大家好，Windows 应急响应手册v1.1 发布，本次更新最重要的是完善了常规安全检查部分二进制程序签名校验逻辑和添加了二进制程序执行痕迹，同时添加了部分大家常用的工具等，欢迎大家下载、使用、反馈～
最近在整理反馈类组件的设计规范，这里对后台管理系统的反馈体系做一个总结。 文章将从以下几个方面进行总结： 为什么需要反馈：简述反馈的重要性 反馈的作用：简述反馈的作用 反馈相关组件：介绍七种反馈类组件的定义和使用场景 反馈方式：七种反馈组件在不同的反馈进程中的使用方式 反馈原则：总结三种反馈设计的原则 为什么需要反馈？ 在尼尔森十大可用性原则中，第一个原则说的就是系统状态的可见性，即系统状态需要反馈给用户，不让用户因对系统状态的未知而产生焦虑。系统状态可见性包括让用户知道自己在做什么，系统在做什么，系统进行
在推荐系统中，用户的显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对被推荐物品的偏好，这些反馈信息在推荐系统中十分有用。然而，现在的大规模深度推荐模型往往以点击为目标，只看重以用户点击行为为代表的隐式正反馈，而忽略了其它有效的用户反馈信息。腾讯微信的这项研究关注用户多种显式/隐式和正/负反馈信息，学习用户的无偏兴趣偏好。
反馈效应在工作中尤其重要。公司年终业绩汇报结束了，你认为表现得可圈可点。但这只是你以为。现实可能和你想的不一样。一般情况下老板可能有下面三种反馈：
本文介绍的是IJCAI-2020论文《Deep Feedback Network for Recommendation》，作者论文作者是来自腾讯微信的谢若冰、凌程、王亚龙、王瑞、夏锋和林乐宇研究员。
本文分享的论文是微信在IJCAI-20发表的《Deep Feedback Network for Recommendation》 论文下载地址：https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0349.pdf
业界在负反馈领域已有不少探索，但鲜少有在流式召回模型中建模负反馈的研究。今天分享一篇来自谷歌RecSys'23的工作，探索如何在召回中引入负反馈建模
Deep Feedback Network for Recommendation(IJCAI20)
大多数现有的新闻推荐方法都依赖于隐式反馈，如点击来推断用户兴趣和模型训练。然而，点击行为通常包含大量噪音(误点击)，无法帮助推断出复杂的用户兴趣，例如不喜欢。仅针对点击行为训练的feed推荐模型无法优化其他目标，例如用户参与度。
背景 今天想给大家来分享一下如何在团队内部建立反馈文化的小故事。为什么要把这个分享出来呢？因为当时的我还是作为一个刚刚入职的新人，对于敏捷团队的很多文化也都是一知半解的。然后X团队实践了一系列的敏捷实践，其中有一个叫做DRI（Direct Responsible Individual），我自己当选为了一个叫做“feedback master”，这个角色是干什么的呢？这个角色呢，就是主要负责在团队内部构建出反馈文化的氛围，促进团队内部成员相互之间的反馈的发生。无论是正向的、建设性的反馈也好，还是对于个人或团
在兔小巢的接入产品中，有不少经营了多年的优质产品社区。用户真诚的反馈给予了产品丰厚的养分，是产品成长路上不可获取的助力。第一次接触兔小巢怎样才能快速上手呢？今天，小巢哥帮助你从0开始接手并经营好一个用户社区。
RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，人类反馈强化学习）虽是热门概念，并非包治百病的万用仙丹。本问答探讨RLHF的适用范围、优缺点和可能遇到的问题，供RLHF系统设计者参考。
客户反馈管理涉及一种实践和一组技术，用于改善个人客户与品牌的互动。这很重要，因为如果没有适当地解决大多数品牌收到的大量反馈，常见的或长期存在的问题可能得不到解决。
