Theo Mandel关于界面设计的3条黄金分割 1.用户操纵控制 以不强迫用户进入不必要的或不希望的动作的方式来定义交互模式 提供灵活的交互 允许中断和撤销用户交互 当技能级别增长时可以使交互流线化并允许定制交互 使用户与内部技术细节隔离开来 设计应允许用户与出现在屏幕上的对象直接交互 2.减轻用 ...
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2021-11-03 14:42:00
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大数据应用，ETL应用，数据架构
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2014-09-29 17:06:33
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1.置界面与用户的控制之下2.保持界面的美观和一致性3.认知、记忆负担要轻4.用户界面友好性5.界面操作效果要高（最终达到目标） &nb
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2017-05-31 13:34:32
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技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后
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2022-08-03 11:07:38
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没有规矩，不成方圆。想要高效顺畅地完成设计任务，就必须遵守UI设计的规范。UI设计也不例外，具有设计规范，系统建议的规范可以让我们设计具有统一性，界面视觉更美观。今天带来的这些设计规范，将是成为优秀UI设计师必须要知道的“纯干货”，还能让大家深刻了解UI设计规范的本质是什么。一、图标规范有一些设计师以为UI设计就是设计图标，虽然事实并非如此，比如图标的设计在整个UI设计中是比较基础的一个环节。图标
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2023-08-19 10:08:44
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大数据技术原理与应用——数据仓库8.1 数据仓库的概念根本目的数据仓库概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 数据仓库的数据都来自于数据源，数据源中的数据需要经过抽取、转换、加载这样一个过程，把它加载到数据仓库，这个抽取、转换、加载这个过程一般简称为 ETL，加载到数据仓库以后，可以通过里面的 OLAP 服务器和数据挖掘引擎对上层用户提供服务构
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2023-08-27 22:24:33
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随着企业的发展，其内部集聚的数据也会越来越多，如何保证整个企业不同业务数据的一致性、准确性以及数据的快速服务能力，是每个企业在数据累计到一定数量时都将面临的问题。以下内容为我们公司的治理方式，仅供大家参考。 公司目前累计数据为P级，日新增数据为T级，数据主要为结构化数据和半结构化数据，采用hive建设数据仓库的方式进行数据处理，同时严格按照仓库的建设规范进行，以保证数仓中的数据层次清晰，各层间的
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2024-05-17 21:49:19
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数据仓库设计的21条原则--7个步骤，7个禁忌和7种思路高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立
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2024-06-11 13:57:27
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想要数据粒度的合理性、模型的灵活性得到保证，并且能够适应未来的信息资源，需要遵守维度建模的一些原则。否则，很容易会遇到数据仓库障碍，并且把用户弄糊涂。将为你提供几个数据仓库维度建模的原则，让你妥妥地避开“陷阱”。 1.原子数据需详细 维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求。 用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测用户想
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2024-08-26 00:02:25
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随着计算机技术越来越广泛地应用于国民经济的各个领域，在计算机硬件不断微型化的同时，应用系统向着复杂化、大型化的方向发展。数据库是整个系统的 核心，它的设计直接关系系统执行的效率和系统的稳定性。因此在软件系统开发中，数据库设计应遵循必要的数据库范式理论，以减少冗余、保证数据的完整性与正 确性。只有在合适的数据库产品上设计出合理的数据库模型，才能降低整个系统的编程和维护难度，提高系统的实际运行效率。虽
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2023-12-07 06:06:00
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<script type=text/javascript> </script><script src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js" type=text/javascript></script>高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库
在大数据应用开发的流程中我们将原始大数据经过清洗、抽取、转换之后，需要将转换后的大数据存入大数据管理系统中。为了能够高效地查询和分析转换之后的大数据，应用开发人员需要设计大数据的物理存储结构。大数据库设计与传统的数据库设计步骤相同，大数据库也采用自顶向下、逐步求精的设计原则：一、顶层设计大数据管理系统支持多种大数据物理存储结构，需要根据应用需求，为转换之后的大数据选择相应的物理存储结构。选择物理存
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2022-08-11 15:47:22
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多源数据集成：如何整合结构化（SQL数据库）、半结构化（JSON/XML）、非结构化（文本/图像）数据？高效查询：如何在PB级数据中实现亚秒级查询？实时性：如何支持流式数据的实时加载与分析？** scalability**：如何应对数据量的线性增长（如每天新增10TB数据）？数据质量：如何处理脏数据（重复、缺失、不一致）？大数据时代，数据仓库的模型设计不再是传统维度建模的简单延伸，而是需要结合大数据特性（多源、海量、实时）、Lakehouse架构（灵活存储+高效计算）与AI驱动的优化。
一、基本原则 1、用户体验原则UCD，以用户为中心去设计 2、设计模式是可重用的设计规范实现 3、反模式是糟糕设计的典型，极力避免使用 4、试验模式——超越既有理念和移动现状的设计，有望成为下一个主流UI设计模式。二、主要内容 1、APP UI 设计模式描写叙述的对象是...
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2014-08-16 20:03:00
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http://blog.jobbole.com/43835/
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2013-07-23 20:10:22
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问题描述：Android程序功能的实现非常重要，而且要保证有好的性能。同时Android界面
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2022-09-08 13:16:16
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安装过程其实并不复杂，只不过出现的问题，遇到的问题比较多，也主要参考网上https://github.com/alaxli/ansible_ui/issues/15 中提到的方法，只不过我遇到自己的问题，此处记录一下一 首先环境是centos6.9 minal二 配置epel ，编辑文件 /etc/yum.repos.d/epel.repo ，内容为[epel]
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2024-07-05 11:54:04
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原文地址：http://bbs.seacat.cn/thread-860-1-1.html谷歌眼镜是完全不同于现有移动平台的设计和使用方式。当构建Glassware时 遵循下面这些原则，将能给用户带来最好的体验。谷歌眼镜设计用户通常在特定的时间段会有多个设备用来存储和显示信息，谷歌眼镜最适用于简单的，关联的，即时的信息。不要试图把智能手机，平板电脑，笔记本电脑这些设备的功能设计移植到谷歌眼镜。取而
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2014-01-24 14:30:57
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一、目的将各业务部门的日志及必要的业务数据收集到大数据集群，以便进行统一的清洗规整、统计、建模，最终为公司管理层、业务部门提供经营分析、指标监控、推荐服务、公关数据等方面的能力支撑。 二、设计原则1、合理：包括：规则合理、数据分层合理、流程合理。数仓越来越规范化，易于后续快速入手，保证数据的完整及安全，数据逻辑易修改。2、可控：包括：数据安全可控、问题定位可控3、迭代优化：可持续优化&n
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2023-08-30 12:50:11
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模型设计模型设计概述为什么需要模型设计？Linux 的创始人 Torvalds 有 一段关于“什么才是优秀程序员”的话:“烂程序员关心的是代码，好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”，其阐述了数据模型的重要性。有了适合业务和基础数据存储环境的模型，那么大数据就能获得以下好处。性能 :良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的吞吐。成本 :良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余
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2023-10-24 08:37:36
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