用户研究

1 设计过程及评估 设计开发网站需要仔细考虑与可用性相关的问题、方法和过程。本章将介绍其中的最重 要部分，包括首要问题，例如网站目标清晰准确、用户需求正确全面、网站满足用户期望、可用性目标设定、以及内容有用。 为了确保最佳结果，应当全面考虑用户界面问题，设计最利于人使用的网站。现有研究 认为，构建网站最佳方法是不同人提出解决方案（即并行设计），然后采取迭代设计。这种方法需要进行合适的可用性测试，并利用测试结果改进网站。 1.2 建立用户需求 重要性 ★★★★★ 证据力度 ★★★★☆ 指南：利用所有可用资源更好理解用户需求。 说明：与潜在用户交流越多，越能更好理解用户需求。开发者与用户之间信息交换越多， 网站成功机会越大。交流方式包括客户支持热线、客户调查及访谈、公告牌、销售人员、用户组、展览会、及焦点小组等。成功网站至少需要四个（平均为五个）不同信息来源。不要过多依赖用户中介。 通过与用户交流所得信息，建立用例（Use Case）。用例描述用户需要和想要网站提供 的功能。有项研究中，与传统面向功能的分析方法相比，用例能更好描述用户表现和偏好。 1.3 理解并满足用户期望 重要性 ★★★★★ 证据力度 ★★★☆☆ 指南：确保网站格式满足用户期望，特别是与导航、内容和组织相关的期望。 说明：有项研究发现，用户定义的“可用性”指使用系统完成任务时，用户对一致程度、 效率高低、内容丰富程度

一、基本信息 标题：WEB页面的移动终端适配技术研究 时间：2012 来源：北京邮电大学 关键词：移动互联网；适配系统；插件系统结构；系统管理 二、研究内容 第一章绪论 1. 在全业务运营时代，用户对移动终端的需求已经逐渐从基木的语音业务向更丰富的综合服务转变，中国电信适时提出了互联网终端的概念，使传统通信业务逐渐与移动互联网业务相融合”。随着移动通信及3G的不断普及，移动互联网的用户数量正在急剧增加，PC 端的业务在移动终端适配的研究随着开展起来。现在互联网上的许多应用都可以移植到将来的手机上,未来的手机将会是多媒体的终端。而用于机浏览互联网的内容无疑是重要的应用之- -，3G在于机用户中的认可度也迅速提升。根据CNNIC的调查。约3.47亿的手机用户知道有3G业务,大概占手机用户的64.5%;有计划要使用3G手机上网的手机用户大概有4000万，占总人数的23.1%。这个结果证明，手机用户对3G市场的需求量很大，认可度也很高。3G 牌照的发放势必会催生使用3G上网的用户数量的增加。 由于市场潜力的巨大以及竞争的激烈。用智能手机等移动设备访间互联网的用户已越来越多，但日前，用户使用习惯普遍是使用手机自带的浏览器，高级用户则使用多浏览器搭配。另-方面，目前用户对于互联网的使用除了浏览器外，大多是使用各种专属的应用程序鬥。目前，手机自带浏览器仍占据一半的移动互联网用户市场。CNNIC的

一、基本信息 标题：高考志愿模拟填报App设计与实现 时间：2017 来源： 江西财经大学 关键词： 高考; App开发; 模拟填报; 二、研究内容 1.论文主要内容 （1）对具有模拟填报功能的系统对比分析当前研究现状，吸取他们的优点，并在本研究中进行改进，对缺点提出解决方案。 （2）模拟投档算法的设计。通过对高考志愿填报流程和平行志愿投档录取模式研究，在历年高考录取分数线的基础上设计模拟投档算法，根据输入的高考成绩、填报学校、填报专业和是否调剂信息分析出录取的学校和专业。 （3）系统整体模型分析与设计。设计一个客户端开发的整体模型，结合Android 开发技术、MySQL 开发技术、服务端开发技术，通过 Http 协议构建与开发。 （4）研究与构建模拟志愿填报模型和报告单生成模型。用户通过输入高考成绩、学校、专业和是否调剂后，通过志愿模拟投档算法推算出学校和专业能否录取，如果录取给用户提供一份可能录取学校的详细报考单以供参考。 （5）实现高考志愿模拟填报 App 服务端、数据库和移动端。通过文献调研和同类 App 市场分析，在平行志愿填报的基础山，运用 MVC 设计模式，实现模拟志愿填报模拟系统。 （6）高考模拟志愿填报前在软件超市上架试用模拟志愿填报 App，并对实验数据、用户模拟填报与模拟投档结果数据归类、整理，为以后通过数据挖掘或大数据技术分析用户填报心理和行为模式做准备

