偷学Office 2007之易用性改造

本文总结了Office2007中Excel的重要更新,包括常用命令的直观展示、适时出现的更多选项、自定义快速访问工具栏以及Alt键快捷方式提示等功能,旨在帮助用户更高效地使用Excel。

今天碰巧看了Office 2007的网络教程,发现有很多我们可以学习的地方。

Excel 2007的教程地址为:http://office.microsoft.com/training/training.aspx?AssetID=RC100620752052

我将这个网站上我认为的重点的几点列出来,大家共同学习。

第一、Excel 中的主要命令集中在第一个选项卡上,即“开始”选项卡。这个选项卡上的命令是 Microsoft 认为在使用工作表执行基本任务时最常用的命令。

最常用的命令,是系统展现给用户最初的功能。这个功能的展现必须最最直接,而且其功能集合也必须合理。Office 2007的这个做法给了我们很大启示。

第二、命令更多,但仅在需要时出现。需要时可提供更多选项。

一个复杂的系统,必然提供许许多多的功能,这是我们不能避免的。Office的这个原则给了我们很好的示范。在用户需要的时候,出现可以使用的功能,避免了让用户从繁杂的功能列表中寻找的烦恼。这点不光Office,事实上,Vista的文件夹浏览器也是这么做的。我感觉挺好。

第三、如果您经常使用的命令不容易找到,可以轻松将其添加到快速访问工具栏。

自定义的过程,是为了适应用户各自的特殊需求。这个看似简单的功能。却能体会出系统为用户考虑的细微体贴。用户可以享受到顶级的定制服务。

第四、快捷方式的提示。

我记得以前,每学习一个系统,都需要记忆不同的快捷方式。这对那些非IT专业用户来讲,是一件非常困难的事。Office 2007的这点改进,可以让大家不需要记忆那么多快捷键,又可以快速使用。Alt键按下后的快捷键提示,做得非常贴心。

以上都是一些简单感受,希望我们能从Office的这次升级对比中,学习到更多的有用思想。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自: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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