浅谈J2EE开发 之 易用的原则

本文探讨了软件易用性的核心原则,包括简化业务细节、减少项目部署的复杂性及避免使用过于复杂的技术和框架。文章通过实例说明如何在开发过程中实现这些原则。

上次谈到了稳定和高效,今天来谈谈易用这个问题。

貌似易用和开发的关系不是很大,毕竟,软件好用不好用更多的是设计上的问题,这话不假。其实呢,易用和开发也是有关系的。最简单的一条,你的软件不好用,就没人买,没人买你就没钱拿,没钱拿就只好回家喝汤了,呵呵。

言归正传。

易用的原则,第一,是忽略一些细节。这里说的细节是说业务的细节。也就是说,一般情况下乃至绝大多数情况下用户不会和不需要在意的东西。举个例子说,比如到书店有两条路可以走,但是一条好走,另一条全是野狗挡道- -#,那就没必要给用户选择了吧,毕竟喜欢没事做飞檐走壁的不多嘛。换到实际业务中,就是有一些可有可无的细节,就不用罗列出一大堆来给用户选择了。毕竟真的专业系统能做的机会太少了,只有那种系统需要大把大把的选项来控制。这种系统一般来说有个专用名,叫工控系统,也就是工业控制系统。

其次,是和项目部署有关系的。尽量不要弄太复杂的东西,比如配置文件一大把,每次发布后要修改的配置文件搞上几十个,那还是算了……这么说的原因是软件最后的发布都不是开发去,都是实施人员去。而实施人员很少会对开发非常了解,即使了解了人家也不知道你要怎么配是不是?而且最麻烦的是,配置越多,越容易出错。减少出错,也就增加了软件的可靠性,对不?

下面来谈谈和开发有关的易用性。个人的意见很简单,开发里面,尽量不要用太过复杂的技术和框架,除非你很精通,否则不要冒险。因为开发是个技术活不假,但是实际上,开发是为商务服务的。商务能卖出去东西,你就能有收益。而客户那是不会管你究竟用什么技术的,你用JSP来写也好,用JSF也好,用EJB也罢,客户多数情况下是不会理睬的,人家只管这东西好用不好用。用最趁手的工具来做最优秀的产品,而不是炫耀技术。虽然一般来说,程序员之间互相比的就是技术,但是那不是团队合作的思想。团队的目标是把软件卖出去,然后挣钱养活家人和自己。

举个例子,我曾经见过一个项目。客户说,我们要写报告上去申请资金,你们能不能用点新技术?然后PM回答了一句,好的,我们会有新技术的。这个所谓的新技术是EJB。

且不论EJB算不算新技术,一个MIS项目用EJB,至于么?需要分布式,需要这么重的组件么?后续的开发任务就很明朗了,写一大堆Bean,一大堆代码,就为了用一下EJB。然后发布的时候,很无语的给了发布人员一个war文件,我反正没搞明白怎么打包的。然后就完蛋了,展示会被搞的一塌糊涂。不过最后项目还是过关了,这个就不是技术解决的范畴了,呵呵。

易用这个东西没多少好写的内容,先说这么多吧。易用的范畴,更大程度上是在产品设计阶段,而不是在开发阶段。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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