漏洞数量242:15，英特尔和AMD CPU谁更安全？ http://www.eetop.cn/cpu_soc/6946340.html 越来越多的用户开始怀疑哪种 处理器 可以最好地保护他们的计算机，数据和在线活动， 英特尔 和 AMD 之间数十年的长期斗争最近已进入一个新的层面。 （图片来源：Shutterstock） 直到最近几年，普通用户和网络安全研究人员都大多担心过多的软件漏洞，而这些漏洞似乎永远不会消失。 随着在2018年1月谷歌批露了Meltdown和Spectre CPU 设计缺陷开始，许多用户和安全研究人员意识到，为我们的电脑提供动力的 CPU 并不像我们以前想象的那样安全。 这给我们留下了一个问题：哪个公司更安全？当我们认为 英特尔 目前有242个公开披露的漏洞，而 AMD 只有16个（对 AMD 有利的比例为15：1）时，这个问题似乎显得很紧迫。 2018年： 处理器 安全元年 2018年1月，谷歌的零号项目安全专家以及其他独立的安全研究人员披露了 Meltdown和Spectre CPU 设计缺陷。这些漏洞的存在是由于大多数 CPU 体系结构团队为了提高其 芯片 性能而做出的设计选择。 Meltdown漏洞（也称为Spectre变体3）专门影响Intel的 CPU 。它允许第三方代码破坏通常由硬件实施的应用程序与操作系统之间的隔离

1. 引言 随着信息技术和互联网技术的发展，人们从信息匮乏时代步入了信息过载时代，在这种时代背景下，人们越来越难从大量的信息中找到自身感兴趣的信息，信息也越来越难展示给可能对它感兴趣的用户，而推荐系统的任务就是连接用户和信息，创造价值。 设想用户想买一本《Recommender Systems An Introduction》，用户只需要走进一家书店，寻找这本书即可。通过互联网，用户可以打开当当，在搜索框中输入书名，然后就可以找到用户想要购买的书籍，这两种方式都需要用户有明确的目的，如购买《Recommender Systems An Introduction》或某一类别的书籍。 但是，当用户没有明确目标时，比如寻找感兴趣的音乐，用户只能通过一些预先设定的类别或标签去寻找他可能感兴趣的音乐，但面对如此之多音乐，用户很难在短时间内找出真正感兴趣的音乐。这时就需要一个自动化的工具，来分析用户曾经收听的音乐，进而寻找出用户可能感兴趣的音乐推荐给用户，这就是个性化推荐系统的工作。 作为一种信息过滤系统，推荐系统具有以下两个最显著的特性： （1）主动化。从用户角度考虑，门户网站和搜索引擎都是解决信息过载的有效方式，但它们都需要用户提供明确需求，当用户无法准确描述自己的需求时，这两种方式就无法为用户提供精确的服务了。而推荐系统不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户和物品的数据

此文为汇总文，如有更好回答，欢迎评论。问题来源网络 1、怎么理解产品经理这个岗位？什么样的产品经理才是优秀的产品经理？ 从整体来看，产品经理就是负责把用户需求或业务需求转化为产品需求的人，为产品的具体设计、执行和成果负责。具体主要有三项职责：产品规划、产品设计和产品执行。 我认为优秀的产品经理以下两种能力强于别人： 抽象能力：把复杂的场景和需求抽象为产品的能力； 取舍能力：在合适时间做出正确的选择。 2、你认为产品经理最重要/最核心的能力是什么？说出三点。 逻辑思维能力：制定方案； 协调沟通能力：制定管理计划； 执行力：产出结果。 3、分析一下如何进行版本控制？ 目标： 1）保证各个环境(开发、测试、主干)的独立，避免相互影响； 2）减少最终发布时合并主干出现冲突的概率； 3）降低冲突处理的难度。 原则： 多个版本（开发版本，测试版本，发布版本）； 多次合并。 4、如何进行产品架构？ 可以结合用户体验的5大要素来讲，包括战略层（定位与目标用户）、范围层（功能列表及优先级）、结构层（功能关系、信息架构）、框架层（流程与逻辑）、表现层（UI、交互）。 这里，我以人体来举例： 骨骼：思考产品的结构，来源于对用户需求的理解，也来源于定位，例子：微信，豌豆荚的过去和现在; 肌肉：最重要的几个核心功能分别是什么，例子：微博最重要的几个功能时什么？ 血液：其他功能还有那些

