《用户至上:用户研究方法与实践(原书第2版)》一1.5 下一步是什么

本书章节介绍了用户体验的基本概念、用户中心设计原则及如何获取利益相关者的支持。通过让用户研究成为产品开发过程的一部分,确保最终产品的用户体验得到改善。

本节书摘来自华章出版社《用户至上:用户研究方法与实践(原书第2版)》一书中的第1章,第1.5节,作者 Understanding Your Users: A Practical Guide to User Research Methods, Second Edition凯茜·巴克斯特(Kathy Baxter)[美]凯瑟琳·卡里奇(Catherine Courage) 凯莉·凯恩(Kelly Caine)更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。





1.5 下一步是什么

现在你知道了什么是用户体验,谁来进行用户体验研究,UCD原则,你可能与其合作的利益相关方,以及如何让利益相关方支持你的研究,那么现在你可以开始规划用户研究活动了。在接下来的章节中,我们将介绍在用户研究活动开展前你应该知晓的信息,你需要考虑的法律和伦理问题,如何开始进行用户研究,以及如何选择方法和准备用户研究活动。你需要获得他们的同意和支持,用户体验活动将有利于他们的产品。如果他们不相信或者对你的研究抱有怀疑态度,那么他们很有可能在你的研究活动结束后并不执行改进建议。为了获得他们对用户研究的支持,你需要让他们在各个阶段(从前期准备直到最后建议)都参与其中。

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MOAMOP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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