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WP7应用程序的设计问题

2023-06-21 09:00:49 收藏本文下载本文

“黑七七”通过精心收集，向本站投稿了7篇WP7应用程序的设计问题，以下文章小编为您整理后的WP7应用程序的设计问题，供大家阅读。

WP7应用程序的设计问题

篇1：wp7安装应用软件教程总汇。

一、商店安装

安装有PC端的Zune 商城和手机端的商店

手机端就不多赘述了，手机进入商店一目了然，

在PC端上Zune 的卖场。Zune使用的详细教程。

以及小乐给大家提供的Zune官方教程 Zune使用说明书MAC用户飞往这边 Zune安装教程（Mac版本）

神马？！没有Zune ？！那就请你先看这里WP7手机驱动PC同步工具：Zune安装教程【图文】

但是呢，在商店装应用软件，大家就有点了。收费，软件太少。那好吧，让我们进入第二种方法。

二、Xap部署

Xap部署，大家就钟意了。收费软件、游戏的PJ版本，大多商店里没有的软件。但用xap部署安装软件的前提是WP7已经解锁或者越狱。

Xap部署软件众多，比如XAP软件部署＆WP SDK 7.0下载

还有一些集成了很多功能在里面的部署软件，比如：红领巾队长提供的xap安装器下载及教程

不管是什么软件部署，操作都是大同小异，

今天，我以Tom XAP Installer为例 Tom XAP Installer汉化.rar

首先手机连上数据线，打开Zune同步。如图

然后打开Tom XAP Installer

点击添加xap文件选择文件所在目录。或者直接用鼠标按住xap拖动到空白处。安装类型选择WP7手机。

然后，重点来了！解锁手机，保持手机屏幕亮着的状态，并且没锁屏幕！

再点击安装。

锁屏模式下会出现：

篇2：WP7应用程序的设计问题

半年前入手一部HTC HD7，Metro设计风格确实让人眼前一亮，但三天便对其失去新鲜感，设计简洁，功能简陋也很并不能满足日常使用的需求，鲜见优秀的应用，大多应用存在问题：

1.操作不流畅，bug多，未达到能用的标准。

2.容易误操作，个别应用对于手势识别不清。如当全景界面可以上下和左右滑动时，时常将上下滑动识别上左右滑动。

3.全景背景使用不当。如Android2.X和4.0都以黑色背景，但2.X的黑色缺乏质感，而4.0配以蓝色点缀之后有科技感。如果不知如何选用WP7全景背景，可以考虑选用清爽的白色，

使用黑色背景需要和文字图标相协调，也可以使用不影响主体内容的背景图。

4.排版差。WP7图形元素较少，多以色块和文字为主，如果都使用系统控件，对于开发人员的美学功底要求并不高。保持各个元素之间对齐，富有条理的界面也是设计。

5.慎用立体化元素。如个别应用把顶部标题换为立体感较强的图形，和界面整体显得不协调。1像素的边线或者阴影可以让界面显得更为精致。当然，你也可以尝试立体化界面，优秀的应用是不按常规套路来的。

6.合理使用多种颜色文字、多字号文字、纯色块和图片。大小字号颜色增加界面中的对比，文字颜色可以表示信息的重要程度。Android和ios的个别应用之所以优秀，界面中的高清图片占有很重要的作用，会让界面看起来更为精致。

篇3：应用程序设计求职简历

应用程序设计求职简历模板

应用程序设计求职简历想要达到更好的求职效果，每位求职人员必须重视简历之多的品质，尤其个人简历细节部分是否完整，能否通过简单的语言针对求职者进行全面的介绍。能够依靠更少的语言内容，提高求职者个人简历的说服力，帮助求职人员获得企业认可，以便成功应聘适合自己的工作岗位。避免大量投递简历之后没有任何的实际效果。

个人信息

yjbys

性别：男

民族：汉族出生年月： 1991年1月17日

婚姻状况：未婚

身高： 172cm 体重： 65kg

户籍：福建莆田现所在地：福建莆田仙游县

毕业学校：集美大学诚毅学院学历：本科

专业名称：计算机类计算机科学与技术毕业年份：

工作经验：一年以内最高职称：其他

求职意向

职位性质：全职

职位类别：计算机软件

IT-管理

通信技术

职位名称：计算机网络方向 ;

