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CHU 巨匠電腦評價分享 >App開發困難在於設計的心

作者碎碎念：在經歷了十多年的服務端開發之後，我決定涉足移動開發。當時我預期我將遇到一些困難，比如說技術。但實際上，在進行安卓和 iOS 開發的半年時間裡，技術從來不是一個問題。不管看似先進實則老套的 Java，也不管詭異奇葩的 Objective C，這些都沒有讓我有太多的困惑。然而覺得難以逾越的是對於設計和界面的把握。

本文作者 Andrew，來源點融網微信公眾號「點融黑幫」。

習慣於大量配置腳本、功能開關的後端工程師很難一下子適應移動應用的要求，所以做出來的應用會讓人覺得充斥了各種功能，然而又難以找到如何正確使用這些功能的方法，並且界面的設計簡單甚至堪稱醜陋。這實在讓人覺得崩潰！那麼，展示到用戶面前的移動應用應該是什麼樣的？

• 第一，內容

為什麼要使用這款移動應用，給一個理由先？內容！這是讓用戶做出這一決定的最主要的原因。

用戶在使用一款應用之前對其能做什麼都有一定的期望，如果用戶沒有辦法在第一時間內找到他所想要的內容，或者做不到他想做的事情，那麼他會在第一時間把這款應用刪掉，一方面移動設備的空間還是很寶貴的，另外一方面，現在用戶可以選擇的應用也實在太多了。所以我們不能含蓄地將最重要的功能隱藏在角落中，而應當直截了當地在第一時間呈現到用戶面前，甚至不惜使用引導頁之類的手段讓用戶盡可能快地了解他能在這裡做什麼。

微信在這方面做得非常突出的：聊天以及和聊天相關的通訊錄功能佔據了四個 TAB 中的兩個，其它各種功能，不是被擠到了單獨的一個「發現」 TAB，就是被零碎安排到了其它角落去。微信非常清楚地知道什麼是最重要的功能，什麼是附著在這些功能之上的。
從所有可用的功能中挑選出最重要和最適合在移動設備上使用的內容放入移動應用，是開始設計的第一步。

• 第二，簡化

作為一個隨時隨地都伴隨著用戶的手持設備，它會佔據用戶大量的時間，然而這些時間是碎片的，長的不過幾分鐘，短的只有一瞥的時間。如何在這麼短的時間讓用戶得到他所要的信息，是幾乎所有移動應用需要考慮的問題。

從單個功能開始設計，其實不需要給用戶太多的選擇，用戶沒有時間、也沒有興趣來配置這個應用，所以在操作流程中的各種開關和屬性都是干擾用戶使用的枝枝蔓蔓。用戶沒有太多的時間浪費在閱讀冗長的說明、尋找所要的信息、按部就班地完成你指定的步驟。讓用戶的注意力能夠快速地集中到他需要完成的關鍵性任務上，這樣用戶才不會覺得使用這款應用是在浪費時間。

Uber 在整個叫車過程中，最少只需要一次用戶的干預，最大程度將用戶的注意力維持在他想做的事情上。這唯一的一次干預，就是用戶當時最想要做的事情：叫車。其它相關的操作，例如支付、確認，要麼在之前或之後處理，要麼利用定位等技術自動完成。
Uber 體驗：給中國人用的美國產品。一個界面只需要一條關鍵的信息、讓用戶做出一個動作，在絕大部分的情況下都是足夠的了。

• 第三，精緻

然而「簡化」並不和「簡單」是同義詞。在功能上的簡化並不意味著簡單的界面設計，相反，為了能在狹小的移動設備螢幕上展示所需要的功能，精緻到極致的設計是非常必要的。

移動設計一直是在矛盾中前進的。簡化功能和操作，但不引起歧義和誤解，其實應用比任何時候都更想傳遞給用戶更多的信息。這樣通過明確的圖形、文字、控件等界面元素，充分利用色彩、佈局、行為等元素來影響用戶，這需要的不僅僅是高超的界面設計技巧，同時還要考量心理學等更加專業的知識。