现有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调（SFT）和基于分数反馈的强化学习（RLHF）。然而，分数只能反应当前回复的好坏程度，并不能明确指出模型的不足之处。相较之下，我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。就像审稿意见不仅仅是一个分数，还包括许多接受或者拒绝的理由。
设想你是一位老师，正看到某人托着腮听课，心中会有怎样的解读？可能会有以下两种：一种是这个人不认真听讲，一种是这个人牙疼。这两种解读又分别产生不同的判断：前者是这个人不喜欢你的课，令你心生不悦；后者是这个人生病了，于是你对他的配合心存感激。
说简单点就是Feel 插件 可以让我们的游戏增加游戏感，所以我们才要来学习Feel的使用啦！
作者：perryprli 腾讯WXG工程师 |导语 iFeedback智能分类系统，提供了基于BERT模型分类和基于规则分类两种模式，通过对海量用户反馈进行快速自动化分类/打标签，提高了问题跟进和反馈分析处理的效率。 1 背景 iFeedback用户反馈平台目前接入了公司各BG应用300+个，日均反馈量1000万+，总反馈量70亿+。海量反馈内容多样，很多业务场景都需要对反馈进行分类处理。然而，人工分类效率低下，需要耗费大量的人力和时间。因此，我们提供了反馈智能分类功能，用户可以采用基于BERT模型或
在iOS10中，UIKit框架中新增加了3个类，UIImpactFeedbackGenerator类、UINotificationFeedbackGenerator类与UISelectionFeedbackGenerator类。开发者使用这3个类可以进一步为用户的某些交互操作增强反馈。举例而言，当用户点击了某个按钮，开发者可以为其提供一个适当的震动效果作为触觉上的反馈。示例代码如下：
敏捷开发当中有一个经典实践叫做“回顾会议”，在这个会议上，项目团队成员会对上个开发迭代的各个方面进行回顾，并对需要改善的点提出建议，以便持续改进。第一次尝试这种形式的人往往都会有一些顾虑，主要的顾虑在
项目终于上线了，大家终于松了一口气o(*￣︶￣*)o，但是接踵而来的可能是来自四面八方的用户反馈信息，有问题有建议...... 作为专业的测试人员，我们又忙着跟进问题。可是，大家在跟进问题过程中，有没有遇到以下问题？
你的女朋友: 昨天你去哪了, 为什么不和我说呢? 你是当我不存在么? 你为什么老是不在意我的感受? 你: 忘了! 也没啥事, 有啥好说的? 接下来的吵闹场景可想而知. 这时, 我们的 SBI反馈模型就
在团队活动中，反馈是一项非常重要的活动，只有收到反馈，大家才知道事情做到哪里了，做得怎么样了。在敏捷软件开发的核心价值观中，反馈也是核心之一。
现代人拖延产生的原因有很多，比如因为害怕失败而拖延，因为完美主义倾向而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等， 今天我们要针对一个常见的原因“对安排事情的人或事心有不满，被动gong击”而产生的拖延来看，如何从“反馈学习”的思路中找到些启发。
一.用户反馈的好处 1.提高用户体验 慢慢人生路，每个产品都是一个生命，而反馈就是它的神经源，让用户体验到它的喜怒哀乐。要是没有反馈又好像一个植物人一般，或者没有好的反馈，给人一个笑脸，那人却打你一巴
coursera课程 text retrieval and search engine 第五周 推荐。
来自哥伦比亚大学的Josef Faller等人在PNAS上发文，其发现唤醒程度唤醒程度会影响个体的决策与判断，通过调节个体的唤醒程度唤醒程度，可以改善个体在高负载任务中的表现。本研究中，研究者基于在线神经反馈系统，采用脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)技术，将EEG信号中的信息提取出来，生成动态神经反馈信号以调节个体的唤醒程度。在这个过程中，被试需要完成边界回避任务(Boundary-AvoidanceTask, BAT)，这是一种高难度的感觉运动任务，被试需在规定的红色方框范围内操纵虚拟飞机，若飞机超过边框范围则任务失败。此操作能显著提高唤醒程度并迅速导致任务失败。结果发现，当提供真实的神经反馈引发个体唤醒程度降低，被试的任务表现（任务中导航的时间与距离）显著提高。其中，心率变异性与瞳孔大小均为唤醒程度的测量指标。研究表明，研究者基于耶克斯-多德森定律、使用在线神经反馈任务设计的BCI系统，，可以改变个体的唤醒程度，进而提高个体的任务表现。
