iOS用户体验之-modal上下文

iOS模态视图最佳实践
本文探讨了iOS中模态视图的概念及其在用户体验中的作用。模态视图能够聚焦用户注意力,确保用户完成特定任务。文章还提出了使用模态视图时应注意的几点建议。

   iOS用户体验之-modal上下文

 

    何为模态视图,它的作用时聚焦当前。获得用户的注意,用户仅仅有完毕模态的任务才

 退出模态视图。否则你将不能运行app的任务,比如,alert viewmodel view

 action sheet等,所以它既有优点也有坏处。

 

    在理想状态下,假设用户想非线性的和app交互,最小最直接的方式就是使用模态视

 图来实现。普通情况使用模态视图要注意的事项:

    1.它的关键是获得用户的操作聚焦,用户仅仅有完毕模态视图的任务才干和app进行交互。

    2.自包括的任务必须完毕或者显示的放弃运行,不能使用户的数据处于模糊不清的状态

    3.保持模态视图任务简单明白单一

    4.明显安全的退出模态视图

    5.alert的弹出是为了告诉用户它当前的操作的危急性和消息提示等

    6.尊重用户的喜好不要动不同就弹出模态视图。比方用户能够开关是否接受某个应用的通知

posted on 2017-07-16 08:50 mthoutai 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/mthoutai/p/7189602.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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