交互设计师的五大误区

今天在网易云课堂听了《交互设计师的五大误区》,简单做个笔记吧。


误区一、线框图越美越好


实际上,一个好的线框图不是要做到多有美感,而是要让配合的人尽可能明白产品的功能,需要做到以下两点:

(1)清晰明了的站点地图

(2)具体到位的页面说明


线框图不是追求美感,而是让视觉和开发尽量不用动脑子

(1)不要有太多的动效

(2)不要给出过分凌乱的页面布局

(3)尽量给出异常页面状态

(4)给出清楚完整的页面跳转逻辑

(5)使用不同颜色标注不同信息

(6)不要使用表意不清楚的icon



误区二、要让所有用户满意


   去收集用户反馈,记录在用户体验优化池

途径:Appstore的用户评论等。

  1. 用户声音:广告越来越多、不喜欢XXX功能、想要XXX功能;
  2. PM声音:盈利、数据提升、开发成本
  3. 交互设计师说法:广告更软性、功能选择、快速解决的方法。

误区三、只需要完成产品经理的需求

  1. 反驳产品经理不靠谱的需求
  2. 主动分析调研,提升用户体验数据
  3. 深入思考使用场景
  4. 跟进开发,找到性价比最高的方案
  5. 寻找创新有趣的交互方式

误区四、要高瞻远瞩,要有产品思维

可以高瞻远瞩,但是要先做好本职工作。

多思考:

  1. 按钮的文案怎么写
  2. 哪些地方用户会出错
  3. 用户看到页面会想什么
  4. 哪些技术难点需要去考虑
  5. 是不是考虑到了所有用例

误区五、不能抄袭其他产品的设计

创新不是一蹴而就的,不能为了创新而创新,要尊重用户的使用习惯。

  1. 创新基于无数次的“借鉴”
    • 分析竞品,看共同点和不同点,思考Ta为什么要这么做。

最后,如何成为一个交互设计师

1)热爱这个行业,愿意做一些提升用户体验的事情;

2)分析很多的竞品,学习别人的做法;

3)学习一些前端的技术,了解技术实现的成本;

4)踩很多坑,积累经验。


   






基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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