抓虾“频道大全”改版引发批评声音

本文对抓虾“频道大全”的最新改版进行了评价,赞赏了即时订阅信息的增加和用户行为产生的参考价值,同时也指出了频道分类、布局及标题显示等方面的问题。

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抓虾前阵子“频道大全改版与热文提速”,对“频道大全”的改版情况有具体介绍:

我们最近对“频道大全”做了一次较大的调整。
1) 采用了新的频道归类方式;
2) 新增即时订阅信息。大家可以看到这一秒有什么频道刚刚被添加或订阅;
3) 将图片频道单列在版面右边;
4) 对翻页作了调整,新增页码跳转的功能;
5) 利用了一些技术手段提升了频道大全的浏览速度。
频道大全还会有进一步的改动。

陆续有一些blogger对此次改版发表了批评声音,其中包括,“实在不敢恭维抓虾的分类频道”和“抓虾:历史在倒退”,结合上述意见,我对频道大全改版关心的地方包括如下:

1、改版后的“频道大全”在列表上方即时显示了“**刚刚订阅了*****”,和提供了“上升最快”的订阅列表,对于读者选择订阅提供了一种新的参考,而且主要由用户行为产生。这是值得称赞的改进。

2、频道分类有众多问题,但是最为关键的是用户没有办法参与,比如选择、修改、推荐相应的分类,而是采取web1.0的“编辑”思路,是以较为不妥,同时似乎改进也较为困难。

3、没有必要可以推荐“图片”和“视频”的订阅。

4、抓虾目前都是采取两栏或者一栏的阅读方式,简洁流畅,已经形成了风格而且符合阅读趋势。但是频道大全的“三栏”破坏了统一感,是页面变得局促。

5、大部分blog标题没办法完全显示,个人认为这对用户是一种伤害行为。

抓虾是目前国内web2.0站点的标杆之一,希望能尽快有所改进,尤其是意见4、5。


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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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