所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...意识到组织是一个复杂网络，个人层面的连接的多少，决定了存在感、不可替代性的程度，团队层面同理。就像互联网+的本质就是连接，连接人、连接信息流、连接商品、连接产业，连接万物，万物互联。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。相比之下，智能货柜等相对封闭且SKU数量有限的场景，可能更适合这项技术的落地。...奇怪的是，虽然基于视觉的商品识别技术理论上有非常广泛的应用场景，比如拍照购、货架陈列分析、流行趋势预测等等，但这个领域的企业不管从哪个方向切入，最后似乎都落在了智能货柜这个点上。...任职百度期间他发现，百度有很多的图片资源，也做了以图搜图等创新尝试，但却一直没有找到好的变现模式。...于是他开始思考能否让图片直接链接到商品，用户拍摄照片或上传图片，就可自动识别图片中的鞋子、包、衣服等商品，并显示商品购买链接。...戴剑彬介绍，G-BOX二代采用的仍然是静态识别方案。他表示，虽然理论上动态识别具有非常多的优势，比如空间利用率更高、对商品摆放的限制更少，但实施起来也非常困难。
别说基本都是靠电脑或者智能手机操作的智能医疗设备了，拿家里的智能遥控器来说，有几个老年人能用的，他们除了知道遥控器上有最基本的调台、调音、关机功能，别的智能功能对他们来说都形同虚设。 ?...然而，目前的智能设备在检测后一般都需要远程传输数据，需要上网，这就让智能医疗陷入“不智能”的最关键点。我不夸张的说，这个东西别说爷爷奶奶了，我父母那个年龄层的都不一定会弄。...总而言之，目前的智能医疗，面临着“难诊断”、“不便利”、“不能医”这三大问题，与智能相去甚远。 智能医疗的春天在哪里？ 吐了那么多槽，有人肯定会说，那按照你那么说未来移动医疗无路可走囖！...最终智能硬件可以变成医生诊断以及用户健康管理的一个个性化、智能化助手才是关键。 3、要有突破性创新，带来更好的用户体验 医疗本身就是个逆人性的市场，没人愿意吃药，没人愿意为了测量某个指标去刺破皮肤。...智能可穿戴设备的出现，让医疗市场变得不那么逆人性，但是还不够。我们相信随着技术的突破，会有让用户惊喜、体验绝佳的产品出现，越智能越“傻瓜”的设备将改变市场格局。 ?
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
1、目标 在这篇文章中，我们将研究人工智能的未来，来了解人工智能在真实的行业中的前景和就业机会。我们将从人工智能介绍、人工智能应用程序、示例、人工智能职业以及人工智能中的工作概况开始。...此外，还将看到一些实际的例子，以便更好地理解。 2、人工智能介绍 “制造智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序。” 智力使我们与世界上的万物相区别，因为我们有能力去理解和运用知识。...做好准备 在此之前，为了使人工智能的价值最大化，最好确保您当前的流程，即以尽可能好的方式工作。 合作 与非竞争性业务合作。在编程和支持人工智能方面，这还远未实现。人工智能有可能改变企业。...解决气候变化问题 这看起来像是一个机器人的高阶指令，但是有人说“机器比一个人拥有更多的数据访问权限——存储的统计数据多得令人难以置信”。我们可以使用大数据，以便人工智能有朝一日能够识别趋势。...机器人个性设计师 机器人服从培训师 自动车辆基础设施设计:新的道路和交通标志将被计算机读取 算法培训师包括不断壮大的所谓“点击工人”大军。例如，这有助于算法学会识别图像或分析情绪。
当前新兴的一些无人零售店，背后就需要机器对商品进行自动识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。...人工智能商业公司ImageDT，则利用商品图像识别技术提供2B商业服务，包括基于互联网图片大数据的商业分析，以及基于门店货架识别的渠道数据洞察，帮助消费品企业提升业绩。...除此之外，ImageDT还通过自主研发智能灯箱和智能采集车，模拟各种不同的场景对商品进行360°拍摄从而建立庞大的训练数据库，以此来获取最丰富的训练数据。 ?...比如，图片在标注前通常会先经过弱模型的处理，让机器先解决 50%的问题；系统有支持批量标注的小图模式，让标注员可以一目十行，成倍提高标注的速度；产品经理反复打磨每一个功能，做A/B测试，从每处细节提高标注的体验和效率...ImageDT正在做的，就是实现这个庞大的AI工程，让机器能够自动地、准确地识别每一件商品。零售智能货架演示 ?
