软件人性化设计与技术含量的关系

博客指出商业软件应注重人性化设计,以满足用户需求、降低业务处理复杂度为首要目的,遵循让软件适应用户操作习惯的原则。同时提到部分技术人员牺牲可操作性提高技术含量的做法不可取,强调技术应适合资源优势,人性化设计与提高技术含量并不矛盾,二者相互促进。
        要更好阐述软件人性化设计与技术含量的关系,个人认为应从开发软件的目的开始谈起,我们这里所指的软件应是给广大用户使用的商业软件,而绝大多数商业软件的开发目的都是给用户带来更大的商业价值,比如提高他们的业务处理能力、效率、准确率等,归结起来也就是提高软件使用者的生产效率,然而作为开发商业软件的软件企业或个人是通过商业软件的开发来达到取得价值的目的,两者相辅相成、紧密相连,不应该成为矛盾。<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

首先理解什么是人性化的软件设计,作为一个商业软件,特别是成功的优秀的商业软件,给用户带来尽可能高的使用价值、满足用户最基本的使用需求应该是首要目的,但是如何能在软件产品的可操作性、相关的各项性能指标下工夫,使用户通过使用该软件产品达到降低业务处理复杂度,更准确、直观的达到他们使用软件产品的目的,最大限度的满足各种应用层面、操作水平的用户群体,就可以说该软件是人性化的。进一步可以把人性花设计理解为:软件是由用户控制的,而不是软件控制用户,以用户所熟悉的现实世界事务的抽象来给用户暗示和隐喻,来帮助用户能迅速学会软件的使用,也就是说在进行软件设计时应尽可能的迎合“让软件尽可能适应用户操作习惯”的原则;

更多的软件产品用户关心的不是某个产品的开发所使用的技术是如何如何的高深,他们更关心的是软件产品是不是满足他们的需求,使用起来是不是更符合“以人为本”的人性化要求。所谓的软件产品并不是简单的把一般工作过程搬到计算机内处理,而是应该能在替代以往工作的基础上最大限度上降低使用者的业务操作难度,甚至提供很多人为工作难以得出决策支持数据。

就像大多数软件用户关心某个软件产品的使用价值一样,大多数技术人员很多时候喜欢关注开发软件产品所使用的技术,也就是本文所指的软件技术含量。更有甚者,有部分技术人员以牺牲产品可操作性来提高产品技术含量,完全是本末倒至的做法,违背了“简单者兴、复杂者衰”的软件技术内在发展规律。试想,如果使用若干种简单的技术能完全满足用户的各项要求,我们还需要使用技术含量更高,但实现技术要求和开发成本更高的高科技含量技术吗?答案是明显,其实,技术的好与不好不是高低问题,是适不适合资源优势的问题。做什么软件,首先应该掌握的不是软件技术,而是行业技术,所谓行业技术说到底也就是为使软件产品更具人性化服务的。

诚然,作为以开发商业软件而取得商业理论的企业或个人要想在行业内取得具有优势的核心竞争力,提高技术含量与同等重要,但是提高产品技术含量何尝不是为了提高软件系统的人性化要求?绝大多数高深技术都是为了满足用户各种特别需求(这些需求包括用户体验性、系统各种性能)而发生发展起来的,我始终认为技术只有转化为对大多数用户都适用的通用产品才能升华为核心竞争力。

加强商业软件的人性化设计,提高商业软件的技术含量向来就不是一对矛盾,提高产品技术含量归根结底的目的是进一步提高产品的高人性化要求,而更强的人性化体验要求也反过来促进软件开发技术往深层次发展。

转载于:https://www.cnblogs.com/Hedonister/archive/2005/08/21/219628.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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