另外一方面，精緻的設計讓用戶覺得愉悅，樂意在應用上多停留一秒——相對於原本用戶留給應用不多的幾秒鐘而言，這已經是很大的進步了——從而多一分機會讓他嘗試一個新的功能。精緻也是一個更加專業的體驗，對於應用以及應用背後的開發團隊增加了信任。

Timeline，一款新聞客戶端軟體，通過時間線將熱點新聞串接起來。清晰整潔的設計，可以讓人專注於內容本身，在閱讀過程中各種展示元素默默地提示著讀者，但又不打斷讀者的閱讀體驗。
準確並精緻的應用設計讓應用從用戶心目中的「可用」變成了「好用」甚至「最好用」。

• 第四，技術

好吧，最後我們討論技術。這不是在說 iOS、不是在說安卓，而是在說新技術。

作為快速變化的一個科技前沿領域，在移動設備上使用最新的技術一向是不遺餘力的：觸摸、GPS 定位、拍照，這些已經普及到都可以被稱為「傳統移動技術」了；識別、NFC、氣壓、心跳，這些新一些的技術大家也都已經能耳熟能詳了。所有這些技術開始不斷影響我們的生活，也給我們的移動應用擴充了功能領域。不管是有意或者無意的，可以減少了需要用戶直接介入的交互，達到之前所說的簡化的目的。另外一方面，新的技術使得某些功能的實現成為可能，相當一部分的創新由此達成。
很顯然，現在還沒​​有到完全發掘這些技術潛力的時候，大量的新技術本身都尚在嘗試之中，因此如何在移動應用中合理使用這些新技術，將會是一個挑戰。

• 總結

區別與傳統的桌面應用，移動設備獨特的使用場景和硬體特性，使得需要完全不同的設計思路和設計理念。為了能夠讓應用在諸多同類應用中脫穎而出，需要花費在設計上的精力將遠遠高於此前任何一個時代的應用軟體。

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文章與圖片出處: http://goo.gl/yXDu59
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巨匠電腦評價 好文分享 >用IoT ANALYTICS挖掘大數據

作者：Ben Lieberman 博士

擁有科羅拉多大學健康科學中心的生物物理學與遺傳學專業的博士學位。 Lieberman 博士現任 BioLogic Software Consulting 首席架構師，將其 15 年來 所累計的軟體架構和 IT 經驗應用於各個領域，包括電信、航空、電子商務、政府機構、 金融服務，以及生命科學。 Lieberman 博士以軟體發展方面的最佳實踐為基礎提供諮詢服務，並專門負責物件導向的架構和分散式運算，尤其是基於 Java* 的系統和分散式網站開發，以及基於 XML/XSLT、Perl 和 C++ 的用戶端伺服器系統。 Lieberman 博士為不 同類型的機構提供架構服務，包括 Comcast、Cricket、EchoStar、Jones Cyber Solutions、Blueprint Technologies、Trip Network Inc. 和 Cendant Corp；教育機構 ，比如杜克大學和科羅拉多大學；以及政府機構，比如美國勞工部、礦山安全與健康監察 局、美國國防部的 Military Health Service。 他還是一位知名的職業作家，出版過著作（The Art of Software Modeling, Benjamin A. Auerbach Publications, 2007）， 並發表過多篇與軟體相關的論文，以及 IBM 公司技術簡報。

裝置的互連，帶來了一個全新的商機。對於個人而言大幅了增加對於周圍的環境事物的可控度。我們可以遠端遙控家裡、交通工具和辦公室，只需要用到一支智慧型手機 。

利用這些高程度的互連裝置，現在我們還可以收集到巨量的資料 「更加的具體真實」藉由內嵌著各式各樣傳感器的裝置提供多樣的訊息。這些傳感器例如：溫度傳感器、加速度傳感器和位置傳感器可以提供狀態的資料。但是這些資料僅是廣泛的資料數值，尚且缺乏強大的資料分析工具來處理訊息。這些泛用的數值資料可藉由英特爾的物聯網分析工具與建置在區域端的感應元件來匯集、整理與探勘大數據。

