积木创意:APP开发需要注意哪些事项?

随着互联网发展,很多企业想通过APP入局市场。APP开发过程复杂,企业需注意:做好周期规划,避免时间和人力成本浪费;注重用户体验,这决定功能走向;重视测试环境,确保上线后功能正常,避免出现bug。

随着互联网的发展,无论是新零售项目,还是这么多年一直站在风口上的K12教育市场,很多企业都想通过APP产品来进行入局,而APP开发从前期想法的诞生到中期实施开发到后期上线运营,都是一个极其复杂的过程,很多企业对APP开发并不了解,今天就随积木创意小编来看看APP开发需要注意哪些事项?
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APP开发需要注意的事项

注重周期规划

在实施开发之前,需要有一份详细的产品开发周期规划,按照规划走有利于在执行的同时查漏补缺,本周应该实现什么功能?本周应该产出什么样的阶段性产出物?都需要有详细的周期规划,做好APP开发的周期规划是避免时间成本和人力成本浪费的基础。在这里插入图片描述
APP开发需要注重用户体验

用户体验是一件很核心的环节,怎么样的用户体验决定了整个开发过程中的APP开发功能走向。企业在开发APP时应该想到这个功能能够解决怎么样的用户痛点,是否为用户带来了便捷性,更优的体验。一个APP在开发完成后用起来是否便捷?界面设计是否美观?交互是否合理?用户体验的好坏与APP是否成功是属于直接挂钩关系。

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​注重测试环境

千万不能认为APP开发完成后就可以部署上线运营了,一个具备上线运营的APP需要在测试环境里测试各项功能是否正常,一个测试环境的好坏直接影响到上线后用户的使用效果。测试环境需要考虑到APP在运行中的各种情况以及异常流程,是否已经形成了功能闭环,是否具备适应市面上所有机型的运行环境,往往疏忽了一个测试环境就会产生很多个bug。

APP开发是一件极其复杂性的开发工作,企业在开发APP的同时需要计算好开发过程中所需要的人力成本和时间成本,还要做好详细的周期规划和准备,以便应对开发过程中的突发情况,避免成本不必要的浪费。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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