10、应用布局与排版设计全解析

应用布局与排版设计全解析

1. 应用布局的屏幕规划

在设计应用时,需要考虑是采用单屏展示大量信息,还是将功能分散到多个屏幕。不同的应用流程因受众期望和系统惯例的不同,所需的屏幕数量也不同。

例如,用于系统状态概览的应用,如网站分析工具,需要一个仪表盘,让用户能在一处看到大量数据的高级概览,仅在需要详细信息时再深入查看。这类用户可能不太在意为查看内容而滚动屏幕,只要单屏能显示他们认为最相关的信息即可。

而电商应用的购物者在找到想购买的商品前可能会浏览多条路径,将他们从高级分类屏幕引导到低级详细屏幕,能让他们不断细化选择,直到找到完美的商品。

随着互联网的成熟和“移动优先”设计趋势的发展,过去不让用户滚动屏幕的惯例已逐渐改变。如今人们习惯了滚动屏幕,尤其是移动设备用户,由于屏幕尺寸相对较小,滚动几乎不可避免。“页面折叠线”(即视口结束、用户需开始滚动查看更多内容的位置)的概念也变得不那么重要了。虽然研究表明人们在 1024×768 屏幕上花更多时间看折叠线上方的内容,但他们仍会查看下方内容。因此,将最重要的信息放在屏幕顶部很有必要,同时可加入设计元素,如在可能的屏幕断点处截断的图像,鼓励用户探索更多内容。

如果大家都会滚动屏幕,为何还要将功能分散到多个屏幕呢?这是因为应用流程应符合受众的期望和使用模式,没有一种通用的解决方案。创建轻量级数字或纸质原型并让代表性用户进行测试,能提供关于人们如何与设计交互的宝贵信息。

平台和技术因素也会影响屏幕规划。例如,苹果建议尽量减少 iPad 屏幕过渡,因为这会降低“视觉稳定性”。为帮助设计师和开发者遵循这一原则,苹果提供了如分屏视图和弹出窗口等 UI 元素,以减少屏幕刷新的需求。从技术角

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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