工作地区：福建-莆田市区,福建-莆田城厢区,福建-莆田仙游县,福建-厦门市 ;

待遇要求： 3000-4000元/月可面议 ; 不需要提供住房

到职时间：可随时到岗

技能专长

语言能力：英语 ; 普通话标准

电脑水平：基本能掌握一些常用的技能

教育培训

教育背景：

时间所在学校学历

9月 - 7月厦门软件职业技术学院专科

209月 - 207月集美大学诚毅学院本科

培训经历：

时间培训机构培训主题

3月 - 206月厦门软件职业技术学院数据库应用

年3月 - 2011年6月厦门软件职业技术学院应用程序设计编制

月 - 2010年12月厦门软件职业技术学院全国高新技术办公软件

其他信息

自我评价：性格开朗活泼，能够具有坚强的意志以及自我调控能力，具有良好的团队意识。

拓展阅读：简历叙述也是一门学问

在简历中知无不言，言无不尽的将自身优势叙述出来，似乎只有如此才可确保自己递交至招聘方手中的个人简历能够发挥出应有的色彩，尔后在运用过程中帮助求职者获得心仪工作，其实这种想法固然有效，但我们还需对话不投机半句多这句话有所理解，如若因叙述的缘故而导致求职者书写出来的简历不受招聘方喜爱，如此一来，最终受到影响的也只有求职者自身。

要知道划分层次书写出来的简历，也可达到另一番效果。一份合格且优质的简历并不要求它有多么的出色，而是在乎其能够发挥出怎样的运用效果，若仅仅是因增加简历受认可程度而对其创作，如此难免有一些太过于简单了。

求职的.机会只有一次

要知道，如若我们在简历中随意的对一些敏感内容进行书写，这样一来，如若招聘方在这些简历中观察到一些他们并不认可的信息后，反而会对其表现出并不认可的效果。而且求职者也必须要知道，求职的机会只有那么一次，如若浪费了机会，那么求职者所产生的损失无疑是非常严重的，故而怎样书写简历，怎样才能够不使简历受招聘方的摒弃则尤为关键。

考虑的立场

求职者也需要站在招聘方的立场对简历进行书写，因为简历本身便是一种间接表达自身能力的方式，所以招聘方不喜欢看到怎样的信息，大都与求职者表达出来的言论有着直接的关系，所以站在其他的立场进行简历创作考虑也是非常关键的。

篇4：安卓应用程序设计大赛策划书

一、组织机构主办单位：教务处、校团委、校学生会

承办单位：计算机科学学院

协办单位：计算机科学学院团委、计算机科学学院社团联合会、计算机科学学院学生会

二、比赛宗旨挑战极限·勇于创新

三、活动时间XX年10至12月

四、参赛对象韶关学院全体学生

五、推进步骤（一）10月20至30日，活动宣传和报名，详见宣传海报或咨询联络人；

（二）11月20日至12月10日，参赛作品设计。

承办单位将对参赛选手进行实时跟踪，提高参赛作品质量和水平，确保按时完成；

（三）12月10日前收集好作品，并对参赛作品进行初审筛选，选出入围决赛作品。

（四）12月中旬进行决赛。

六、参赛规则策划（一）个人或团队（团队人数不可超过三人）均可参加本次大赛，每人限参加一个团队，即个人参赛后不可再与他人组队参赛、参加一个团队后不可再参加另一团队；个人或团队可以提交多个应用程序参赛；每个团队或个人可以邀请一个指导老师。

（二）以下情况自动免除参赛者的参赛资格:

1、提交的内容不完整，或提供任何虚假信息；

2、违背相关法律、法规。

3、参赛作品要求原创，抄袭作品一经发现即刻作废。

4、作品提交与确认:

