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产品经理-体验设计 - AxureMost
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
商业体验设计旨在通过牺牲用户体验以实现企业盈利,而用户体验设计则以用户为中心,注重用户在使用产品时的多方面感受,包括感官、交互、情感、信任、价值和文化体验。用户体验设计强调严谨性、创意性和一致性,确保用户操作便捷且愉悦,同时考虑不同层次用户的需求,提供引导和支持,最终提升用户的整体满意度和忠诚度。
用户体验是产品在现实世界的呈现和使用方式。一切以用户设计为中心、可能牺牲企业盈利。
渗透到用户与产品交互的各个方面,包括用户对品牌特征、信息可用性、功能性、内容性等方面的体验。
包括了有对产品操作的交互体验,又有在交互过程中触发的认知、情感体验,包括享受、美感和娱乐。
是用户生理上的体验,强调用户在使用产品、系统或服务过程中的舒适性。涉及浏览的便捷度、页面布局的规律、色彩的设计等多个
是用户在操作过程中的体验,强调易用性、便捷性和可用性。主要包括注册登录,表单提交,流程操作,业务执行的复杂度与使用习惯的体验问题。
是用户心理方面的体验,强调产品、系统或服务的友好度以及体贴感。在不断使用过程中催生出的需求功能,深入用户心里能延续一段时间的友好体验。
是一种涉及从生理、心理到社会的综合体验,强调其可信任性、安全需求、用户信任体验。
是一种用户经济活动的体验,强调商业价值。以资源交换为目的,最终实现其使用价值。
是以改善在用户心目中的感受为目的,以用户为中心,创造影响用户体验的元素。这些元素可以来自于生理的、心理的和
用户体验体现在用户与产品互动的方方面面,贯穿于交互设计的整个过程,每个环节的失误都可能
影响用户体验。因此要考虑用户与产品互动的各种可能性,并理解用户的期望值和体验的最佳效果。
在用户研究和用户体验设计具体的实施上,可以包括早期的用户访谈、实地拜访、问卷调查、焦点
小组、卡片分类和开发过程中的多次可用性实验,以及后期的用户测试等多种用户研究方法。在“设计—测
试—修改”这个反复循环的开发流程中,可用性实验往往提供了大量可量化的指标。
2.特定问题的解决方案:用户操作过程中,如果存在问题没有解决方案很可能会放弃该产品使用。
4. 细节上保持一致性:要包括颜色、字体、视觉、交互以及页面风格的全面的一致性
3、设置期望并提供反馈:用户的任何操作,都应该提供反应确保用户知道执行成功。
6. 永恒性设计:不应该片面追求流行趋势,不应该片面渲染、夸张其商业性或噱头
随着云计算和DevOps的兴起,容器技术和自动化在软件开发中扮演着愈发重要的角色,但也带来了新的安全挑战。阿里云针对这些挑战,组织了一场关于云上安全的深度访谈,邀请了内部专家穆寰、匡大虎和黄竹刚,深入探讨了容器安全与软件供应链安全的关系,分析了当前的安全隐患及应对策略,并介绍了阿里云提供的安全解决方案,包括容器镜像服务ACR、容器服务ACK、网格服务ASM等,旨在帮助企业构建涵盖整个软件开发生命周期的安全防护体系。通过加强基础设施安全性、技术创新以及倡导协同安全理念,阿里云致力于与客户共同建设更加安全可靠的软件供应链环境。
随着中小企业加速上云,数据泄露、网络攻击等安全威胁日益严重。阿里云推出深度访谈栏目,汇聚产品技术专家,探讨云上安全问题及应对策略。首期节目聚焦ECS安全性,提出三道防线:数据安全、网络安全和身份认证与权限管理,确保用户在云端的数据主权和业务稳定。此外,阿里云还推出了“ECS 99套餐”,以高性价比提供全面的安全保障,帮助中小企业安全上云。
deepseek部署的详细步骤和方法,基于Ollama获取顶级推理能力!
DeepSeek基于Ollama部署教程,助你免费获取顶级推理能力。首先访问载并安装适用于macOS、Linux或Windows的Ollama版本。运行Ollama后,在官网搜索“deepseek”,选择适合你电脑配置的模型大小(如1.5b、7b等)。通过终端命令(如ollama run deepseek-r1:1.5b)启动模型,等待下载完成即可开始使用。退出模型时输入/bye。详细步骤如下图所示,轻松Kaiyun开云打造你的最强大脑。
近期Deepseek正式发布 DeepSeek-R1,并同步开源模型权重。DeepSeek-R1 遵循 MIT License,允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。
DeepSeek爆火,如何免费部署到你的电脑上?获取顶级推理能力教程来了
如何在本地电脑上免费部署DeepSeek,获取顶级推理能力?只需三步:1. 访问Ollama官网下载并安装对应操作系统的版本(支持macOS、Linux和Windows)。2. 打开Ollama并确保其正常运行。3. 在Ollama官网搜索并选择DeepSeek模型(如deepseek-r1),根据电脑配置选择合适的模型大小(1.5B至671B)。通过终端命令(如ollama run deepseek-r1:1.5b)运行模型,即可开始使用DeepSeek进行推理。退出模型时,在终端输入/bye。更多详情请参考Ollama官方文档。
宜搭低代码平台接入 DeepSeek AI 大模型能力竟然这么方便!本教程将揭秘宜搭如何快速接入 DeepSeek API,3 步打造专属作诗机器人,也许你还能开发出更多有意思的智能玩法,让创意在代码间自由生长。
本文介绍了Nginx作为HTTPS正向代理的两种方案:HTTP CONNECT隧道(7层)和NGINX stream(4层)。HTTP CONNECT隧道需要客户端手动配置代理,通过CONNECT请求建立隧道;而NGINX stream则更适合透明代理,利用SNI字段实现流量转发。文章详细讲解了两者的原理、环境搭建、使用场景及常见问题,并提供了配置示例和最佳实践建议。内容转载自阿里云开发者社区@怀知的文章,推荐读者参阅原文获取更多信息。感谢您的阅读!
本文介绍了基于Grafana、Loki和Alloy构建的轻量级日志系统。Loki是一个由Grafana Labs开发的日志聚合系统,具备高可用性和多租户支持,专注于日志而非指标,通过标签索引而非内容索引实现高效存储。Alloy则是用于收集和转发日志至Loki的强大工具。文章详细描述了系统的架构、组件及其工作流程,并提供了快速搭建指南,包括准备步骤、部署命令及验证方法。此外,还展示了如何使用Grafana查看日志,以及一些基本的LogQL查询示例。最后,作者探讨了Loki架构的独特之处,提出了“巨型单体模块化”的概念,即一个应用既可单体部署也可分布式部署,整体协同实现全部功能。
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是Transformer模型中的核心组件,通过并行运行多个独立的注意力机制,捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵,经过缩放点积注意力运算后,所有头的输出被拼接并通过线性层融合,最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解,还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制,模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算,进一步提升了表达能力和泛化性能。
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