介紹

這些互連元件的需求成長是極具爆發性的。 可攜式產品的成長,網際網路的普及和強健的功能與親民的價格造就了從個人連結到終端裝置的方式富而多元的想像空間, 這些都是前所未見的機會。

10年以前誰可以預測到社群網路的蓬勃？同樣的，我們現在所處的世界，連結每百萬位元的資料量的花費大幅降低、無線通訊隨處可用，各種機器也可以相互連結。這就是物連網的世界。

收集與分析遍布各地的設置的感應器數據成為了物聯網發展過程中的一個顯著的成長點。設想一下，道路中内置溫度傳感器的數據收集。這些傳感器均通過有線或無線連接至當地的收集點，以供數據處理和匯集。

随後穩定的信息將傳給道路管理人員，他們負責決定何時何地部署開路、道路處理、封鎖施工，甚至暫時繞道。

現在，想像一下如何使用這些數據（以及幾年收集的豐富歷史數據）以建立關於路面溫度如何隨當地條件上下波動的預測模型。也許特定的橋會特別容易結冰；則這種情況的預警機制可以適時的提供適當的處置，從而減少橋上事故風險。

英特爾Galileo和Edison開發板經過專門的設計與建構，可為大眾提供這類傳感器數據收集的功能。各種各樣的傳感器可以將報告數據給物聯網集結成開發板，並對該數據進行暫時收集和進行預先處理。英特爾創建了物聯網分析網站（IoT Analytics）可連結英特爾Galileo和Edison驅動的傳感器網絡和匯集大量的時間序列數據作進一步分析。

傳感器類型與應用

今天，各種小型、經濟、功能強大的環境傳感器均可連接和集成至幾乎其他所有設備（見表1）。這些傳感器發送在定義的頻率測量（例如：秒）和精確度傳輸測量值。這種數據生成由固定時間點和各時間點的值所组成的時間序列。例如，考慮一個發射射頻識別（RFID）晶片嵌入在礦工的徽章。該晶片將關於工人的時間和位置數據的連續資料傳輸，使礦井安全管理人員確切地知道那裡的工人人數。這樣的數據，如果在一個煤礦事故中，可以直接反應出挽救生命的關鍵價值。

表1  傳感器的類別與例子

傳感器可以建置來傳送他們的測量值，一則是可以透過限定的物理連接(如一個 RS232 序列埠)或使用的幾種無線的方法，諸如通過藍芽連接。唯一的要求是該傳感器需要被設計用於該物理環境—溫度，衝擊，壓力，等等，而且該連接是相當安全的。

資料的收集與傳輸

傳感器數據如果不收集或傳輸至數據觀察與分析站，將不會產生生任何效用。這就是英特爾 Galileo 和Edison（圖1）和所述的物聯網分析網站的目的。這些開發板可通過有線（Arduino的連接）或通過無線(藍芽）的方式連接至各種輸入端，僅受物理端口數量的限制。多個板子可相互連接以匯集從傳感器端點的分佈式網絡的傳感器數據。

圖一, 英特爾 Edison 開發板

傳感器數據流可直接轉發至物聯網分析站，或者先由開發板直接進行預先處理（以消除雜散測量值或空白）。欲了解更多相關訊息，請查看英特爾Edison發展板總整理（請參見“更多訊息”一節中的連接）。

資料的處理與儲存

所收集的和預先處理的傳感器數據流現在可以在二次加工點直接收集，譬如物聯網分析站（圖2）。物聯網分析網站提供了一個工作區（請參見“更多信息”部分的連接，安裝說明和詳細信息）和一套工具，用於收集、視覺化、處理和示警傳感器的時間序列數據。用戶面板上就可以看到的設備的當前集合狀態、採取過去幾小時的觀測（測量），和已被觸發的所有用戶配置警報的運行審查。

圖二, 英特爾 物聯網分析工具

本文採用物聯網分析網站服務應用程序編程接口（API）來展示如何使用收集到的數據可以進行數據挖掘和分析訪問。這個例子說明，包括從收集到的物聯網分析網站數據直接分析一個示例應用程序。

