介绍一款原型设计工具Balsamiq Mockups

本文分享了从使用Visio绘制原型图转而尝试BalsamiqMockups的经历。该工具提供丰富的控件,操作简便,有助于快速创建直观的系统原型图,便于与客户沟通需求。



  在此之前一直都是使用visio在做原型图,使用visio画图时感觉太呆板,布局烦锁。一个系统搞下来那是个郁闷啊,其它的软件又没用过,也不知道还有什么好的软件,所以很多时候就干脆不画在开发时再用css和js把界面做出来。但有时候在谈需求时想要从客户那里最大化的获取需求信息又不得不有拿几张系统的原型图出来,这样就可以给客户一个更加直观的感受,大家谈起来也比较容易理解,刚好这段时间也比较清闲就在baidu里面随便搜了下,发现很多网友都说Balsamiq Mockups这个工具不错就在线试了一下。呵呵。。。。还真不错,里面有很多控件,直接拉出来就好了有点以前用Delphi开发时的感觉。真是爽啊!以后再弄系统原型就方便多了,下面还是来看几张图吧

Balsamiq Mockups工具条

 



 可以看到其根据组件类型分组,一些常用的组件都能在这里面找到.

下面是我用其做的一个工作台的效果图
 

 

 当然了这么好的软件也不是免费的了,价格还不便宜,要79美刀。非注册版本不能保存和导出为图片,而且还会不定时的跳出提示框。不过作者算是比较大方的,主页上有提到了一种免费获取 key 的方法,就是写一篇 blog 推荐这款软件。有需要的朋友可以直接上官网。

关于Balsamiq Mockups更多信息,查看官网:http://www.balsamiq.com/

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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