对用户体验的理解

看了陈皓写的一片文章 腾讯,竞争力和用户体验 非常赞同其中关于用户体验的观点:

 

用户体验不仅仅是UI, “任何表面上的东西都是肤浅的 ”——这是Effective C++的作者Scott Meyers说的。

 

真正的用户体验是:

 

1.注重社区的质量

2. 注重社区的权威

3.注重用户的个性化,并引导用户

4.把事变简单,把难度降低

 

结合到我们目前做的淘宝跳蚤街 ,我们应该在哪方面做好用户体验?

 

对于卖家来说,商品的发布要简单,这块我们做了很多工作、一步发布、一键转卖等;

对于买家来说,当然是有高性价比的商品、从海量的商品中搜索出来是搜索引擎做的事情,但是怎么识别怎么排序则是人要考虑的问题,陈皓有在文章中提到豆瓣的例子,用户来vote,注重用户的权威,这是个积累的过程;由于闲置的宝贝库存都只有一件,显然会很有可能还没有积累起来就被人买走下架了,所以,我觉得这个数据不能在商品上积累起来,但是可以在这个用户上积累起来,之后可以把这个积累起来的数据应用到该用户新发布的宝贝商品。这个积累的数据就叫信用吧

那么闲置的用户信用体系可以从这几个方面来衡量:

 

1.用户的vote;

2.出手速度,上架到卖出的时间;

 

 

暂时想到这些,思考中。。。

 

PS:优秀的开发人员不能把自己定位成一个只会写代码的人,而要站在业务和产品的角度来考虑问题,owner它,主导它,把它搞大!显然自己做的还不够。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值