時間序列特質

使用物聯網分析網站服務應用程式設計介面 (API) ，介紹如何訪問已收集的 資料以進行資料採擷與分析。 文章所列舉的示例包括說明如何在物聯網分析網站直接分析收集的資料的示例應用。

• 定期收集間隔（時間性）。在規定的時間點收集測量值，例如秒，分，或幾天。
• 連續資料值（空間性）。 一個接一個以連續的方式收集測量值；特定時間序列集中的測量值數量規定資料流程的“維度”。
• 保真度（精確度）。 傳感器數值將報告給明確的測量值精確度（即儀錶誤差）。 請注意，分析值的精確度不會超過原始測量值的精確度 — 例如，如果測量值為 0.35，分析值的顯著性將不會超過兩個小數位。
• 範圍（幅度）。傳感器值將具有由該物理傳感器本身施加的限制確定的預期範圍（即，-20和120華氏度之間的溫度傳感器）。

時間序列數據通常設置一個時間每個元件由一個時間 — 值對，如（t）的輸入法= 0.55秒或（v）ALUE=40.5oC.如果傳感器數據流的週期性為0.05秒，然後下一測量預計在t= 0.60秒，接著用t= 0.65秒等該集合可以被可視覺化成的二維曲線圖，以時間為縱軸（x軸）和報告的值作為橫軸（y軸軸）。使用的物聯網分析站的示例性繪圖為圖3中所示。

圖3, 取樣時間vs, 一氧化碳濃度

正如你在圖中看到，物聯網分析網站能夠以各種格式繪製時間序列數據，包括總結的時間段（分鐘，小時，日，週，月，年），作為一個線或面積，並用“縮放”，在特定的數據集的基礎數據的更詳細的檢視。

資料分析與模擬

時間序列分析科學有著悠久而豐富的歷史。有許多方法來處理原始數據的時間點和值表示，本文無法一一介紹。對於最近這些技術審查，連接到“更多信息”部分參考T-C Fu的文章。無論何種分析技術，但是以時間序列數據挖掘方法也有一些共同的特點。

原始時間序列資料的用處非常有限，比如目測檢查，無法進行下一步分析與建模。 僅管最近可根據最高限值設置警告（即一SIGMA方差統計），但有一種更為完善的方法來挖掘用於預測模型的資料。 在圖 3 的示例中，設想 CO2 汽車尾氣傳感器通過規定的時間週期以特定的頻率報告測量值。 如果這是可收集多個傳感器資料（比如引擎溫度和油耗）的大型資料集的一部分，你可以通過對比兩圖之間的差異尋找規律，以預測未來的汽車保養情況。

開發的分析模型的技術中，原始數據必須首先被修改或減少到一個可行的格式。多種技術已經開發了用於時間序列數據操作，但最常見的一種是所謂的Z 型正常化。這種技術的時間序列的原始值轉換為具有0的中值（平均值）為1.0的標準偏差的值。這種轉換就可以比較同一時間序列數據直接設置與另一組，大大簡化了算法的複雜度。關於這種轉換的限制是，該數據點都必須有一個正態概率分佈，這是在指定的範圍內的標準的“鐘形曲線”預期值。對於大多數傳感器採樣數據，該曲線已被發現是真實的，所以這是比較通用的方法。

基於“正常”的預測模型（即，一般控制）系統的行為，通常需要以檢測異常的系統行為。有幾種方法來創建這樣的模式：利用一套行之有效的測量基線（監督），將預期的系統行為（半監督）的數學或工程預言，或者只是對自己在不同的時間（無監督）比較傳感器數據點。在最後的情況下，選擇的時間段與另一相比，多半是使用滑動窗口，以檢查異常值（見“參考信息”）。

為了創建這些模型中，在應用算法或方法對從傳感器收集的數據流。常見的技術包括傅立葉變換（轉換的時間序列值，以出現頻率），動態時間扭曲（時間序列數據組的測量次數無關），和小波變換（分割時間序列數據轉換成越來越小的段）。一種相對較新的技術，被稱為符號近似（SAX），採用新穎的變換時間序列數據來定義的符號組，的技術如字母表，它允許使用多種模式匹配算法，包括那些信對DNA，RNA和蛋白質的生物序列分析（例如，生物信息學）開發。

