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          25條超實用的簡約原則第二趴
          
            
          
               藍藍設計的小編                                            
          
            
          第二趴的9條簡約原則來啦，根據作者挑選的作品，感受下簡約設計帶來的視覺體驗。從中你學到了什么呢？
          

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          25條超實用的簡約原則第一趴
          
            
          
               藍藍設計的小編                                            
          
            
          25-minimalism-design-principles-1-1
          

          

           
          

          

          極簡主義可謂去蕪存菁，聚焦重點。也就是說，極簡主義披荊斬棘，直達目標。
          

          既然是極簡主義，那么最終呈現的外觀自然是簡潔二字，精心思考、屢次嘗試以及大量時間均融合包含在這簡約中。下面，我們就來分解極簡主義，從中學習。
          
            
          
              
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          設計轉場動效
          
            
          
               藍藍設計的小編                                            
          
            
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          設計師們喜歡追求細節的完美。他們把大量時間花在了操蛋的像素級按鈕，表單樣式，設置類型以及讓如何那些圖標變得漂亮和精致。即使是A+和干得好這樣的稱贊也不足以這些人停下來。
          

          …但是關于如何設計銜接卻很少有人考慮。你點下按鈕表單就…出現了？你滑動刪除一個項目它就那么消失了?那也忒怪異忒不自然了。在真實世界里幾乎沒有效果，這好像是一個bug。
          
            
          
              
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          淺談醫學大數據（中）
          
            
          
               藍藍設計的小編                                            
          
            
          本文接上篇淺談醫學大數據（上）。
          

          數據分析框架（傳統數據分析框架，大數據分析框架）
          

          醫療大數據有著前面第一節提到的所有特征。在醫療大數據帶來各種優勢的同時，大數據隨之帶來的各種特性使得傳統的數據處理和數據分析方法及軟件捉襟見肘，問題多多。在大數據時代出現之前，受限于數據量的可獲得性和計算能力的有限性，傳統的數據管理和分析采用著不同的思路和流程。傳統上，對于問題的研究建立在假設的基礎上進行驗證，進而研究事物的相關因果性，希望能回答“為什么”。
          

          而在大數據時代，海量數據的涌現提供了從不同角度更細致更全面觀察研究數據的可能，從而打開了人們的好奇心，探索欲望，人們想知道到數據告訴了我什么，而不僅僅是我的猜想是否被數據驗證了。人們越來越多地用大數據挖掘各種感興趣的關聯，非關聯等相關性，然后再進一步比較，分析，歸納，研究（“為什么”變成一個選項而不是唯一終極目標）。大數據與傳統數據思路上的不同導致了分析流程的不同，如圖一所示：
          
            
          
              
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          淺談醫學大數據（上）
          
            
          
               藍藍設計的小編                                            
          
            
          大數據定義及其特征
          

          大數據顧名思義就是數量極其龐大的數據資料。從上世紀80年代開始，每隔40個月世界上儲存的人均科技信息量就會翻倍 (Hibert & Lopez, 2011)。2012年，每天會有2.5EB量的數據產生 (Andrew & Erik, 2012)?，F在，2014年，每天會有2.3ZB量的數據產生 (IBM, 2015)。這是一個什么概念？ 現在一般我們電腦的硬盤大小都以GB，或者TB為單位了。1GB的容量可以儲存約5.4億的漢字，或者170張普通數碼相機拍攝的高精度照片，或者300-350首長度為5-6分鐘的MP3歌曲。 那GB和TB, EB，ZB的關系又是怎樣？ 
          

          1ZB=1024EB=10242PB=10243TB=10244GB。如果你有一臺1TB硬盤容量的電腦，那1ZB就是大致等于10億臺電腦的容量,遠遠超出了我們一般的想象。
          

          早期，IBM定義了大數據的特性有3個：大量性（ Volume）, 多樣性（Variety）, 快速性（Velocity） (Zikopoulos, Eaton, deRooos, Deutsch, & Lapis, 2012)。后來又有學者把價值（Value）加到大數據的特性里。隨著時間的推移和人們思考的進一步完善，又有三個大數據的特性被提出： 易變性（Variability），準確性(Veracity)和復雜性(Complexity)。
          

          作者認為價值本質上是數據被分析后體現出來的有用信息知識的程度，和其他幾個特性有根本區別。其他幾個特性可以說是數據工作者具體實踐中面臨的挑戰，而價值則是征服這些挑戰后獲得的回報。
          
            
          
              
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          配色新技巧！如何巧用大師的作品幫你搞定色彩搭配？
          
            
          
               周周                                            
          
            
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    編者按：色彩基礎知識不夠扎實？配色靈感枯竭殆盡？今天百度的同學通過思路+實訓，手把手帶你走進繪畫大師的配色王國，再乾坤大挪移，將高手的配色都化為己用，配色弱必馬！

          
            
          
              
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          Material Design元素設計指南
          
            
          
               藍藍設計的小編                                            
          
            
           
          


          

          


          

          

          如果你通讀過Google的material design指南，你就會知道它寫的有多詳細，它涉及的范圍有多廣。通讀過這部“指南”后，你會受益匪淺。指南中講述的課程，最出色的一點在于，它證明了我們有可能構建復雜的視覺樣式設計規范。構建這樣的設計規范并不容易，但對于復雜的Google產品陣列而言，這又是可能的。
          

          


          

          

          如果你想要學習一些關于視覺設計的知識，你應該仔細研讀一下material design中設計獨立視覺元素或組件的方法。指南中詳細講述了18個不同的設計元素，從按鈕到菜單（menus），再到頁簽（tabs）。那么，分析這些元素能學到什么呢？
          

          
            
          
              
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