「OK」と「キャンセル」、どちらが有効か ― ＠IT
ユーザビリティのヒント（最終回） 「OK」と「キャンセル」、どちらが有効か 「情報表現の最適化」 ソシオメディア 上野 学 2006/10/20 デスクトップのメモ帳を新規に開いて、メモを書き、ウィンドウを閉じようとすると、「変更を保存しますか？」というメッセージダイアログが表示されます。ユーザーにしてみれば、「新しいメモをいま書いたところなのに、なぜ『変更』なんだ？」と思うでしょう（本文から） 英語や、日本語の横書きでは、情報は大きく上から下に、左から右に展開していきます。ユーザーは画面（ウィンドウ内）の左上から右下に向かって意識を推移させて、そこで表現されている情報を取得していきます。 実際にはユーザーは、まず画面中央付近に視線をやり、そして全体をざっと見渡してから、重要と思われる個所に注目していくようです。ひとたび内容を読もうとか、入力フィールドを埋めていこうと決めたら、当然、上から
木曜日 - Ryoの開発日記 - はてブお気に入りの可視化をしてみた
/＼＿＿_／ヽ ／ _ノ||||ヽ､_ ＼ ご主人様、カツオブシほしいお・・・ ／ oﾟ⌒ ⌒ﾟo ＼ | 三 （__人__） 三 | ＼ ｀ ⌒´ ／ ./＼＿＿_／ヽ ／ _ノ||||ヽ､_ ＼ いい子にするから・・・もう壁で爪とがないし・・・ ／ oﾟ⌒ ⌒ﾟo ＼ | 三 （__人__） 三 | ＼ ｀ ⌒´ ／ ./＼＿＿_／ヽ ／ _ノ||||ヽ､_ ＼ あ・・・ありがとうだお・・・ ／ oﾟ⌒ ⌒ﾟo ＼ | 三 （__人__） 三 | ＼ ｀ ⌒´ ／ ./＼＿＿_／ヽ ／ ⌒ |||| ⌒ ＼ ／ （●） （●） ＼ | 三 ⌒（__人__）⌒三 | ＼ r┬-| ／ `ー'´ ./＼＿＿_／ヽ ／ ⌒ |||| ⌒ ＼ ／ （ ○）三（○） ＼ ウ
はてなブックマークの裏側その後 - naoyaのはてなダイアリー
まるごとPerl! Vol.1 で執筆させていただいたはてなブックマークのシステムに関する記事が ThinkIT で読めるようになりました。記事全体を何回かにわけて掲載していただいています。まるごとPerlの記事なのですが、実は Perl のことはあまり触れていなくてはてなのサーバー運用概論みたいは話が主なところです。 http://www.thinkit.co.jp/free/article/0610/1/1/ http://www.thinkit.co.jp/free/article/0610/1/2/ せっかくなので現状報告も含めて少し補足をしてみようかなと思います。 現在の数字 記事の中での数字は6月のもので ユーザー：45,000人 ブックマーク数：535万件 ページビュー：5,000万/月 サーバー：17台 となってますが、現在 10 月の方はというと ユーザー: 60,000
Part3 一目でわかるRuby on Rails：ITpro
今，Webアプリケーション開発者の間で，あるフレームワークが大変な注目を集めています。オブジェクト指向スクリプト言語であるRubyを使って作成されたWebアプリケーション・フレームワーク「Ruby on Rails」です。略して「Rails」や「RoR」とも呼ばれています。開発者はデンマーク在住のプログラマであるDavid Heinemeier Hansson氏です。現在は彼が属する37Signalsという企業が中心になって開発しています。 Railsは，2005年に海外で大きな話題を呼び，一大旋風を巻き起こしました。そのおかげで米国ではRuby関連の書籍の売り上げが1年間で15倍以上に増えたそうです。また，2005年8月に開催されたオープンソース・ソフトウエアに関する世界最大のコンベンション「O'Reilly Open Source Convention（OSCON）2005」では，Ra
データベースミラーリングを構築してみよう
主な内容 --Page 1-- データベースミラーリングの構築手順 サーバの用意 --Page 2-- プリンシパルの完全バックアップとミラーへの復元 --Page 3-- データベースミラーリングセッションの構成 まとめ 前回の「高可用性は低コストなデータベースミラーリングで」では、データベースミラーリングの概要について取り上げ、その仕組みや動作モード、利点など基本的な内容を確認しました。 今回は実際にデータベースミラーリングの構築を行ってみたいと思います。データベースミラーリングは基本的に3台のサーバを用意して構築しますが、今回は試験利用ということで、1つのサーバに3つのインスタンスを用意し、サンプルデータベースであるAdventureWorksをミラーリング対象のデータベースとして構築します。 データベースミラーリングの構築手順 データベースミラーリングの構築に際し、Transact
はてブ まわりのひと -はてブお気に入り関係のクラスタ可視化サービス-
はてブのお気に入りのユーザ間の接続関係を解析し、あなたの周りのコミュニティを見つけます 使い方 下のアップレットにあなたのユーザ名と探したい人数を入れてStartをクリック!! グラフが出てきたらマウスでグリグリしてみて下さい!! 線にくっついてるポッチは矢印の先だと考えて下さい。ポッチに近い方がお気に入りされている方の人です 下のチェックボタンは、描画に利用する力の種類です。左から、バネ、反発力、磁力線です。ブルブルして見にくい時は適当にチェックをはずしてください。 お願い "はてぶ まわりのひと"をブクマする Kikkerとはてブおせっかいもよろしく!! 注意 ※2006/10/21/19:15にクラスタリングのアルゴリズムを少し変更しました ※Javaアップレットを利用しているのでJavaのランタイム(1.5.0以降)が必要になりますよ ※Startボタンは一回きり有効です。パラメー
Googleの検索語によるタグクラウド「Google Search Cloud」
Apacheのアクセスログから、自サイトへ到達した訪問者がGoogleなどで使った検索フレーズを、Perlを使ってタグクラウド風に表示するというもの。 自分のサイトがどのような検索語でよく訪問されているかがビジュアル的にわかりやすくなるのでなかなかおもしろい。 設置方法の詳細などは以下の通り。 Google Search Cloud 上記ページに書いてある1つめのコードを「gscloud.pl」として保存し、2つめのコードを「gscloud.css」として保存。最後に「Examples of usage」に空いてあるようなコマンドを定期的に実行するようにすれば、アクセスログを解析してタグクラウドの書かれたHTMLファイルを吐き出してくれるという仕組みらしい。割とシンプルなので、いろいろと応用ができそうな予感。
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