新随笔(一) 从用户心理体验谈慎用瀑布流设计

本文探讨瀑布流设计在社交网站和移动设备上的优势与不足,指出其不适用于内容搜索类网站和电子商务网站。分析了瀑布流在提供丰富视觉体验的同时,如何影响用户体验和效率。


新随笔(一) 从用户心理体验谈慎用瀑布流设计



最早使用瀑布流技术的社交网站是Pinterest,现在国内类似设计也蔚然成风,瀑布流设计确实带给用户很新鲜的视觉体验,很容易引导用户不停滚动鼠标,感觉丰富的内容永远不会结束,瀑布流的设计有他很明显的优点,但同时也有他的缺点,并不是所有网站都适用。


社交网站和移动设备适用于瀑布流设计


移动界面由于手机屏幕狭窄,列表项垂直排列,需要单手频繁的滚动,当用户向下滚动内容,自动加载更多的内容,而无需等待页面预加载。这样,用户会感觉到响应很及时,现在微博、微信均采用此方式,


社交网站之所以采用瀑布流设计,是因为他们有频繁更新的实时内容,能够让用户时刻感受当下的变化。所以,瀑布流就像一条河,用户会不停地被引导去刷新内容,瀑布流非常适合移动APP布局,瀑布流似乎是专门为移动开发而生的。


目前,瀑布流设计使用很广,但,我感觉并不适用于所有的网站。


1。内容(图片)搜索类网站要慎用:


用户使用搜索,是为了找到他们需要的信息。用户并不希望看到一个永无休止的搜索结果,分析表明,当用户在搜索引擎上搜索信息时,只有6%的人会看第二页。94%的用户一般在第一页中就跳转了。


如果是切换到瀑布流设计,那用户会在什么时候选择停止呢? 信息量过载,用户会感觉找不到答案,瀑布流将把一个简单的浏览体验变得更加复杂。


寻找认为最好的搜索结果可能需要一分钟或一个小时,这取决于用户。但是当用户决定停止时,他往往需要知道他到底查看了多少页。知道搜索结果的数量可以帮助用户控制自己尽快做出决定。


还有,在Web页面时,分页会让信息清晰有序。比如,我们从一个分页的列表中点击一个内容,我们知道如果点击“返回”将返回刚才的页面,我们还可以继续从上次的位置继续选择。


但如果是瀑布流,用户将失去控制的感觉,因为是滚动列表,在概念上是无限的。 当列表无限滚动时,本质上没有了第一页。用户反而不敢轻易跳转,因为,他害怕找不到刚才的起点。并且,无限的结果诱惑着用户不断向下滚动鼠标,因此,在搜索应用中采用瀑布流的设计实际上效率是低于分页的。


2。电子商务网站不能用瀑布流设计


电子商务网站采用瀑布流设计,我认为会很大程度的影响到购买成交量,因为用户会一直被无限的产品诱惑这不断滚动鼠标,而不愿意轻易点击,浩如烟海的产品虽然会让用户感觉到产品很丰富,但很快用户将意识到他很难做出选择,他们会认为最好的还在下面,这实际上破坏了用户的自我控制和选择的感受,反而会导致成交率下降。


因此,电子商务网站应放弃瀑布流设计,并要做好页面长度的控制,太长反而会让用户感到疲惫,并且,请为用户留下页码的显示。



瀑布流是一个很好的创新体验,可以极大地提高内容加载的效率,让内容看起来更丰富,但它需要被正确使用,千万不要分散用户的注意力,让用户感到无法控制自己的决定。


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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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