这是昨晚看的一个斯坦福的系列课程：Interactive Media & Games Seminars SPRING 2016 的中文笔记，接下来可能会时不时更新这一系列的笔记，今天是第一篇，原始的英文笔记在这里 Note_Motivation & Gamification. 不喜欢看英文的小伙伴可以不用跳转过去了，这里是整理后的中文版。 这次的课程中，我总结了游戏化思考的三个方面，一个是动机激发，第二是反馈，第三是小目标分解，最后是把如何把这三个结合起来制定游戏化的计划。 为什么要做游戏化的计划？ 麻麻说
听说过“1000/100/10法则”吗？这是当年QQ邮箱团队流传出来的做产品的法则，即每个产品经理每个月要去论坛看 1000 个用户体验反馈并回复、关注 100 个用户博客、做 10 个用户调查。通过对用户反馈的快速响应，QQ邮箱日臻完善，成为深受用户喜爱的产品。 这样的故事在腾讯内部并不少见。你会发现，不论是在微博上、论坛里还是QQ群里，几乎都有腾讯人的身影。也许你刚在微博上吐槽某个腾讯的产品，下一秒会突然发现“哎呦，小马哥竟然回复我啦！” 无疑，腾讯是国内互联网公司中最重视用户体验，最愿意花时间倾听用户
在复杂的学习过程中，找到有效和直观的反馈方式是一项挑战，但也绝对是可行的。重要的是要保持积极主动的态度，定期检查自己的进度，并且不惜一切代价去寻找或创建适合自己的反馈机制。
对于大多数小伙伴来说，遇到从零到一的产品几率并不是很高，大多数我们接触的产品都是已经做了一段时间，那么对于这样的产品我们可以从用户的反馈中来了解产品、了解用户。（对于用户反馈不多的产品如何了解产品在以后的文章中会写）。
知晓程序在过去一年，收到了许多用户对推荐过的小程序的不少反馈，其中很多反馈都会加一句「找不到哪里跟开发者说，就在文章里给你们留言吧」。
当您制作自己的小程序时，您肯定想过要留一个入口让用户去反馈使用意见或者进行投诉，然而要做一个完善的、体验又好的反馈平台，需要消耗额外的开发人力，那么这时候怎么办呢？ 今天给大家推荐一个制作反馈入口的快
没错，Code Review系列还在继续，今天我们一起来聊一聊如何提出好的Code Review反馈。
记得很久之前，听朋友说过一次出差“奇”旅：他当时在北京出差，需要从地铁站中转一下再去机场。
知晓程序在过去一年，收到了许多用户对推荐过的小程序的不少反馈，其中很多反馈都会加一句「找不到哪里跟开发者说，就在文章里给你们留言吧」。 另一方面，开发者也想收集用户反馈，但小程序没有为开发者提供比较好的反馈类组件，开发者通常需要自己制作用户反馈功能。 上帝说，「用户需要反馈」，于是，「吐个槽社区」小程序就应运而生了。这款由腾讯推出的反馈服务，让小程序可以在十分钟之内，拥有一个反馈社区。 拥有「吐个槽」反馈社区后，用户可以直接在社区中，向开发者反馈小程序问题，还能与开发者直接沟通有关产品的想法。
游戏中的反馈设计，是让玩家快速适应游戏操作，获得参与感和成就感的重要手段，适度且精妙的反馈对提高游戏的易上手性，增强玩家的参与感和成就感有不可或缺的作用。
在上一篇《客户体验管理（CEM）如何在中国有效落地》文章中，我们提到：在中国电商高速发展的大环境下，电商平台上沉淀了大量真实的在线咨询和购买评价数据，成为中国区零售品牌获取客户体验反馈的重要渠道。其实云听CEM开始做客户体验管理也是因为我们服务过数十家零售品牌客户，他们都优先选择从电商评论采集与分析开始，再逐步覆盖全触点全渠道的客户体验。
