24、Unix 界面设计:权衡与模式

Unix 界面设计:权衡与模式

在软件开发中,新手易用性和专家实用性之间的权衡是一个常见的挑战。以简单的算术错误检查场景为例,xcalc 在日常使用中表现出色;而对于复杂计算,dc/bc 则更具优势,因为它不仅能保证计算步骤的正确性,还能让用户清晰看到计算过程,并且可以方便地与其他程序集成。

1. Unix 程序员的界面设计理念

Unix 程序员在界面设计上倾向于追求表达性和可配置性。与主要开发客户端操作系统的软件开发者不同,他们更愿意牺牲易用性来换取这些特性。客户端操作系统开发者通常默认将界面设计得简单,而 Unix 程序员则默认使界面具有表达性和透明度。

这种态度常被描述为“为程序员编写,由程序员编写”的界面,但这其实是一种简化的说法。当 Unix 程序员选择可配置性和表达性而非易用性时,他们并非只考虑其他程序员,而是基于一种直觉:在不了解最终用户意图的情况下,最好不要对用户进行过度干预或猜测。

然而,这种态度也有其缺点。Unix 程序员可能会认为,一旦完成了高度可配置和表达性强的界面,工作就结束了,即使这个界面对于其他人来说可能需要长时间学习才能使用。可配置性的另一面是需要良好的默认设置和简单的恢复默认设置的方法;表达性的另一面则是需要在程序或文档中提供使用指导,帮助用户入门并实现最常见的需求。

此外,透明性原则也对 Unix 程序员产生影响。当他们编写符合 RFC 或其他标准的程序时,会认为自己的任务是为所有控制选项提供完整而透明的界面,而不考虑某个选项是否会被实际使用。这种思维方式使他们对标准合规性有更严格的要求,相比之下,Mac 或 Windows 开发者可能会认为某些标准特性过于复杂,大多数用户不会在意,因此不需要支持。 </

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GAPSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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