用户体验

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谈到用户体验,不得不提到我同事写过的一段话。



曾见众多能力,操守俱佳之女子,却无遮百丑之美而隐于市,可谓“纵有千种风情 更与何人说”。将此铺开至IT业, 为什么Apple掘弃兼容之路却仍引吭高歌;为什么微软的网站从蓝白格子演变到风情万种;为什么Firefox要雇佣Humanized的顶级员工。因为他们不能容忍失去用户的眼球,不能容忍因此而丧失展示强大的机会。“华丽”是用户对产品叹为观止后最直接的表述,而“爱不释手”是良好用户体验所产生粘度带来的最佳效果。



最好的用户体验在于界面简单明了和快速使用,不需要看操作说明书,就能快速上手产品。以下是我总结出的一些常见易用性问题:



1:不常用的功能放到单独区域里面,避免用户觉得界面功能点多,且混乱无章。如将功能点放到“更多”的下拉框里。



2:不满足操作条件的功能默认处于禁用状态。如:删除数据的时候,需要选择一行,那么默认情况下删除按钮是不可用的,当用户选择一行之后,删除按钮才处于可用状态。



3:常用功能快速操作,如编辑功能,可以双击行进行操作,地图的放大缩小功能,使用鼠标滚轮操作。



4:界面中的输入框尽量使用默认值,操作前尽量默认选中,方面用户快速使用。



5:对于常用的功能能够一步操作的尽量一步操作。能够单击的就不要双击。



6:能在一个界面上操作的,尽量在一个界面里操作,避免弹出更多的窗口。如使用Tab页,或者表格编辑。



7: 功能里涵盖的业务逻辑应该在用户使用中提示用户。如删除节点类型的时候,同时会把节点里的也数据删除,应该提示用户当前节点下的数据会被删除。



8:操作名称统一,括号里是混淆词:

添加(新增,增加),删除(移除),编辑(修改,更新),移动,批量移动,批量删除,批量编辑(批量更新),导入,导出,查询(搜索),高级查询(高级检索),查看(查看明细,信息查看),保存(确定),暂存,取消(关闭,返回),清空。



9:在需要的时候出现功能选项。如删除全部数据不是一个常用功能,那么当用户全选当前页所有条目的时候,出一个提示“是否要删除全部的6000条记录”。



10:界面定制,针对于不同的用户关注的业务和需要使用的功能点会不一样,用户可以定制自己需要使用的功能。如:不常用的功能点处于关闭状态,当前用户有需要可以打开。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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