通用研发提效问题之层级较深表达复杂的问题在配置模型中如何解决

简介: 通用研发提效问题之层级较深表达复杂的问题在配置模型中如何解决

问题一:配置模型设计面临的挑战是什么?


配置模型设计面临的挑战是什么?


参考回答:

主要包括缺乏场景语义和层级较深表达复杂。由于缺乏场景业务语义,直接使用消息模型作为配置模型可能无法满足用户简单明了的需求,影响用户体验。同时,统一的消息模型通常层级较深,直接展示给用户可能会造成理解困难,不利于信息的顺畅表达。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/620356



问题二:为什么配置模型需要基于消息模型而设计?


为什么配置模型需要基于消息模型而设计?


参考回答:

配置模型需要基于消息模型而设计,因为配置模型的最终目的是为了转化为消息模型供插件使用。消息模型是面向程序的,具有通用性、复用性和扩展性,而配置模型则需要将这些程序需求转化为用户友好的形式,以便配置人员能够轻松理解和操作。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/620357



问题三:配置模型如何解决缺乏场景语义的问题?


配置模型如何解决缺乏场景语义的问题?


参考回答:

通过裁剪、拉平、映射、分组和排序等手段来解决缺乏场景语义的问题。这些方法可以将消息模型中的技术化概念转化为用户更容易理解的业务概念,增加配置模型的语义明确性,从而提升用户体验。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/620358



问题四:层级较深表达复杂的问题在配置模型中是如何解决的?


层级较深表达复杂的问题在配置模型中是如何解决的?


参考回答:

在配置模型中,可以通过设计简洁明了的用户界面来解决层级较深表达复杂的问题。例如,可以采用子页面、弹窗、分步骤、分Tab等方式进行信息的组织和展示,避免在一个页面中堆积过多的信息和组件。同时,通过合理的信息结构和流程设计,如I型、L型信息流,使用户能够更顺畅地理解和操作配置模型。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/620359



问题五:为什么选择基于消息模型来设计配置模型而不是直接使用消息模型?


为什么选择基于消息模型来设计配置模型而不是直接使用消息模型?


参考回答:

虽然消息模型具有通用性、复用性和扩展性等优点,但它主要是面向程序的,对于配置人员来说可能不够友好和直观。因此,基于消息模型来设计配置模型可以兼顾程序的需求和用户的体验。通过转换和简化消息模型中的技术化概念,配置模型能够提供更简单、直接和明了的操作界面给配置人员使用。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/620360

相关文章
|
9月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
zabbix7.0.9安装-以宝塔安装形式-非docker容器安装方法-系统采用AlmaLinux9系统-最佳匹配操作系统提供稳定运行环境-安装教程完整版本-优雅草卓伊凡
zabbix7.0.9安装-以宝塔安装形式-非docker容器安装方法-系统采用AlmaLinux9系统-最佳匹配操作系统提供稳定运行环境-安装教程完整版本-优雅草卓伊凡
605 30
|
Java 开发者
Java“UnsupportedEncodingException”解决
在Java编程中,“UnsupportedEncodingException”是一个常见的异常,通常发生在处理字符编码时。本文将介绍该异常的原因、常见场景及解决方法,帮助开发者有效应对字符编码问题。
556 2
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 计算机视觉
【YOLOv11改进 - 注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力
【YOLOv11改进 - 注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力Contextual Transformer (CoT) 是一种新型的Transformer风格模块,通过3×3卷积对输入键进行上下文编码,生成静态上下文表示,并通过两个1×1卷积学习动态多头注意力矩阵,增强视觉表示能力。CoTNet将CoT块应用于ResNet架构中,替代3×3卷积,提升图像识别、目标检测和实例分割等任务的性能。源码可在GitHub获取。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力
|
安全 Linux 网络安全
|
存储 中间件 API
PHP框架详解 - Slim 框架
PHP框架详解 - Slim 框架
|
监控 安全 BI
智慧工地云平台,功能包括:项目管理、企业管理、人员管理、监督检查、工程报监、环境监测、劳务实名制、统计报表、政策法规、视频监控、环境监测、APP应用
智慧工地平台是一种智慧型、系统性的工地信息化解决方案,它把现代信息技术融入到建设工程管理中,协调各方资源,优化施工过程,有效提升工程管理水平,实现智慧工程施工。功能模块: GIS地图首页、项目管理、企业管理、人员管理、监督检查、工程报监、环境监测、劳务实名制、统计报表、政策法规、视频监控、环境监测、APP应用管理等。
676 0
|
Oracle 关系型数据库
The opatch minimum version check for patch failed
The opatch minimum version check for patch failed
183 2
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
Apache Flink 说道系列 - PyFlink集成Pandas(1+1 != 2)
# 开篇说道 说道聊什么,聊阿里人熟知的“因为相信,所以简单”!这是每个人内心所神往的日常工作生活!这看似 简单的言语,透彻的道理,虽被大众所认可,但人们对其执行的能力却大相径庭。“因为相信,所以简单” 不是对我们的约束,而是为我们寻求快乐指明了方向...永远做别人成功路上的基石...当TA人踏上人生巅峰,基石自具人生高度! ![image.png](https://ata2-img
3692 0
Apache Flink 说道系列 - PyFlink集成Pandas(1+1 != 2)
|
存储 人工智能 开发框架
【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】0. 快速上手:AgentScope框架简介与你的第一个AgentScope程序
【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】0. 快速上手:AgentScope框架简介与你的第一个AgentScope程序
3303 0
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【机器人栅格地图】基于强化学习Q-Learing实现栅格地图路径规划附matlab代码
【机器人栅格地图】基于强化学习Q-Learing实现栅格地图路径规划附matlab代码