（1）各参赛队在规定日期之前，按照大赛提交作品。逾期没有提交作品，视为自动放弃比赛资格。

（2）若提交的参赛作品存在可影响正常评审的问题，相关参赛队在收到反馈信息后，及时重新提交作品。若仍无法正常提交参赛作品，请及时通过电子邮件和电话联系大赛组委会。

（三）参赛作品初审

1、组织专家评委会对参赛作品进行初评。

2、参赛作品初评阶段，各参赛队有义务接受专家工作组通过邮件或电话提出的关于参赛作品的相关问题的询问。

3、作品涉及服务器、数据库等操作，请提供测试密码及账号，否则无法测试，按零分处理。

（四）决赛

1、获得决赛资格的代表队应在指定时间、地点参加决赛。决赛包括作品陈述演示、答辩两个阶段。

2、参加决赛答辩阶段的.参赛队应该按答辩要求进行作品视频(以提交的创意设计文档为依据自行制作)。演示视频时长不能超过3分钟，建议格式为rmvb、wmv等。

3、答辩时由团队选出1名代表进行作品演示讲解，团队成员均可回答评审专家的提问。

七、作品规范（一）新颖性：独特的设计理念；新颖的程序执行；全新的开发工具等；

（二）有效利用Android平台：设计/程序适合专门在Android平台上运行；很好地利用Android用户界面（UI）；应用程序在模拟器情况下成功执行；开发工具有效地沿用Android的设计理念和最佳做法等；

（三）精致、美观、易于使用：设计/程序的用户界面美观，在移动设备上吸引人；在用户互动、速度和可操作性方面提升用户体验；用户易懂，使用起来简便直观；开发工具考虑电源因素等；

（四）对用户不可或缺：吸引用户的概念设计；使用程序中给用户带来愉悦；开发工具提供的功能给用户的生活带来便利等；

（五）技术复杂度：设计/程序具有一定的技术含量等。

篇5：逻辑程序设计的应用与发展论文

归纳逻辑程序设计的应用与发展论文

机器学习试图利用计算机来模拟人类的学习行为，进而利用计算机的技术优势给人类的生活带来便利。归纳逻辑程序设计(Inductive Logic Programming，简写为ILI}是机器学习和逻辑程序设计的交叉研究领域。它在子句逻辑的框架下，通过让计算机考察具体的事例，然后学习出能够刻画这些事例特有属性的一般性规则。具体来说，计算机进行操作时，根据背景知识在限定的归纳假设空间中不断地搜索，最后得出一个理论(也即满足某种语言偏向的子句巢，使得所有的正例都能被理论覆盖，而负实例不被覆盖。ILP作为机器学习的重要方法，已经在生物信息学、自然语言处理、软件工程等应用领域取得成功。

一、归纳逻辑程序设计的研究现状

近年来，ILP得到很大的发展，其应用领域也不断拓宽。一般说来，ILP最重要的应用领域之一是生物信息学的。ILP之所以能适用于生物信息学的任务，是因为它会将背景知识和结构数据考虑在内，学习产生人类能理解的知识。在学习蛋白质结构的折叠的过程中，由于对其结构的学习很重要，所以需要找到能够清晰描述其结构的语言。传统的属性方法无法描述对象间的关系，因而也就无法合理地表示蛋白质分子的三维结构，ILP的一阶逻辑工具—子句逻辑是非常适合描述这种关系的语言，它在预测蛋白质结构信息和蛋白质次级结构生成中发挥了很大作用。同时，在预测化合物诱变问题上，ILP也解决了传统方法无法解决的结构关系问题。

机器学习一个非常独特的应用领域是自然语言处理，它的主要任务在于建立各种自然语言处理系统，如文字自动识别系统、语音自动识别系统、机器翻译系统、自然语言信息检索系统、自动索引系统等。在自然语言处理中，ILP的方法可以从文本中抽取复杂的关系数据，这是ILP优于其他机器学习技术的特点之一。ILP系统还常常为工程学、环境监控、软件分析、模式学习和关系发现等领域的数据构造预测模型。虽然ILP与其他机器学习方法相比有一定的优势，然而随着科学技术发展和需求的增加，ILP在应用中也面临许多挑战:

首先，相比其他的机器学习系统来说，ILP系统对时间和空间有更高的要求，这使得ILP很难去处理大的数据集。因此，ILP应该努力寻求与随机搜索和并行处理技术等方法结合以处理结构复杂的数据集。

