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        搞設計,是聽從直覺,還是聽從數據?

        藍藍設計的小編

         對于很多科技公司來說,設計已不再是隨心所欲的事情,它往往需要與數據掛鉤,通過用戶行為分析來測算甚至是極其微小設計的效果。這種源源不斷的數據流在決定新產品及其形式中的作用越來越大。那么,設計師自己的直覺還重要么?搞設計時,用戶數據與個人直覺總是相互對立,在過去,設計部門看重直覺,是因為在設計過程中評價其效果十分困難,產品不上市,設計師就不知道設計好壞。但如今像 Facebook 與 Google 這樣的數字產品更加看重數據,因為他們完全能夠一邊設計一邊獲得用戶反饋。

              根據我與 80 多個產品團隊工作的經驗來看,數據意義重大,直覺不可替代,所以最大的挑戰是,如何在用戶數據與個人直覺間找到平衡點。

              有時,個人直覺重要。我在 Google 最初的幾個項目之一就是設計“Google Checkout”按鈕,它被用作網上購買物品及服務。設計按鈕向來容易,但這次卻大不同,因為用戶能在幾種支付方式中做出選擇,所以該按鈕必須在熱鬧的網頁上吸人眼球。在每一次反饋中,我總被要求把按鈕做得更粗、更大、更醒目、甚至看起來更加可以被點擊。慢慢地,設計變得浮夸,直到最后,丑陋不堪。

        實戰!Material Design的一次設計探索(翻譯)

        藍藍設計的小編

         在這次重新設計中,我著重設計feedly的幾個主要界面。下圖是設計前(上排)和設計后(下排)的對比圖。




        超實用!有哪些活潑而高端且不俗套的中文字體?

        高勁

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        編者按:無論是PPT、海報設計還是平面設計,字體選擇都是大事,有字體選擇困難癥的同學,今天專業人士幫你精挑細選了多套中英搭配方案,力求優雅易讀,高端不俗 >>>

        「色彩標簽」設計,扁平化之路

        藍藍設計的小編

        從 蘋果公司發布iOS7開始,「扁平化」就成了當下最為流行的設計風格,簡約而華麗的扁平化讓人眼前一亮。而「標簽」是通常用于畫冊、海報等詳細內容分類的 設計,簡約的標簽設計讓人更有耐心閱讀詳細內容,所以不妨將「扁平化」融入標簽設計中,讓其簡約鮮明的色彩關系易于用戶接受。

        「漸變」常常被設計師們用作標簽設計表達色彩關系的手法,讓人覺得平滑與統一,適當的「陰影」則能讓標簽整體顯得有質感,一層一層,序列分明;在圖形設計 上,若想要突出個性,就不要選擇普通的點、矩形等設計,如試圖將一些不平常卻有規律的圖形割裂為幾等分,或設計成立體的形式則更為引人注目。我們從平面設計師「DaVinciShen」收集的色彩標簽中精選了10種設計。tag (1)

        25條超實用的簡約原則第二趴

        藍藍設計的小編

        第二趴的9條簡約原則來啦,根據作者挑選的作品,感受下簡約設計帶來的視覺體驗。從中你學到了什么呢?

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        25條超實用的簡約原則第一趴

        藍藍設計的小編

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        極簡主義可謂去蕪存菁,聚焦重點。也就是說,極簡主義披荊斬棘,直達目標。

        既然是極簡主義,那么最終呈現的外觀自然是簡潔二字,精心思考、屢次嘗試以及大量時間均融合包含在這簡約中。下面,我們就來分解極簡主義,從中學習。

        設計轉場動效

        藍藍設計的小編

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        設計師們喜歡追求細節的完美。他們把大量時間花在了操蛋的像素級按鈕,表單樣式,設置類型以及讓如何那些圖標變得漂亮和精致。即使是A+和干得好這樣的稱贊也不足以這些人停下來。

        …但是關于如何設計銜接卻很少有人考慮。你點下按鈕表單就…出現了?你滑動刪除一個項目它就那么消失了?那也忒怪異忒不自然了。在真實世界里幾乎沒有效果,這好像是一個bug。

        淺談醫學大數據(中)

        藍藍設計的小編

        本文接上篇淺談醫學大數據(上)

        數據分析框架(傳統數據分析框架,大數據分析框架)

        醫療大數據有著前面第一節提到的所有特征。在醫療大數據帶來各種優勢的同時,大數據隨之帶來的各種特性使得傳統的數據處理和數據分析方法及軟件捉襟見肘,問題多多。在大數據時代出現之前,受限于數據量的可獲得性和計算能力的有限性,傳統的數據管理和分析采用著不同的思路和流程。傳統上,對于問題的研究建立在假設的基礎上進行驗證,進而研究事物的相關因果性,希望能回答“為什么”。

        而在大數據時代,海量數據的涌現提供了從不同角度更細致更全面觀察研究數據的可能,從而打開了人們的好奇心,探索欲望,人們想知道到數據告訴了我什么,而不僅僅是我的猜想是否被數據驗證了。人們越來越多地用大數據挖掘各種感興趣的關聯,非關聯等相關性,然后再進一步比較,分析,歸納,研究(“為什么”變成一個選項而不是唯一終極目標)。大數據與傳統數據思路上的不同導致了分析流程的不同,如圖一所示:

        淺談醫學大數據(上)

        藍藍設計的小編

        大數據定義及其特征

        大數據顧名思義就是數量極其龐大的數據資料。從上世紀80年代開始,每隔40個月世界上儲存的人均科技信息量就會翻倍 (Hibert & Lopez, 2011)。2012年,每天會有2.5EB量的數據產生 (Andrew & Erik, 2012)。現在,2014年,每天會有2.3ZB量的數據產生 (IBM, 2015)。這是一個什么概念? 現在一般我們電腦的硬盤大小都以GB,或者TB為單位了。1GB的容量可以儲存約5.4億的漢字,或者170張普通數碼相機拍攝的高精度照片,或者300-350首長度為5-6分鐘的MP3歌曲。 那GB和TB, EB,ZB的關系又是怎樣?

        1ZB=1024EB=10242PB=10243TB=10244GB。如果你有一臺1TB硬盤容量的電腦,那1ZB就是大致等于10億臺電腦的容量,遠遠超出了我們一般的想象。

        早期,IBM定義了大數據的特性有3個:大量性( Volume), 多樣性(Variety), 快速性(Velocity) (Zikopoulos, Eaton, deRooos, Deutsch, & Lapis, 2012)。后來又有學者把價值(Value)加到大數據的特性里。隨著時間的推移和人們思考的進一步完善,又有三個大數據的特性被提出: 易變性(Variability),準確性(Veracity)和復雜性(Complexity)。

        作者認為價值本質上是數據被分析后體現出來的有用信息知識的程度,和其他幾個特性有根本區別。其他幾個特性可以說是數據工作者具體實踐中面臨的挑戰,而價值則是征服這些挑戰后獲得的回報。

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