[1.2.1.1] 图形的流行

本文探讨了图形用户界面如何改变了设计和用户体验。从一维字符界面到三维图形界面的转变,不仅提升了信息展示效果,还引入了桌面概念,使交互更加直观。图形界面利用人类的信息处理优势,简化了操作流程,增强了软件的吸引力。
图形的流行

图形给设计及用户界面带来了巨大的改变。图形化的屏幕界面与原先的字符型界面有不少差别。旧式的基于字符的屏幕界面是一维的、面向文本的,具有近似表格的质量,而图形化的屏幕界面采取的是一种三维的外观。信息容纳在窗口中,看上去像浮在背景平面上的小矩形框。窗口还可以浮在其它的窗口之上。控件似乎是突出在屏幕上的,当被激活时会发生移动。线条像是蚀刻在屏幕上的。信息可以根据需要显现,也可以消失,有些情况下,文本被称为图标的图像取代,用以表现对象或操作。

屏幕导航及命令执行是通过菜单栏及下拉菜单来实现的。菜单在屏幕上是“弹出”式的。屏幕主体中,选择区域如单选钮、复选框、列表框、调色板等与那些可靠的旧式输入字段并存。还提供了一些久经考验的带有附加菜单或下拉式菜单扩展的文本输入字段。屏幕界面上的对象和操作都通过鼠标或操纵杆之类的定点机制来选择,取代了传统的键盘。

计算机处理能力的增强以及在显示技术上的巨大进步使得我们可以更快、更丰富、更有针对性地对用户的操作做出反应。这种新界面的特点在于提供了一个“桌面”,将散落着便笺、纸张、以及像文件、托盘、垃圾箱之类的对象排列在屏幕上。我们有时将其称为WIMP界面,即:窗口(Window)、图标(Icon)、菜单(Menu)和光标指针(Pointer)。

图形化的信息表现方式可以比其它表现方式更充分地利用人的信息处理能力。如果运用得当,它能够减低对感知和心理信息记录和整理上的需要,还能减轻记忆负担。通过提供在数量、变化趋势、相互关系上视觉化的对比,更紧凑的信息表现方式,以及更简单的概念结构,计算机和人可以以更快的速度进行信息交换。图形也为界面增加了感染力和吸引力,并提供了更大的创建团体或组织的独特风格的自定义能力。

 

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位置:第一部分 - 第二章 - 第一节 图形用户界面

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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