其次，隐马尔科夫模型、动态贝叶斯网络、双连词和三连词等技术都能充分表达任务中的内在概率，而ILP系统很少有表达、处理概率的能力，这也是ILP的重大不足之一。

最后，当背景知识和数据集用一阶逻辑清晰表达出来时，ILP可以运行良好。但是当数据集是无法通过一阶逻辑清晰表达的图像、视频、音频时，ILP就无能为力。就这一问题来说，ILP需要从约束逻辑程序设计中借鉴经验，学习处理特殊数据格式的技术。

二、归纳逻辑程序设计的发展展望

ILP用过程中所显现出来的不足之处，使得ILP必须与其他研究领域的技术相结合，来提高它解决问题的能力。为了使ILP更好地完成归纳学习任务，戴维·培基提出了ILP未来发展的五个研究方向。

1 .ILP和贝叶斯网络

目前在人工智能中，贝叶斯网络(Bayesian network)是处理不确定信息和进行概率推理的最有力工具，它在很大程度上取代了传统的基于规则的专家系统。人工智能的研究者已经意识到概率的重要性，例如在医疗诊断中，几乎没有普遍真的医学规律存在，也很少有完全正确的实验可被利用。取而代之的.是，概率被用来刻画任务本身内在的不确定性。贝叶斯网络被特别设计出来去表达一些可能的概率分布，并且尝试对这些概率分布进行推理。它已经在医疗诊断、拼写纠错、故障诊断等领域得到应用，也成为了国内外研究的新宠儿。

虽然贝叶斯网络有如此良好的应用，然而它本质上是命题的:变量集是确定且有限的，并且每个变量都有其确定的可能值域。这个事实限制了贝叶斯网络的应用。此外，当一个贝叶斯网用一个图表表示时，图表能够刻画的唯一关系是概率、或然性之间的条件依赖关系，它不能表达关系结构。要想使贝叶斯网络更好地为人类服务，必须试图去拓展贝叶斯网络的表达力，并且试图用一个拓展的表达来进行归纳学习。实践证明，这个拓展的表达结果是复杂的，还降低了一阶逻辑的表达力。ILP研究者尝试学习添加概率的子句，来拓展贝叶斯网的表达力，在一定程度上可以解决这一问题。目前，学者已经提出几种可供选择的子句表达方式，其中包括概率逻辑程序设计，随机逻辑程序设计和概率约束逻辑程序设计。库塞斯(Cusses)着手研究随机逻辑程序设计的算法和应用，而恩格“'b”和哈达维则研究贝叶斯网络的一阶表达。一般说来，ILP和贝叶斯网络学习是正交的。ILP擅长处理关系域，而贝叶斯网络对概率处理的很好。因此，设想一个能够具有贝叶斯网络学习和ILP-者优点的学习算法的存在和应用是合理的，尝试将贝叶斯网络学习和ILP结合的领域也应该是一个有前途、有希望的研究领域。

2 .ILP和随机搜索

随着计算机技术的发展，人类收集数据、存储数据的能力有了很大提高，对这些数据施以算法搜索处理，就能满足人类不同的需求。随机搜索是指在目标位置基本服从均匀分布的条件下，搜索轨迹随机且均匀散布在目标分布区域内的一种搜索方式。常用的随机搜索算法主要包括模拟退火算法、进化策略、遗传算法。这些算法求解时搜索过程是非确定性的，算法对约束函数及目标函数有限制，因而可以解决大规模复杂问题。

大部分ILP算法搜索由假设而定的一个子句格。它们寻找这样一个子句—即能够使子句覆盖范围的函数达到最大化的子句。根据它们如何搜索这个子句格，这些ILP算法被分为(基于最小一般泛化脚自底向上算法和(基于求精的自顶向下算法。算法又根据它们是否利用贪婪搜索、定向搜索、接受搜索来进行进一步划分。在几乎所有算法中，以上这些搜索方法都是确定性搜索。然而，对于其他ILP之外的具有挑战性的逻辑或人工智能任务，随机搜索常常胜过确定性搜索。1992年，考茨、塞尔曼、维斯克、米切尔以及其他学者对局部搜索算法诸如LSAT, WSAT的可满足性问题的研究，已经证实了随机搜索更具优势。塞巴格(Saba咨和罗维洛从事于随机匹配和定理证明，并且在诱变性研究上超越PROGOL程序，同时并没有牺牲预测准确性和理解力。由此可以看出，随机搜索是ILP中一个有前途的研究方向。ILP可以尝试与随机搜索算法结合，利用随机搜索可选择的形式去检测子句格，尝试解决不确定搜索问题。