大型语言模型（LLM）已被证明能够从自然语言中生成代码片段，但在应对复杂的编码挑战，如专业竞赛和软件工程专业面试时，仍面临巨大的挑战。最近的研究试图通过利用自修复来提高模型编码性能。自修复是指让模型反思并纠正自己代码中的错误。
RLHF 通过学习人类偏好，能够在难以手工设计奖励函数的复杂决策任务中学习到正确的奖励引导，得到了很高的关注，在不同环境中选择合适的人类反馈类型和不同的学习方法至关重要。
以往研究表明，Alpha同步的降低与注意增强相关，然而alpha同步的增加却与注意无关。为了验证alpha同步是否与注意存在因果关系，来自麻省理工学院的研究者使用MEG手段进行了研究，相关成果发表在著名期刊Neuron上。
任何产品的更新迭代都离不开用户的使用反馈。产品经理日常需要奔走到一线部门了解用户的使用反馈；一线运营或业务团队日常需要向产品经理转述用户的问题场景及催促需求的进度。中间需要消耗大量的精力来进行信息转达。
介绍完如何去判断正负的反馈，那么再来说说正反馈和负反馈的区别是什么？ 正反馈→引入反馈后使放大器净输入量增强，放大倍数得到提高《输出量变大》 负反馈→引入反馈后使放大器净输入量减弱，放大倍数降低《输出量变小》
2018年10月12日北京国际会议中心，以“专注测试，赋能未来”为主题的NCTS首届中国云测试行业峰会正式开幕，作为国内首次专门针对软件测试的顶级行业峰会，NCTS是由Testin云测主办，多位谷歌、百度、腾讯、阿里、陆金所的资深测试专家，高校教授，以及国家信息中心高级工程师和测试行业联盟主席参与的行业盛会。
正文共：2770 字 10 图 预计阅读时间： 7 分钟 《头号玩家》虽然已经上映了大半个月，但至今余热未减。除了其中多到令人眼花缭乱的彩蛋，那些看似“神乎其神”的VR装备也让人印象深刻，尤其是男主购
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 1 前言 如何在产品功能上做更多的创新来体现设计价值一直是设计师关注的话题，尤其是在体系成熟的产品里，如何对完善的基本框架和功能进行突破、如何挖掘用户的互动诉求并拓展更多的互动行为等对于设计师来讲都是很大的挑战。我们从前期互动行为的挖掘、情感化的视觉体验打磨以及趣味的玩法升级三个方面，剖析Qzone击掌功能的整个设计历程，或许能为大家提供一些参考性的思路和设计方法。 2 何为互动 我们先从真实生活场景中的互动说起。 人与人之间
功能连接(FC)是一种广泛使用的大脑网络建模方法，其中大脑不同区域之间的时间相关性或统计依赖性使用图论表示。这使研究人员能够在接受治疗或刺激前后，对参与者组内和组间的大脑网络进行统计比较。为了比较大脑网络，研究人员可以使用不同类型的分析。边缘分析侧重于不同区域之间的连接，例如它们的强度或效率，或连接模式的变化。节点分析包括检查网络中的单个区域，例如它们的程度或中间中心性。网络智能分析着眼于整个网络的整体组织和属性，例如其模块化或全局效率。
一个物业往往有多个项目，每个项目都会成立相对应的业主群，但业主群消息往往繁多且杂乱，真正的意见可能夹杂在其他无关的信息中，导致物管一不留神便错过了，也有一些业主会在群里提出各种各样的意见，面对一些不太合理的意见，处理起来便更难了，一旦出现差错，就容易被业主投诉。
在如今的互联网背景下，网络上的一条负面评论就可能劝退想要购买的新客户，对品牌口碑造成非常大的负面影响。客户需求通过不同形式的VOC（客户之声）传递给企业，但在具体的业务场景中，我们需要准确利用最有价值的VOC（客户之声）。
接下来的这几期，bug菌想跟大家分享一下自己昨天刚接到一个临时的需求，热乎着呢，想分享一下自己是如何面对临时需求并制定整个开发周期，其中包括从梳理业务到创建业务表再到实现业务逻辑形成闭环再到与前端对接，其中会穿插一些业务拓展及功能性拓展，这一条龙流程在线与大家一起见证，分享给刚入门的小伙伴，希望对你们有所帮助。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
