如何评价一个网站的好坏

如何评价一个网站的好坏

 

判断一个东西的好坏,我们要从它的专业和非专业来看。

 

  对于判断评价网站的好坏来讲,我们要从技术方面和用户体验:

  网站的整体策划

  首先在做网站之前给要做的网站一个明确的定位,给网站定位后明确建站目的是第一步要做的。在明确建站目的和网站定位以后,开始搜集相关意见,跟公司其他部门结合,跟公司的实际情况结合,这样可以发挥网站的最大作用,这样做成的网站才有自己的风格。

  内容

  一个网站如果想要达到一定的访问量,首要要有丰富的内容,并且可以让客户在浏览后,用最短的时间就可以了解网站的主旨和提供和服务,并且在最短的时间内找到自己想要的信息。

  美工

  打开网站第一眼不是看到你的网站有什么,而是一个整体布局,一个干净、清爽,整洁的页面是赢得人心的法宝。不管是从色调还是整体布局来看,都要给人一种赏心悦目的感觉,这样才能激发浏览者继续访问的欲望。大站还是小站都要有自己独特的气势和风格。好的视觉效果可以给人一种强烈的亲和力。网站导航设计要清晰,并且文字清晰,容易读取,整个页面要有一定的“秩序”。试想没有人愿意对一个页面凌乱,内容毫无新意的网站驻足太久的。

  网站流量

  网站流量指网站的访问量,用来描述一个网站的用户数量及所浏览的网页数量。一个网站的流量越大,说明访问此网站的人越多,那这个网站无疑是一个成功的网站。

  更新

  网站建设是一个长期性的工作,在完成了设计,制作后,需要对网站进行经常的维护和更新操作。不能够及时更新信息的网站,就算设计的再漂亮,功能再完美,也不可能在搜索引擎中取得较好的排名,自然通过网站带来的潜在客户的机率就非常小了,所以在网站设计时,就应当考虑到网站更新,网站推广的问题。当我们每次打开这个网页都有不同的感觉时,相信我们会更期待下一次的光临。

  在线交流沟通

  相信没有任何人会对一个毫无生机的网页感兴趣的,哪怕上面有我们需要的东西。当我们打开网站时,首先应感到这个网页是有生命力的,并且我们在此是可以受到关注并得到帮助的。在线客服解答可以解决人和人的在线交流沟通问题,而在线留言可以及时的反馈客户提交的问题并对自己的网站进行及时更新和改进。对于一个好的网站,尤其是营销网站,这些都是不可缺少的。

  访问速度快

  不要有太多的FLASH、图片、框架,垃圾代码等,有时过多过大的FLASH是堵墙,太慢的打开速度让客户浏览耐心尽失,从而把客户挡在了你的网站外。

  功能齐全

  一个网站首先要明确自己所展示的产品,产品信息详尽并多种形式列表,让客户从不同角度了解你的产品功能,技术指标,包装规格,服务承诺等信息。特别是最新产品,千万不要忘记在自己网站及时发布。


 

 

### 进程调度算法的评价指标 评价进程调度算法的好坏主要依赖以下几个核心指标: #### 1. **CPU利用率** CPU利用率是指处理器在一段时间内的忙碌程度。理想情况下,应使CPU保持接近100%的利用率[^1]。如果CPU长时间处于空闲状态,则说明资源未得到充分利用。 #### 2. **吞吐量** 吞吐量表示单位时间内系统能够完成的任务数量。对于批处理系统而言,较高的吞吐量意味着更多的作业可以在相同的时间内完成。通常,I/O密集型任务会提升系统的整体吞吐量,因为它们允许其他任务与I/O操作并行执行[^1]。 #### 3. **周转时间** 周转时间是从作业提交给系统开始到作业完成为止所经历的时间总和。它由多个阶段组成,包括外存后备队列上的等待时间、就绪队列中的等待时间、实际CPU执行时间和I/O等待时间[^2]。较低的平均周转时间通常是衡量调度算法优劣的重要标准之一。 #### 4. **等待时间** 等待时间特指进程在准备状态下未能获得CPU使用权而闲置的时间累积。需要注意的是,在某些场景下(例如I/O阻塞),尽管进程并未占用CPU,但它仍然被认为是在被服务的过程中,因此这部分时间不应算作纯粹的“等待”[^3]。 #### 5. **响应时间** 响应时间指的是从用户发出请求到收到第一个回应之间所需花费的时间长度。这一指标尤其适用于交互式环境下的应用场合,比如图形界面程序或者网络服务器等,快速返回初步结果能显著改善用户体验感受。 #### 6. **公平性** 调度策略还应当具备一定的公平机制来保障各个任务都能合理分配到计算资源而不至于长期饥饿。通过动态调整优先级等方式可以实现这一点——即当某个进程持续运行较久之后适当下调其权重;而对于那些已经等候许久尚未被执行过的候选者则给予额外加分奖励以便尽快安排它们进入活跃周期[^1]。 以下是基于以上讨论的一个简单Python模拟代码片段展示如何根据不同条件设定初始优先权以及后续变化规律: ```python class Process: def __init__(self, name, burst_time): self.name = name self.burst_time = burst_time self.waiting_time = 0 self.priority = 1 / (burst_time + 1e-9) def adjust_priorities(processes): total_executed = sum(p.burst_time for p in processes) for proc in processes: if proc.burst_time > average_execution_time(total_executed, len(processes)): proc.priority -= decay_factor(proc.waiting_time) elif proc.waiting_time >= threshold_waiting_period(): proc.priority += bonus_for_long_wait() # Helper functions omitted here... ```
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