A...
The Design of Everyday Things 读书笔记
sh6749926的博客
04-23 661
The Design of Everyday Things 读书笔记   近日抽闲读了老师推荐已久的这部设计史上的著作——唐纳德诺曼的The Design of Everyday Things，中文译名是《设计心理学》，全套共四部，我读了第一部，总的感觉就一个词——恍然大悟！被作者的细心以及擅于思考所折服，他能够抓住生活中很多人习以为常的不方便和小错误，从而解释糟糕的设计可能带给我们的麻烦甚至灾难。   用书中的两个简单的例子说明一下设计的重要性。 你是否被“门”到底怎么开搞晕过呢？常常遇到门没有提
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 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！
搭建OpenStack云平台[源码]
11-24
本文详细介绍了如何使用Kolla工具部署Stein版本的OpenStack云平台。内容涵盖了从实验环境准备、系统配置、Docker服务安装、Kolla和Kolla-Ansible的获取与安装，到OpenStack的部署和验证全过程。作者采用all-in-one模式进行部署，适合初学者快速上手。文章还提供了具体的命令和配置文件修改示例，帮助读者避免常见错误。最后，作者鼓励读者在实际操作中保持细心和耐心，并预告了后续关于OpenStack基本使用方法和创建测试云主机的内容。
唐纳德・诺曼人机交互模型
03-08
在信息技术领域，唐纳德·诺曼提出了一个人机交互（HCI）模型，该模型强调用户体验设计的重要性。诺曼认为良好的界面应当让用户能够轻松理解如何操作软件或硬件设备，并能预测这些操作的结果。 #### 用户心理模型与...
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