软件行业的 80-20 理论

本文探讨了80-20法则在软件领域的应用,指出虽然大部分用户仅使用软件的一小部分功能,但由于不同用户需求各异,实际上所有功能都有其价值。文章分析了在开发过程中保留多种实现方式的必要性,并讨论了如何平衡功能丰富性和用户体验。

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80-20 规律告诉我们,80%的成果来源于20%的努力。在软件领域,80%的用户只使用20%的功能。那么我们为什么不只开发那20%的功能呢?

这个问题有很多很多解释。我在这里只讲一点。也许你的每个客户都只使用一小部分功能,比如说没人使用超过5%的功能。但是,他们都分别使用不同的部分的功能。当你把每个人的5%加起来的时候,你会发现每个功能都被用到了。例如,微软的 Word 是一个巨大的程序,我怀疑大部分人连它1%的功能都没有用到。但是它的每一个功能都曾经被使用过。

这个理论很正确,特别是在软件发布以后,而不是发布以前。当一个功能发布后,就有人会用它。当用户习惯这个功能后,他们就会持续的使用它。

假设你的软件提供两种不同的方式去完成相同的任务,方法1和方法2。一半的用户使用方法1,另外一半的用户使用方法2。在这种情况下,你不能移除任何一种方法,否则你就会造成一半的用户不满。但是假如你只提供一种方法,每个人都会很开心的使用它。

移除一个功能几乎是不可能的。你永远都不可能简化一个软件而不让用户不满。但是同样的用户如果一开始就接触的是一个相对简单的产品他们也会很乐意的接受。

额外功能的隐形开销是它们需要常年的被支持。


转载:http://www.oschina.net/news/31225/80-20-software-theory



内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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