iPhone人机界面指南中的意见和建议摘录

iPhone应用设计指南
本文提供了iPhone应用设计的重要原则,包括遵循美观与简洁性、考虑小屏特性、避免复杂布局、利用触控交互、提供直观反馈及支持标准手势等。强调了为残障人士设计的重要性,并给出了一些具体的设计建议。

iPhone人机界面指南中的意见和建议

² 最重要的是,你应该通读iPhone人机界面指南文档 :)

² 如果你要创建Web应用,也应该阅读iPhone人机界面指南文档中的Web应用部分

² 让您的应用美观。

² 使您的应用程序简单易用。

² 请记住,iPhone的应用程序设计是针对小屏幕的,因此和桌面应用程序不同。

² 避免塞满屏幕。

² 基于iPhone一次只显示一个屏幕来设计您的应用程序。

² 请记住,iPhone只能同时运行一个应用程序。离开应用程序意味着退出该应用程序,因此一定要在你需要的内容被创建后马上保存。

² 小心管理有限的内存资源。

² 请记住为什么用户会使用您的应用程序。

² 请记住你的应用程序设计目标。

² 您的应用程序应该依照事物在现实世界中的工作方式来进行建模。

² 人们感到更接近您的应用程序,因为他们直接触摸它(而不是间接地通过鼠标)。

² 尽可能提供列表,让用户触摸他们想要的选择,而无需键盘输入。

² 提供用户行为反馈-例如使用活动指标来表明一个应用程序在执行一个持续时间不确定的任务。

² 保持一致,例如,总是使用iPhone提供的标准按钮和图标而不是你自定义的。

² 如果您要提供自定义图标,请确保它们和系统图标可以很容易的区分开来。

² 尽管你能够在警告信息框上放置尽可能多的按钮,但是您应该只提供两个。避免警告信息框的复杂性。

² 您的应用程序应该直观,用户应该在尽可能少的帮助下就能想象出在什么时候该做什么事情。

² 以标准方式支持标准iPhone手势。

² 让残疾人士也能使用你的应用。

² 如果一个按钮会进行破坏性的操作,使用红色。

² 制作57 × 57像素的正方形应用程序图标。

² 用户的手指一般远远大于鼠标指针(在桌面应用中使用),因此把每个用户界面元素的“触摸区域”制作为44 × 44像素.

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持决策参考。; 阅读建议建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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