熊先生做原型之:简单、粗暴、有效

本文介绍了一款简单、粗暴且有效的原型设计工具Mockplus。它通过直观的拖拽操作和丰富的组件库让设计师轻松创建交互原型,并支持一键预览及多平台演示。


和好多的产品小白一样,熊先生也是刚刚开始接触产品的工作。从这次起,熊先生会一步步的摸索快速设计原型工具Mockplus。如果感兴趣的话,那就一起来吧。


使用最简单、最直接的方式来实现最有效的结果,这应该是所有人梦寐以求的工作方式,而实现这个目的,就是找到这样一个工具。对于其它行业,我并不了解,也不敢妄加评论。不过作为一只产品小白,我觉得Mockplus真心是一个不错的选择,因为这货符合我的性格:简单,粗暴,有效。


1. 简单


一般来说,设计原型并不是一件简单的事情,设计师往往需要一定的计算和编程能力。然而Mockplus会颠覆这种设计方式。超乎想像的简单使原型设计不再复杂无趣。在设计过程中,单凭简单的鼠标拖拽,拉一个链接,就可以实现多种多样的交互。不断更新的教程,以及强大的客服支持更会对你起到“包教包会”的效果。




2. 粗暴


Mockplus的“粗暴”体现在其直截了当的操作方式。在设计过程中你会发现,Mockplus为设计人员提供了大量的高度封装的组件。想要图片轮播?拖出来,扔进去!想要滚动区?拖出来,扔进去!抽屉、弹窗、状态栏?统统给我拖出来,扔进去!毫不夸张的说,Mockplus设计中的操作方式就是直接,粗暴。这样的做法可能让你没有选择,但这往往也是最好的选择。



3. 有效


这里的“有效”可以是指交互设计的有效性,但我更多的是想说在设计之后可以快速看到演示效果。


Mockplus支持多种预览方式:一键运行预览和扫描二维码手机预览,提供图片导出和多平台演示包导出,还可以发布到云,在手机上预览。另外,基于交互的Html导出也快要发布了,到时候就可以支持Html离线包和在线项目演示分享。


在同类软件中,这么花式的预览,我真心找不出第二个来。



怎么样?是不是也想试一试这种简单、粗暴、有效的工作方式?那就让我们开始吧!


MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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