3 .ILP和约束逻辑程序设计

机器学习中广为人知的成功理论之一是约束逻辑程序设计。这个理论成功的原因在于它整合逻辑和特殊目的的推理者或约束解决者的能力。前面提到的在ILP中加入概率的方法也可以理解为特殊目的推理者在贝叶斯网络片段形式中诉诸约束。关于约束问题，斯里尼瓦森和卡马乔使用线性回归去构建一个约束，而克莱文和斯拉特利的工作是用朴素贝叶斯技术去构造一个约束。值得注意的是，除了在演绎过程中所需要的约束解释器外，ILP还需要一个像类似线性回归一样的“约束构造函数”。一般情况下，采用一个数据库的标准逻辑解释，这里每一个关系是一个谓词，并且关系中每一元组是由那个谓词建立而来的一个基原子公式。现在假设数据库中包含一些复杂数据的格式诸如影像，简单的逻辑相似性就不能够刻画一系列影像的重要特征，这时就需要基于特殊目的的影像处理技术。我们将ILP运用于处理电影(如MPEG格沟或视频(如格沟数据时，首先需要构造特殊目的的约束解释器，再用ILP技术对其进行处理。关于如何将约束加入到ILP研究中，需要关注阿兰·弗里希的工作。令人遗憾的是，他的工作没有涉及如何确保归纳学习系统的效率，以及如何去设计约束解释器的正确类型。这些问题正是留给我们去思考的，阿兰·弗里希至少给我们提供了一种考虑问题的思路。ILP确实需要从约束逻辑程序设计中借鉴经验，学习处理特殊数据格式的技术，提高其处理问题和解决问题的能力。

4 .ILP和人类专家的交流

在从远程通讯、分子生物学、制药学等领域的数据库中发现新知识的过程中，如果一个机器学习系统和人类专家能够以团队的形式合作，充分利用计算机的速度优势及人类专家的知识和技术优势，那么在很大程度上会提高机器学习的效率和工作水平，促进新知识的发现。ILP系统的三个特性使得它在知识发现中能够很自然地与人类专家进行合作:首先，ILP系统能够利用可宣告的背景知识去构造假设，这就使得ILP和领域专家之间能够展开合作。其次，基于特征的学习系统要求使用者从描述创造实例的特征开始，ILP系统允许结构实例根据组成它的对象以及这些对象之间的关系一起自然地被描述。一个分子的二维结构可以将它的原子作为对象，将原子之间的联系作为关系，这样直接表示出来。三维结构可以通过添加距离关系而被表示。最后，ILP系统和命题逻辑学习者一样，都具有输出用户可以理解的规则的能力，一些ILP系统甚至可以用英语返回规则。

尽管ILP系统呈现了如此多的有用特性，它在知识发现中作为人类的合作者，仍然还有许多缺点和不足。首先，大多数ILP系统在探试程序基础上返回单一理论，因此丢掉了对一些领域专家来说有意义的子句。其次，ILP系统不能用人类合作者所使用的那种方式来回答人类专家的问题。它们用简单的成批处理模式操作，采用一个数据库作为输入，并且在此基础上返回一个假设。再次，ILP系统不会像人类合作者那样对输入的数据进行质疑。最后，人类专家能够为假设提供知识丰富的辩护形式，例如将一个新的假设与现有的信念联系起来，ILP系统做不到这一点，它仅仅能提供正确的判断。在知识发现和知识获取的人机合作中，要克服ILP的不足，不仅需要逻辑和人工智能的技术，还需要对逻辑主体进行研究，只有二者结合才能使机器与人类专家进行良好沟通。

