《社交网站界面设计(原书第2版)》——3.10 邀请

本文探讨了社交网站中邀请机制的核心作用,包括邀请发送过程及其后续动作,强调了这一机制对于构建用户关系网及促进网站病毒式增长的重要性。文中提到了邀请应包含的元素,例如发送者的个人信息、明确的利益点以及易于操作的注册入口。

3.10 邀请

邀请(包括发送的过程和一旦他们接受邀请后的后继动作)是社交网站病毒式传播的核心。
接受邀请
是什么
用户接受好友加入某网站的邀请或链接,如图3-19和图3-20所示。
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图3-19:加入Pinterest的邀请,不仅包括邀请加入的行动号召,还给出了关于被邀请者可以保存和分享的相关内容类型的提示
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何时使用
你想要通过构建用户关系网来提升用户体验时。
服务的增长依赖于朋友的朋友。
你想要补充完善“用户相互推介”这种传统的网络推介方式。
如何使用
邀请应该包含发送者的个人信息。
应该清楚地告诉受邀人发送者的身份。
应该明确地告诉受邀人加入可以得到哪些好处。
要有一个明显的“马上注册”的按钮或链接,以便让受邀者很容易就可以进入网站开始试用。
为何使用
为用户提供一份正式的邀请供其向好友发送邀请,可以将网站的营销信息和用户的个人信息整合在一起。另外,这个过程还可以保证持续有人注册网站,以满足网站的病毒式成长目标。
相关模式
发送邀请
参见
Ello
Blab Video Messenger移动应用

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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