Přejít k navigační liště

Zdroják » Zprávičky » Feng-GUI: Kam se uživatelé přesně dívají

Feng-GUI: Kam se uživatelé přesně dívají

Zprávičky Webdesign

Pokud se lidem na obrazovce počítače zobrazí aplikace, webová stránka nebo fotografie, upoutají jejich zrak nejčastěji „zajímavé oblasti“. Sledováním, kam se lidé na obrazovce dívají, se zabývá technika eye tracking. Zařízení na sledování eye trackingu nejsou levná a málokdo si je může dovolit.

Projekt Feng-GUI se snaží algoritmicky najít a označit oblasti, které údajně nejvíc přilákají lidské oko. Stačí, když nahrajete screenshot vašeho webu nebo vaší aplikace. Údaje nemusí vždy odpovídat skutečnému eye trackingu (stránky projektu tvrdí, že podobnost výsledků je více jak 70 %), zato je můžete získat rychle a zadarmo. Zkuste do aplikace nahrát screenshoty z vámi používaných vyhledávačů a porovnat výsledky mezi sebou. A jak dopadne vaše firemní nebo domovská stránka?

(Zdroj: Search Engine Journal)

Komentáře

Odebírat
Upozornit na
guest
0 Komentářů
Nejstarší
Nejnovější Most Voted
Inline Feedbacks
Zobrazit všechny komentáře

Stav SIMD v Rustu v roce 2025

Různé
Komentáře: 1
SIMD - neboli Single Instruction, Multiple Data - znamená, že procesor může jednou instrukcí zpracovat více datových prvků najednou. Typicky to znamená, že místo sčítání dvou čísel přičtete dvě sady čísel paralelně. To může přinést výrazné zrychlení například při zpracování obrazu, audia nebo numerických výpočtů. Pokud již SIMD znáte, tato tabulka je vše, co budete potřebovat. A pokud s SIMD teprve začínáte, tabulku pochopíte do konce tohoto článku

GPUI Component: moderní Rust GUI komponenty pro cross-platform desktop aplikace

Různé
Komentáře: 0
GPUI Component je open-source Rust knihovna rozšiřující framework GPUI o více než 60 moderních, nativních a multiplatformních UI komponent. Staví na deklarativním přístupu, stateless renderování a jednoduchém API inspirovaném Reactem či Yew. Díky optimalizovanému výkonu, podpoře témat a flexibilním layoutům umožňuje rychlý vývoj desktopových aplikací, jako je například trading nástroj Longbridge Pro. Knihovna je licencována pod Apache 2.0 a dostupná na GitHubu.