5 .ILP和并行处理技术

面对今天复杂的科学计算、各式各样的图象处理以及大量的信号等问题，提高计算机的运行速度和缩短程序的运行时间至关重要。ILP系统对时间和空间有很高的要求，这使得ILP很难去处理大的数据集。并行处理技术的出现，为ILP处理大数据集提供了解决思路。并行处理系统由多个处理单元组成，通过特定方法可以将一个任务分成若干个子任务，分别由各处理单元完成。目前并行处理技术最显著的是“贝奥武夫簇群技术”的普遍应用，以及个人计算机、工作站、智能终端并行处理技术的使用。大卫·斯基利康在大容量同步并行模型之下发展了一个PROGOL的并行实施技术。艾伦·韦德在贝奥武夫簇群技术基础上，再次进行自上而下的ILP研究。

并行处理技术的理想是在处理时间上的一个缩减，这里处理时间是处理程序所用数量的一个线性函数，斜率接近于1。由于程序之间的管理自检和资源的竞争，这个理想很难达到。一个好的并行策略，要求程序之间尽可能地相对独立，尽量使得程序之间拥有较少的交流或资源共享。在测试数据时，在不同的处理器之间派发假设空间。更详细地说，对一个完备的搜索，一个并行ILP方案能够产生一个户主用户模式，这里户主将不同分段的假设空间指派给用户，然后用户用假设对数据进行测试。用户反馈给户主的所有假设在数据上达到一个预先最小评估值。当用户完成自己的任务时，户主继续指派时空的新程序段，直到整个空间被开发。在用户和户主交流过程中，要考虑每次交流产生数据的成本，还要考虑户主所花费的时间和户主一用户交流的时间。在相对较大的论域中，完备性搜索期望用户和户主之间有尽量少的假设交流。如果户主面对如此快速增长的假设空间片段，能够以这样一个方式将这些片段与用户简洁地交流是可能的;那么整体开销将是低的，处理时间也会缩减，这样也就接近理想的并行处理模式。

三、结语

人类有对宇宙本源、生命本质、自我本体的好奇，对机器如何模拟人类思维进行学习和思考这一问题的探讨，给机器学习添加了自然科学色彩。本文总结了归纳逻辑程序设计的发展现状，对目前ILP发展过程存在的问题进行了详细地阐述。虽然ILP已经在软件工程、计算机网络、生物信息学等众多领域发挥作用，然而应用领域的迫切需求使得ILP仍需与贝叶斯网络、随机搜索、并行处理等技术结合，进一步推动科技的发展，进而为人类的生活带来便利。.

篇6：Aksimet插件应用相关问题

Aksimet插件是wordpress团队开发的一个优秀防spam插件，通过Aksimet插件，几乎不用操心垃圾评论的滋扰，谈一谈我所了解的关于Aksimet插件的一些知识，看看你是否也知道呢?

如何有效解决Aksimet的误判，没有完美的插件，Aksimet也是如此，常常可以在被判为spam的留言中看到好人的留言，虽然Aksimet默认是15天自动删除被判为spam的垃圾评论，然而许多评论却在仅仅几小时内就被自动删除，不知道盆友们有没有出现过这种情况，解决的方法其实也很简单，找到以下代码：

if ( $post->post_type == “post” && $diff >15 && get_option( “akismet_discard_month” ) == “true” )

die;

将其中的数字15改为30或者你所需要的任何天数，系统则需要在30天或你指定的时间内自动删除垃圾留言。此法对于长期不能管理博客的盆友同样适用，

被评判为垃圾留言的依据：Aksimet插件采用黑名单记忆方式作为评判的标准，然而我发现如果在留言中有以下情况，即使没有在黑名单之列，仍然可能被判为垃圾留言：

1.含有太多的链接（通常为两个以上）

2.纯英文或者没有意义的符号评论，当然是针对中文blogger来说。

3.字数太多，如果评论的字数过多，甚至超过了文章内容，也有可能被评为垃圾留言。

被列入Aksimet插件黑名单的解决办法：如果你不幸被列入Aksimet黑名单，也不是没有解决的方法的，可以看我之前写的《Akismet 黑名单》解决办法。

89%的评论都是垃圾评论。这是一个让人吃惊的数字，同样吃惊的是，截至到写这篇文章为止，Akismet共截获了6,633,523,498个垃圾留言。

末了，唠叨一句，如果Aksimet可以提供之前被自动删除的评论列表就好了，虽然这是一个庞大的工程。

来自：wangyueblog.com//07/02/something-about-aksimet/