掌握尼尔森十大可用性原则,从小白快速进阶产品大神!

无论是刚刚入行的小白,还是已经积累了一定经验的产品经理,都有一个共识:用户体验是产品成功的关键。而说到用户体验,就不得不提尼尔森十大可用性原则,这些原则为产品设计提供了清晰的方向和实用的方法,让产品的用户满意度直接拉满!

本文将带你系统了解尼尔森十大可用性原则,并通过实际案例帮你真正掌握它。无论是优化现有产品,还是构思新的创意,这些原则都能助你少走弯路,快速掌握可用性设计的精髓,真正向“产品大神”迈进!

1、系统可见性原则

用户在与产品交互时,必须随时“可见”当前的系统状态,这种状态反馈可以通过视觉、声音或其他形式呈现,确保用户对操作的结果心中有数。

简单说,就是产品得随时告诉你 “我在干嘛”。

比如,你点了个下载视频按钮,要是几秒钟内却没有任何响应,你肯定会着急,觉得是不是点了没反应?但如果它显示下载进度条,或者给个简单的“加载中”提示,你心里就踏实多了。

再比如,逛淘宝时,点击“提交订单”后,页面会立即弹出“订单提交成功”的确认信息,同时附带订单编号和预计送达时间。这不仅明确了用户的操作成功,还通过下一步指引(如“查看订单详情”或“返回首页”)引导用户继续操作。

以上这些设计细节,都属于系统可见性原则,别小看这点,它能大大提升用户体验!如果产品不及时把信息呈现给用户,用户就像在黑暗中摸索,容易烦躁甚至放弃使用。所以,好的产品都得把这个原则拿捏到位。

2、贴近场景原则

该原则强调设计得贴近用户熟悉的场景,包括使用用户常用的语言、概念和逻辑,而不是让人费解的专业术语、抽象设计。这样,用户可以自然地理解系统功能,而无需额外的学习成本。

一个典型例子是“文件夹”的设计,大多数操作系统和产品会以真实办公环境中的文件夹为原型,用直观的图标告诉用户这是做什么的,让用户轻松上手使用。如果改用抽象符号代替文件夹的图标,用户可能需要额外的时间去学习和适

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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