當你選擇了一個分析方法，接下來的決定是如何檢測異常。傳統上，已經完成或者通過識別離群值（稱為，統計檢測）或通過計算一個“標稱”數據曲線和測得的序列之間的差異。這被稱為一個距離量度，並使用連續的數據點之間的歐幾里得或正方形差經常計算。這些值的集合提供兩曲線之間的差異的定量指示。如果名義和測量的時間序列相差大於一個給定的量，時間序列被判進一步調查。此外，模式匹配（和得分）算法生物信息學研究開發的可用於定量評價兩個（或更多個）的時間序列。

 

展示

本文最後一部分將探討如何通知相關方時間序列中所檢測到的異常。 物聯網分析網站可提供簡單但功能強大的示警機制，該機制基於一套規則。 如圖 4 所示，你可以針對適用於不同設備的感測器定義一組具體規則。 執行規則的條件可針對常見的情形進行評估 ：

• 基本條件。 感測器數值超出或低於設定的限值。
• 基於時間的條件。 感測器數值超出或低於規定時間週期的限值。
• 統計方差條件。 感測器方差（通過SIGMA的統計值所測 量）超過 2 或 3。
• 感測器變化檢測（單個或多個）。 一台或多台感測器檢 測某種條件（比如啟動/鈍化事件）下的變化。

圖4  英特爾物聯網分析工具 — 異常示警規則

帳號啟動或者通過電子郵件註冊用戶就可以通知（使用帳戶建立時登記的地址），或者通過發送一個HTTP消息發送到指定的地址。

這些功能足以滿足那些需要傳感器分析大多數情況下，但下一篇文章將顯示，如果需要更深入的分析，那麼你可以使用物聯網分析網站服務器API來獲取傳感器的數據集，並進行額外的數據挖掘作業。

 

結論

價格經濟、敏感性出色的傳感器不斷激增，以及網路連接的日益普及為開發新的日常設備評估與控制方法奠定了堅實的基礎。 通過彙集傳感器測量值並採用一台簡單的分析規則，我們可以在出現潛在設備故障的情況下主動採取措施，或更加快速地回應不斷變化的環境狀況。 而且，通過使用中心聚合網站（比如英特爾物聯網分析網站），感測器數據可由更先進的資料採擷方法進行處理，從而有助於創建和使用預測行為模型。

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感覺就知道誰打來 巨匠電腦分享iPhone功能
我們家老媽剛入手她人生第一支 iPhone，老人家對太厲害的功能沒什麼概念，教她用實用的 App 二十秒就逃逸了，反而對一些我們用不太到的附屬功能比較感興趣。在碎念完換鈴聲太麻煩（明明又不是你在動手啊 =_=）後亂按亂選進入「新增震動模式」。媽：「震動也可以換喔？」我：「喔，可以啊」，她就開始弄那個震動弄了一個下午 …

既然說到這裡就順便介紹一下，iPhone 大大小小的功能數也數不清，說不定也有人 iPhone 換過幾代還不知道震動可以自定這件事。如果你想要 iPhone 隨著鈴聲節奏震動，只要跟著以下路徑去修改。

Step1. 從〔設定〕→〔聲音〕→〔震動模式〕，往下拉找到〔新增震動模式〕，進入。

Step2. 這時你會看到這個畫面

Step3. 照它說的，手指在任意空白區域點按，一按就開始錄了喔。指尖觸碰的地方會出現波紋圖案。

Step4. 錄完就來〔播放〕聽聽看滿意不滿意。不滿意按左上方〔取消〕重錄，滿意了直接〔儲存〕；只錄一半，想接著錄下去，請按〔錄製〕。

就這樣，建立震動比建立鈴聲容易多了！

▲ 自訂震動除了有趣味性，也能當做暗號，讓你在靜音情況下不看螢幕，憑感覺就知道是誰打的、該不該接。

完成～

後記：最後老媽拿她花一下午創作的得意作品要我欣賞，可惜我 … 還真體察不出精妙之處。

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