🛠 AR.js - позволяет вам окунуться в дополненную реальность с помощью вашего мобильного телефона. Программа работает без сбоев, она полностью веб-версия и работает на любом телефоне с webgl и webrtc.

🌍 Сайт

Daily Coding #инструменты #JavaScript & Max

🧰 carve photos — крутейшая нейросеть, которая качественно вырезает фон без потери качества изображения

Dezzigners

VERAБренд украшений
Ссылка на проект

Поиск по теме:
#бизнес #продукт

VVIDNO.1723Солнцезащитные очки и аксессуары
Ссылка на проект

Поиск по теме:
#мода #продукт

🛠 Adminer — это полнофункциональный инструмент для управления базами данных, написанный на PHP. Он состоит из одного файла, готового к развертыванию на целевом сервере. Adminer Editor позволяет конечным пользователям работать с данными.

🌍 Сайт

Daily Coding #инструменты #SQL & Max

🧰 Fabric Text Effect — эффект тисненой ткани для вашего текста в Adobe Photoshop

Cкачать

Dezzigners

🛠 Pure CSS - модульный CSS-фреймворк с минимальными габаритами. Размер всей библиотеки составляет всего 3,8 Кб, но этот размер можно еще больше уменьшить, исключив ненужные части. Модули включают в себя базовый набор стилей, адаптивную сетку, компоненты форм, кнопки, таблицы и меню.

🌍 Сайт

Daily Coding #инструменты #CSS & Max

RE Покупка квартиры
Ссылка на проект

Поиск по теме:
#недвижимость

Гонзо обзоры HCI статей: Экономические обоснования интерфейсов

Существует достаточно большое число работ по Cost-justified usability, разборов метрик окупаемости инвестиций, но при этом достаточно маленькое число работ и проектов, которые проводятся экономистами, чтобы описать функционал интерфейса и его роль. Сегодня у нас в разборе работа "Market user interface design." In Proceedings of the 13th ACM Conference on Electronic Commerce (EC ’12), June 04 - 08, 2012, в общем-то работа на стыке дизайна рынков и дизайне пользовательского интерфейса

Электронные рынки становятся всё более распространёнными, однако остаётся важная исследовательская задача в виде разработки пользовательских интерфейсов (UI), которые способствуют эффективным результатам для пользователей. Это важно, потому что рынки часто предлагают пользователям очень большое количество вариантов, из-за чего сложно найти оптимальный выбор.
Поскольку нас просят принимать рыночные решения всё чаще во время нахождения онлайн, обдумывание становится дорогим, и мы не можем тратить слишком много времени на каждое отдельное решение. Здесь до сих пор лучше всего звучит цитата Герберта Саймона 40-летней давности:
«...изобилие информации создаёт бедность внимания...»

Поскольку люди несут когнитивные издержки при обработке информации [Miller 1956], изобилие информации или изобилие выбора в рыночных средах делает внимание дефицитным ресурсом. Тем не менее традиционные экономические модели предполагают, что агенты являются полностью рациональными, обладают неограниченным временем и неограниченными вычислительными ресурсами для обдумывания. Мы устраняем это несоответствие, явно учитывая поведенческие соображения при проектировании рыночных UI.

Подобно тому, как цветовая маркировка самолётов облегчает работу авиадиспетчера, наша цель — проектировать рыночные UI, которые делают принятие экономических решений проще, тем самым повышая общественное благосостояние. В этом смысле наш подход согласуется с идеей «архитектуры выбора» (choice architecture), предложенной Талером и коллегами [Thaler et al. 2010].
Рыночный UI лучше всего определяется двумя вопросами:
Какая информация отображается пользователю?
Сколько и какие именно варианты выбора ему предлагаются?

Цель — разработать вычислительный метод, который находит оптимальный рыночный UI, исходя из поведенческой модели пользователя. Использование поведенческих моделей может привести к иным рыночным UI по нескольким причинам

На рисунке 1 (b) показан скриншот рыночной игры, разработанной для наших экспериментов. Она повторяет макет рыночного приложения, за исключением того, что теперь ценность каждого варианта больше не является приватной для каждого пользователя, а определяется игрой. Обратите внимание, что это однопользовательская игра поверх симулированного рыночного домена.

Каждый участник садился за компьютер и играл в серию коротких «раундов» (всего 6 раундов в одной игре). В начале у него было 30 токенов — это как месячный бюджет на быстрый интернет.
В каждом раунде на экране появлялось несколько кнопок (от 3 до 6). Каждая кнопка показывала:
Скорость интернета (например, 900 КБ/с, 300 КБ/с, 100 КБ/с или 0 КБ/с)
Ценность этого выбора в долларах (сколько вы заработаете, если выберете именно её)
Цену в токенах

В зависимости от того, насколько важная у вас сейчас «задача» (высокая, средняя или низкая важность), ценность одной и той же скорости сильно менялась. В важный момент (например, отправить отчёт начальнику) высокая скорость могла стоить очень дорого в долларовом эквиваленте, а в момент бесцельного скроллинга — почти ничего.
При этом время на принятие решения было жёстко ограничено — 7 или 12 секунд. Если не успеваешь выбрать — автоматически выбирается самый медленный вариант с большим штрафом. Это создавало реалистичное давление: нужно быстро думать, когда «трафик дорогой».
Участники играли десятки таких игр подряд, а экспериментаторы меняли правила: количество кнопок, меняются ли цены каждый раунд, адаптируется ли набор вариантов под текущую важность задачи и т.д.

