用户体验要素

最新推荐文章于 2024-09-25 09:25:46 发布
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#用户体验要素

博客围绕用户体验要素展开，但具体内容缺失。推测会涉及提升用户体验的关键要素等信息技术相关内容，以优化产品或服务在用户端的表现。
用户体验五要素_产品经理推荐书目《用户体验要素——以用户为中心的产品设计》读书笔记...
weixin_39755136的博客
12-04 758
美国 杰西.詹姆斯.加勒特 著范晓燕 译豆瓣评分 8.3 截止到20200413共3000人评价推荐指数：4星读到这本书的时候，满心欢喜。很多日常工作中的疑问都找的到一些思路与答案。这本书适合所有的产品人，特别是工作有些年头老产品和偏前端的产品同学。本书将用户体验要素分成了5个层级，对战略层、范围层、结构层、框架层和表现层进行了...
用户体验要素-以用户为中心的产品设计-原书第2版
04-19
《用户体验要素：以用户为中心的产品设计》是用户体验领域的一本经典著作，由Jesse James Garrett撰写，该书的第二版深入探讨了如何构建以用户为中心的产品和服务。在当今数字化时代，用户体验已经成为产品成功的...
Ajax之父Jesse James Garrett在adaptive path工作坊上的演讲《用户体验的要素》
anchengshe9751的博客
03-14 1852
Ajax之父Jesse James Garrett在adaptive path工作坊上的演讲_用户体验的要素 原文下载地址：http://www.adaptivepath.com/events/workshops/businessofux/elements0803.pdf 　　1、认识用户体验的要素 　　2、 史上最差的一些电影 　　3、究竟谁应该受到指责呢？ 　　...
AJAX之父 Jesse James Garrett的用户体验要素
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Qyh1207的博客
05-04 1万+
详细请看 五个层面：自下而上建设 表现层 框架层：界面设计，导航设计，信息设计 结构层：概念模型 范围层：需求的定义 战略层：产品目标，用户需求 ...
知乎与百度知道竞品分析-用户五要素
weixin_47154507的博客
12-09 2280
知乎与百度知道竞品分析-用户五要素 用户五要素：战略层 表现层 框架层 结构层 范围层次 一.战略层： 用户群体以及战略的驱动模式-信息媒介产品 知乎：用户群体的定位：某一刻领域需要高质量内容的人群 驱动方式：利用高质量的有代表性的内容吸引用户增强用户粘性 百度知道 用户群体定位：大众 驱动方式：百度搜索导流引入 在战略层面来说其实与百度搜索进行联动更好的体现出了UGC的模式 二.范围层&框架层 信息媒介产品-传播及收回的范围不同-大的框架下才会呈现产品的范围 知乎 用户范围：高质量内容的汲取者
用户体验要素：以用户为中心的产品设计（中文第2版）
04-06
根据提供的文件信息，我们可以推断出《用户体验要素：以用户为中心的产品设计（中文第2版）》这本书主要探讨了如何从用户的角度出发进行产品设计，从而提升用户体验。下面将从几个方面来阐述这本书可能涉及的一些...
精选资源
《用户体验要素》读书笔记PPT下载
07-17
这是一套《用户体验要素》读书笔记PPT，共32页； 什么是用户体验设计 用户体验设计就是解决产品使用过程中的难题，让产品变得简单易用 用户体验设计需要兼顾外形和功能设计，同时保证产品能够良好的工作 用户体验...
用户体验地图（客户旅程图）
ofay
09-25 5182
其他案例。
梁宁-产品思维30讲-用户体验地图
遇见即为缘
08-15 2299
什么是用户体验地图？ 用户体验地图就是绘制一张图，从一个特定的人物出发，用一种讲故事的方式，记录下与产品接触、进入、互动的全过程。 为什么要绘制用户体验地图？ 好多初级的产品经理在描述与产品互动的过程时习惯使用管理员的视角，有什么东西就罗列什么东西，不会想这个东西与用户之间的关系是什么样的；二是设计产品原型时非常复杂，不了解用户的典型需求时什么样的； 绘制用户体验地图就是从用户角度出发，深...
语音分离基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）
01-01
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模，利用音源间的频率特征差异，实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据，属于无监督学习范畴，适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性，并附带完整的仿真资源链接，便于读者学习与验证。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师；尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标：①用于音乐音频中人声与伴奏的分离，或不同乐器之间的分离；②支持无监督条件下的语音处理研究，推动盲源分离技术的发展；③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试，重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节，同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析（ICA）或非负矩阵分解（NMF），以加深对音频信号分离机制的理解。
python餐厅点餐系统（代码+数据库+LW）
01-01
摘 要 如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统餐厅点餐信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个餐厅点餐系统，可以解决许多问题。 餐厅点餐系统实现的功能包括菜品类型管理，菜品信息管理，轮播图管理以及对已完成，未支付，已取消，已支付，已退款等状态的订单进行管理等功能。该系统采用了Mysql数据库，Python语言等技术进行编程实现。 餐厅点餐系统可以提高餐厅点餐信息管理问题的解决效率，优化餐厅点餐信息处理流程，保证餐厅点餐信息数据的安全，它是一个非常可靠，非常安全的应用程序。 关键词：餐厅点餐系统；Mysql数据库；Python语言
【智能汽车技术】基于线控与域控的智能底盘系统架构：新能源汽车滑板底盘创新形态及实车测试验证
01-01
内容概要：本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层，通过线控化（X-By-Wire）和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制，支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段，当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心，并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态，强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例，展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现，推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群：汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者；具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构；②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景；③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议：建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习，关注政策导向与行业测试动态，注重理论与实车验证相结合，全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）
最新发布
01-01
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）》的技术资源，重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究，提出了一种N-k多阶段双层优化模型，并结合故障场景筛选方法，用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现，具备较强的工程应用价值和学术参考意义，适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域，展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群：具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景，熟悉Matlab编程，有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究；②支撑高水平论文（如EI/SCI）的模型复现与算法验证；③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具；④结合YALMIP等工具进行数学规划求解，提升科研效率。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源，下载完整代码与案例进行实践操作，重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路，同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
BUUCTF(Misc)解题过程[源码]
01-01
本文详细介绍了在BUUCTF(Misc)题目中解决FLAG问题的步骤。首先通过WinHex检查图片文件头和十六进制匹配情况，查找flag字符串或隐藏文件。若未找到，则使用StegSolve进行图像隐写分析，包括LSB隐写和图片叠加等方法。随后发现文件头为50 4b，将其保存为zip文件，但文件损坏。通过foremost文件分离成功获取文件，最终在WinHex中查看未知文件类型，得到flag{dd0gf4c3tok3yb0ard4g41n~~~}。整个过程展示了从图片中提取隐藏信息的多种技术手段。
计及需求侧响应日前、日内两阶段鲁棒备用优化(Matlab代码实现）
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