所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。 过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...深度学习之所以拥有如此显赫的影响力，就在于它对于人工智能自然语言处理、语音识别、计算机视觉等各重要方向都产生了革命性的影响，彻底改变了对无结构信号（语音、图像、文本）的语义表示的技术路线。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...“ 我当时的回答如下： 我感觉，产业界开始集团化搞的问题，说明其中主要的开放性难题已经被解决得差不多了，如语言识别、人脸识别等，在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。
现在社会中人们书写文字的机会几乎是很少的，不过平时依然需要接触到各种文字，还经常会用到智能识别文字这项技术，从图片或者其他地方寻找需要的文字，那么智能识别文字是如何实现的？智能识别文字识别率高吗？...智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字属于人工智能中非常重要的领域之一，和图片识别的地位差不多，不过相对图片识别技术来说智能识别文字技术要成熟的多，毕竟文字的形体以及特征是更加明显的，那么智能识别文字是如何实现的？...智能识别文字在平时生活中大家也都接触过，很多人会问智能识别文字识别率高吗？文字识别率和识别的软件以及应用的技术有很大关系，现在技术最为先进的智能识别文字软件识别率能高达99.8%以上。...以上就是关于智能识别文字的文章内容，相信大家对于智能识别文字有一定的了解了，智能识别文字技术在现在很多行业中应用都是比较广泛的，由此也能看出智能识别文字技术的前景是非常好的。
在行业不确定性加剧和黑天鹅事件频发的大环境下，很多商家也开始思考，在脱离了传统电商平台后，自己的商品下一步该走向哪里。...根据 Marketing Science 进行的 2021 年全球零售业购买路径研究显示，用户在 TikTok 上发现商品并产生购物意愿的几率是在其他平台上的 1.5 倍，TikTok 用户在平台上发现商品后立即下单的比例为...37%，TikTok 用户将发现的平台好物推荐给亲友的比例为 38%，用户投入的购物预算会比在其他平台高 14%。...商家一边可以继续通过优质的直播、短视频内容触达用户，从用户反馈中确定优质商品，另一边则可以通过价格、商品信息、频道活动等全新的货架能力来提升商家的规模和可持续性，帮助增加用户的购物粘性。...此次的商城主页设置了商品搜索栏、秒杀区、新人专区、商品分类推荐专区等，并提供了商品卡、短视频卡、直播卡的玩法，在帮助用户精准匹配的同时也能帮助商家更快促进首单成交。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
如今已是数字化时代，彩色的图片越来越多的图片进入到日常生活中。有很多的时候，大家可能会并不清楚一张图片的来源，这就需要用到一些在线识别图片来源的程序。那么在线识别图片的来源的程序是如何工作的？...在众多的识别程序中，如何去选择好的识别程序呢？项目就来为大家简单介绍一下。 image.png 一、在线识别图片来源的原理 首先，在线识别图片的程序或程序主要是依托大数据来进行处理的。...二、选择在线识别图片来源的程序的指南 一款好的图片识别程序关键就是要看数据库是否庞大。只有巨大的数据库才会有大量的识别材料，只有庞大的识别材料才会让用户查找图片来源的过程更加可靠、准确。...除了巨大的数据库，还要选择有强大企业支撑的识别程序。一般情况下，大家无法直接地看到图片识别程序的代码，就需要大家去找到大型企业支持的识别程序。这些程序往往算法更加的缜密，更加的精准。...以上就是为大家带来的关于在线识别图片来源的原理，以及一些好的识别图片来源程序的选择方法。优质的图片识别程序并不少，只要精挑细选一下就可以找到好的程序。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
