4、应用设计全流程指南:从原型到视觉优化

应用设计全流程指南:从原型到视觉优化

1. 线框图与原型设计基础

线框图是一种可视化表示,它展示了应用程序的外观,但不涉及具体的视觉或工业设计。线框图呈现了功能和结构视觉元素的布局,像按钮、复选框、输入字段、滚动条等。同时,它还展示了应用程序的不同视图以及这些视图之间的关系。

原型设计是记录交互设计的有效方法。它可以记录当前设计,并为未来的迭代和扩展提供途径。原型应该易于构建和修改,以便及时评估新想法。相较于一个大型的综合原型,创建多个专注于应用单一功能或体验的小型原型可能更高效。而且,原型不一定是实际运行的代码,一些应用行为可以通过静态视觉表示来呈现和探索,如 PowerPoint 甚至纸上的草图。

2. Flowella 工具介绍

Flowella 是一款由 Forum Nokia 提供的交互设计和原型制作工具,旨在让设计师和非程序员在设计和开发过程中快速创建 UI 原型并与之交互。该工具允许用户轻松地为视觉资产添加导航和流程信息,然后可以在桌面模拟器或实际移动设备上使用 Flash、Web 小部件或 QML 来测试生成的原型。图形资产可以是简单的草图、线框图或成品艺术作品。

2.1 安装 Flowella

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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