在学习基于javaweb的高校文学系统项目的时候，方便日后能及时查阅，在本平台中记录一下基于javaweb的高校文学系统的开发流程。在学习时候的选用了SSM(MYECLIPSE),这个框架不论是学习还是使用都非常方便，简单易上手。项目具有的用户角色包括了管理员、用户，每个角色都含有自己的登录账号和密码。 总结得出基于javaweb的高校 文学系统 项目所有数据为：管理员(admin)、用户(yonghu)、研究方法(yanjiufangfda)、文学评论(wenxuepinglun) 基于javaweb的高校文学系统之管理员表 字段名 | 类型 | 属性 | 描述 id | INT(11) | PRIMARY KEY | 管理员id username | VARCHAR(255) | | 账号 password | VARCHAR(255) | | 密码 基于javaweb的高校文学系统之用户表 字段名 | 类型 | 属性 | 描述 id | INT(11) | PRIMARY KEY | 用户id xingming | VARCHAR(255) | | 姓名 nianji | VARCHAR(255) | | 年级 xingbie | VARCHAR(255) | | 性别 zhiwu | VARCHAR(255) | | 职务 quanxian | VARCHAR(255) |

1.MSF开发模型从传统的瀑布模型和螺旋模型发展而来，并且MSF对敏捷和CMMI支持，那么，我们可以认为MSF模型是目前最好的开发模型吗？ 2.什么项目适合敏捷开发？敏捷开发对比MSF开发有哪些值得学习的地方？ 3.目前，获得用户需求的方式有焦点小组、深入面谈、卡片分类、用户调查问卷、用户日志研究、人类学调查、眼动跟踪测试、快速原调查、A/B测试。那么，在我们真正的软件开发中，在获取用户需求方面，我们主流的获取用户需求方式是什么？ 4.项目经理人才的主要来源是来自于哪里？作为计算机专业的科班生，我们具备一定的专业能力，那么，我们刚去一家公司，可以担任他们的项目经理职位吗？ 5.由于软件测试阶段可能检查不出产品的所有BUG就把软件交付给用户了，那么，我们可以认为软件测试是软件开发中容错率最高的环节吗？ 来源： https://www.cnblogs.com/zhhzsc/p/11578790.html

　　 注意：论文中，很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思，但是在论文中，我们还是直接将它称之为基线， 也 就是对照物，参照物. 这片论文中，作者没有去做实际的实验，但是却做了一件很有意义的事，他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ，并将这些文章进行分类，逐一分析，然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文，我们可以较为 系统的掌握这些年，在推荐系统方面，深度学习都有那些好玩的应用，有哪些新奇的方法,这片论文起到了一个简报的作用，下面是论文的一个粗糙翻译： 概述： 　　随着互联网上数字信息量的急剧增加，在线商店、在线音乐、视频和图像库、搜索引擎和推荐系统已经成为在短时间内查找 相关信息的最方便的方式。近年来，深度学习在语音识别、图像处理和自然语言处理等领域得到了广泛的关注。同时，最近的一 些研究也显示了深度学习在推荐系统和信息检索领域的应用。近年来，深度学习在语音识别、图像处理和自然语言处理等领域得 到了广泛的关注。同时，最近的一些研究也显示了深度学习在推荐系统和信息检索领域的一些应用。在这个简短的回顾中，我们 涵盖了最近在使用各种不同的深度学习技术在推荐领域取得的进展。我们将综述分为三个部分：协作系统、基于内容的系统和混 合系统。本文还讨论了深度学习集成推荐系统在多个应用领域中的贡献

今日工作 　　检查了几遍墨刀做的项目原型，下午在院办做了演示报告 　　学习了小程序的一些组件的使用，表单组件，导航 ，多媒体，画布等 明日计划 　　明天开始要着手写代码了，准备先仔细研究一下网上下载的代码，然后把主要页面的结构搭建起来。继续看视频教程学习小程序开发。 总结 　　在今天的演示报告中，老师给我们提出了很多意见，让我们认识到了项目有很多的不足之处。在后面的编码中要改掉首页仅显示选择食堂的模式，将菜品更直观地展示在用户的面前；还要考虑到用户下单之后接单方的处理；支付方式考虑改为货到付款。 来源： https://www.cnblogs.com/Ljy02/p/11400850.html