彼时，Alpha Go成功击败了世界排名第一的围棋选手，这被看作是人工智能一次「里程碑式的胜利」。...为什么人工智能在发展60多年后，争议仍然如此巨大？ ? 事实证明，大众对于人工智能的「期望」和它当前的「现实」之间有很大的差距。...真正能够运用人工智能技术的场景仍然极度稀少，而且经常集中在非常特殊的案例上。想要走向主流，人工智能还有很长的路要走。 由于我们在这个领域并不缺乏远见，我们看到了怀疑人工智能今天能真正完成什么的信号。...现在，在人工智能第三次崛起的末期，这个新兴领域的命运仍然不确定。 凛冬已至 很大程度上，人工智能的兴起是由大数据的可用性推动的。...大数据推动了面部识别、营销推广等许多领域深度学习的发展，这一度被视为人工智能浪潮的主要突破之一。
人工智能是一种独特的技术，能够处理不断增长的数据量，并从中提取有用的信息。随着人工智能技术不断发展和成熟，它在未来有着广泛的应用前景。...总之，人工智能的应用未来将会涵盖各个领域，带来更加智能、高效和便捷的服务，改变人们的生活方式和工作方式，极大地推动了社会和经济的发展自动驾驶：人工智能技术在自动驾驶汽车领域有着广泛应用的前景。...人工智能可以帮助车辆处理数据、识别和理解道路标志、障碍物、其他车辆和行人等信息，使驾驶更加安全和高效。医疗保健：人工智能可以在医疗保健领域提供工具来帮助医生进行诊断、预测疾病，以及开发治疗方案。...此外，人工智能还可以根据个体基因信息进行匹配，从而制定更个性化、有效的治疗方案。智能家居：人工智能技术可以使家居变得更加智能化和自动化，比如通过使用语音或手势控制房屋的系统、优化家电的能源消耗等等。...金融科技：人工智能技术可以应用于金融科技中，如风险评估、投资组合管理、预测市场走势和欺诈检测等。教育技术：人工智能可以利用数据分析技术来提升学习体验、课程选择和学生成绩分析，从而更好地推动教育变革。
而人工智能的发展使得测试提效成为可能。 智能化测试值不值得做？应该如何做？业界有哪些实践？是不是大家都可以做智能化测试？...在即将到来的 12 月 2 日和 3 日，由 InfoQ 主办的 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）上，我们携手出品人美团李永刚，共同邀请了业界专家来分享智能化测试落地实践。...测试的本质是在有限时间规避风险，包含减少风险发生的概率和风险发生产生的危害，因此以风险驱动的交付模式可作为达成目标的重要手段。...在计算智能和感知智能方面拥有丰富的实践经验，目前负责打造基于风险驱动的交付模式。 议题二 在美团微服务架构质量体系的建设中，美团采用了智能化的解决方案——服务链路分析。...活动推荐 ArchSummit 全球架构师峰会（北京站）2022 的演讲专题目前已上线【数字化场景下的业务架构】【低代码实践与应用】【国产化替代解决方案探索】【分布式架构落地实践】【智能化软件测试】【
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
这段小插曲中，且不论是不是马斯克在工厂建设上没有寻到正确的智能化之路，从中我们至少可以明确的一点是，所谓的全自动化乃至智能化探索并没有想象中的容易，它与传统工业有着诸多一脉相承的东西。...所谓工业，它有着自己的发展迭代速度，而稳定、安全是其不可违背的第一法则，这就要求厂商在智能化推进过程中要抓住材料物理属性等核心点，对“AI用在哪里、如何用”这些问题的思考进行更为深入的思考。 ?...产业内走在前列的不乏这样的厂商，如南京智能制造研究院，他们就抓住了工业领域错综复杂的软件无法实现互联互通这一痛点，融入了自己的创新想法，从工业仿真软件切进了智能化的浪潮中。...对此，制造业信息化专家宁振波曾用二十字对可以预见的理想状态做出总结：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。 但是从更为长远的角度来把控，智能制造最终能够延展的边界在哪里？...在原有基础上进行智能化升级，目前自动化与信息化厂商的边界已经越来越模糊，这也预示着智能化发展有所成效。从某种层面上来看，资源整合成为智能化升级的必经之路。
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