APP界面设计欣赏

最新推荐文章于 2021-06-03 13:01:37 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/asqq/archive/2012/09/22/3194943.html
话不多说，直接上图！~~~ 以上图片的来源http://www.uimaker.com

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Android系统音乐界面UI设计,40款音乐APP界面UI设计欣赏
weixin_39734987的博客
05-28 1922
原标题：40款音乐APP界面UI设计欣赏出处：设计之家链接：http://www.sj33.cn/digital/uisj/201801/48423.htmlhttps://dribbble.com/shots/3971624-Music-APP https://dribbble.com/shots/3966142-Music-4 https://dribbble.com/shots/396129...
2014年流行的手机App小图标界面设计欣赏
03-01
2014年前端界面设计流行了很多小元素，其中小图标一定是最受欢迎的元素之一。图标古来有之，但通过设计师的不断努力和适应时代需求，图标视觉已经发生了重大改变。最近，空心图标和实心图标的讨论变得激烈起来，有...
android水果界面设计,一套小清新的水果元素的APP界面设计欣赏
weixin_42416926的博客
06-03 735
这套小清新的而可爱风格的的APP名字叫：\”Fresh It Up\” – App Design 这套APP设计图来自国外设计网站behance。\”Fresh It Up\” APP它是游戏任务管理应用程序。每次用户建立一个任务，他们会得到一个随机的水果站的任务。他们需要吃健康的水果(完成任务)才变差(截止日期之前)。这个程序的目的是帮助人们管理自己的任务和时间更有效地和他们的日常生活带来更多的...
10个最新手机美食APP界面设计欣赏
设计“1+2”，摹客就够了！
01-19 7871
移动软件时代，简单下载美食app，动动手指，滑动几下手机屏幕，即可足不出户，搜索，预定和购买各路美食。然而，对于作为手机app UI 界面设计师的你来说，最大的问题并不在于如何使用这些美食软件来方便生活，而是在于如何才能为各类餐厅，酒店，咖啡馆，水果以及饮料店设计出美观，舒适且简单易用的手机美食App，对吧？但是，已然为正在做的美食App UI设计方案冥思苦想数小时或数天，却任然毫无头绪？究竟如何
转载：简约不简单的APP界面设计欣赏
weixin_33801856的博客
01-08 309
前言：移动互联网的迅速崛起，让移动网页，移动客户端越来越重要，客户端的页面设计也是一门很大的学问。科技迅速发展的今手机屏幕的尺寸越来越放大化，但却始终 很有限，因此，在APP的界面设计中，精简是一贯的准则。这里所说的精简并不是内容上尽可能的少量，而是要注重重点的表达。在视觉上也要遵循用户的视觉逻 辑，用户看着顺眼了，才会真正的喜欢。 1.第一个案例在背景上完全没有任何的修饰成分，在色彩上也...
app 设计 界面
shuang__zi的专栏
08-11 719
1.花瓣网 2.http://www.16sucai.com/2016/1008389.html    （16素材网） 3.http://www.poluoluo.com/xinshang/brand/app/  （破洛洛） 4.http://www.cyhd.net/html/app/login/    （创意互动   有各个模块的设计  内容较少） 5.http://ui4app.co
5款高质量app界面ui设计实例欣赏
maoqiu1234的博客
12-29 1万+
优秀的设计作品往往能激发设计师的创意从而带来全新的设计灵感。这也解释了设计师们平时喜欢收集优质素材习惯的原因。今天为大家分享这5款国外比较优秀pc端和移动端的设计作品，希望对广大设计师们在平时的工作中有所帮助： NO.5 作品名称：[数据可视化网页界面设计 Ozine UI Kit] 所属作者：R5 Studio 源文件格式：xd 容量：36 MB 作品介绍： 一款精美的数据可视化网页界面设计作品，适用于产品运营后台，金融后台等场景，设计配色简洁大方，界面布局清晰合理。 NO.4 作品名称：音乐应用手机A
android水果界面设计,一组色彩鲜艳的水果电商APP界面设计鉴赏
weixin_36411884的博客
06-03 1169
无意之间，在追波网上看到这样的一组色彩搭配非常大胆而且惊艳全场的APP界面设计作品。非常的艳丽。同时也突出了水果app的丰富多彩的性格和行业特征。所以，这款水果电商APP界面设计很棒，值得我们APP设计师学习的地方还是很多的。下面就跟随25学堂的小编来一一品味这款色彩鲜艳的APP UI界面吧！APP布局也很有逼格，左边这个是一个抽屉型的app导航菜单。隐藏在APP界面下面的尽然是一组非常漂亮而可爱...
APP登录界面UI设计欣赏
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专注Android开发
01-29 2万+
今天分享的是，17个优秀的APP登录界面UI设计效果欣赏，风格都非常的前卫，有很强的现代感，有的个性十足，APP登录界面好设计也不好设计，好设计的地方是元素少容易排版，不好设计的地方是要做个性化很难，而今天分享的这些就能给你带来一些灵感，希望对您有用，enjoy！ Hydro 查看 Dribbble Login Concept 查看 Sign Up Proce
APP界面设计之页面布局的22条基本原则
qxx522550309的博客
10-31 4826
移动APP页面布局(Layout)是我们设计app界面的时候，最主要的设计任务。一个app的好与不好，很大部分取决于移动APP页面布局的合理性。下图为APP最原始的布局模型。页面布局顾名思义就是对页面的文字、图形或表格进行排布、设计。优秀的布局，需要对页面信息进行完整的考虑。即要考虑用户需求、用户行为，也要考虑信息发布者的目的、目标。对用户行为的迎合和引导，有一些既有原则和方法，比如下面的22条基本
优秀iPhone app界面设计欣赏：从Squarespace到AwesomeNote
"这篇文章主要介绍了十个优秀的iPhone应用的界面设计，包括Squarespace、Gowalla、Friendsaroundme、Shopkick、TripJournal以及AwesomeNote(+Todo)等，展现了各自独特的设计风格和功能特点。" 在iOS应用设计领域，...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
操作系统实验代码.zip
最新发布
09-05
操作系统实验代码.zip
机器学习（预测模型）：Foodpanda 的业务运营和客户行为数据集
09-05
Foodpanda 的全面记录，包含 6000 条精心整理的记录，涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源，可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息：数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征，为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息：每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据，可以发现客户的购买习惯和偏好，例如哪些时间段是订单高峰期，哪些菜品最受欢迎。 支付信息：数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率，以及支付成功率等关键指标。 评价信息：客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要，能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈，从而改进服务质量。 配送细节：数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据，可以优化配送路线和时间，提高客户满意度。 数据集的应用场景：客户行为分析：通过分析客户的购买习惯、偏好和评价，可以更好地了解客户需求，从而提供更个性化的服务。 客户流失预测：利用数据集中的客户行为和评价数据，可以构建模型预测哪些客户可能会流失，以便提前采取措施挽留。 客户细分：根据客户的人口统计信息和购买行为，可以将客户划分为不同的群体，为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析：通过分析订单数据，可以发现销售的增长或下降趋势，为业务决策提供依据。 情感洞察：通过分析客户的评价和评论，可以了解客户对产品或服务的情感倾向，及时发现潜在问题并加以改进。
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