Дизайнер UI решает:
сколько вариантов предлагать

Дизайнер UI решает:
сколько вариантов предлагать,
какие именно варианты предлагать.

Мы изучаем следующие четыре рычага дизайна рыночного UI:
Количество вариантов — сколько кнопок выбора доступно пользователям (3, 4, 5 или 6).
Фиксированные или динамические цены — В условии с фиксированными ценами каждый вариант всегда стоит фиксированное количество токенов (2 токена за 100 КБ/с). При динамических ценах в каждом раунде с вероятностью 1/3 выбирается один из 3 уровней цены, при этом цена за 100 КБ/с составляет 1, 2 или 3 токена (соответственно, 500 КБ/с стоит 5, 10 или 15 токенов).⁸
Фиксированные или адаптивные наборы выборов — В условии с фиксированным набором пользователи всегда имеют один и тот же набор вариантов в каждом раунде. В условии с адаптивными наборами состав предлагаемых вариантов может меняться в зависимости от категории задачи (например, в категории высокой важности доступно больше высокоскоростных вариантов, в низкой — больше низкоскоростных).
Оптимизация UI под рациональное или поведенческое поведение — Определяет метод, по которому формируется состав наборов выборов. В условии рациональной оптимизации наборы оптимизируются на основе MDP-модели при предположении полностью рационального поведения. В условии поведенческой оптимизации наборы оптимизируются с учётом поведенческой модели квантового отклик

По сути дизайнер решает две главные вещи:
Сколько вариантов показывать? (3, 4, 5 или 6 кнопок)
Какие именно варианты показывать? Например:
Показывать 0 / 100 / 300 / 900 КБ/с
Или 0 / 200 / 500 / 950 КБ/с
Или совсем другие комбинации

Хотя теоретически скорость интернета может быть любой (100, 237, 456 КБ/с и т.д. — бесконечное множество), дизайнер UI искусственно ограничивает выбор и предлагает только конечный «меню».
Исследователи сами выступали в роли дизайнеров UI и тестировали разные версии интерфейса:
Обычный (рациональный) дизайн — оптимизирован так, как будто пользователь идеально рационален.
Поведенческий дизайн — оптимизирован с учётом того, что люди часто ошибаются, боятся потерь и подвержены эффектам позиции.

Итак, привлекли 53 участников (27 мужчин, 26 женщин) из района Сиэтла с нетехническими профессиями. Все имели как минимум степень бакалавра. Авторы исключили участников, специализировавшихся на компьютерных науках, экономике, статистике, математике или физике.
Исследование было разделено на два отдельных эксперимента. В Эксперименте 1 участвовали 35 человек; мы тестировали рычаги дизайна «Количество вариантов» (внутрисубъектный фактор) и «Фиксированные или динамические цены» (межсубъектный фактор). Рандомизировали порядок, в котором пользователи играли в игры с 3, 4, 5 и 6 вариантами. Для каждого условия пользователь сначала играл четыре 12-секундные игры, затем четыре 7-секундные игры и, наконец, одну игру с эндогенным 240-секундным лимитом времени.

В Эксперименте 2 участвовали 18 человек; мы тестировали рычаги «Фиксированные или адаптивные наборы выборов» и «Рациональная или поведенческая оптимизация UI» (оба — внутрисубъектные факторы). Во всех играх было по четыре варианта и динамические цены.

Чем больше вариантов выбора предлагалось пользователям, тем лучше они справлялись - но только до определённого предела. Реализованная ценность (то есть реальные деньги, которые участники «зарабатывали» в игре) заметно росла при увеличении количества кнопок с 3 до 4 и далее до 5. Однако переход от 5 к 6 вариантам уже не давал статистически значимого прироста. Авторы предполагают, что на этом рубеже дополнительная нагрузка при выборе начинает уравновешивать пользу от большего выбора.
Ещё один победитель - адаптивные наборы выборов. Когда интерфейс динамически подстраивал предлагаемые скорости под текущую важность задачи (в важный момент показывал больше быстрых вариантов, в спокойный — больше экономичных), пользователи принимали заметно более выгодные решения. Реализованная ценность в этом случае была значительно выше, чем при фиксированном наборе кнопок.

Но самый неожиданный и интересный результат касался поведенческой оптимизации интерфейса. Исследователи специально создали интерфейс, который, по идее, должен был учитывать человеческие слабости: ошибки, страх потерь и склонность выбирать верхние варианты. Однако именно этот «заботливый» интерфейс показал худшие результаты. Реализованная ценность у пользователей оказалась ниже, чем когда они работали с интерфейсом, оптимизированным под идеально рационального человека.

Собственно, два варианта интерфейса, который видели участники эксперимента.
(a) Mockup — как это выглядело бы в реальном приложении на смартфоне

(b) Screenshot игры — то, что видели участники эксперимента
Справа — лабораторная версия игры, которую использовали в исследовании. Здесь всё максимально прозрачно для научных целей.

Участник должен быстро (за 5–12 секунд) выбрать скорость, которая даст максимальную ценность в текущей категории задачи, не потратив при этом весь бюджет на оставшиеся раунды.

Tim Burton: лонгрид про фильмографию режиссера

Посмотрите на атмосферный лонгрид который сделала Настя Давыдова.

В основе рассказа о Тиме Бертоне — сюжеты из его фильмов и иллюстрации героев. Посмотреть проект можно на .