挖掘流程以获得机器人流程自动化的价值

. 设计思考：

收藏(关注、喜欢)是每个用户都操作过的，也是每个应用最常见的功能了，虽然各种应用屡见不鲜，但收藏的交互样式就那么回事，常用的就是点击“收藏成功”、再点击“取消收藏”的toast样式。

腾讯动漫APP的收藏交互就与众不同了。点击收藏时，会从顶部向下弹出成功收藏提示，这也符合用户从上到下、从左到右的常规视觉浏览习惯，将操作结果反馈让用户第一时间发现。取消收藏时，系统会弹窗提示，并结合挑逗性质的文案在极力挽留用户放弃操作，相对之前常规的点击就立即取消成功的方式，这种弹窗式的二次操作一定能起到挽留效果，就好比挽留失败则没有损失，因为用户来就是要取消收藏的;万一挽留成功，就达到了自己的目的。另外用户的主要操作动机为“取消收藏”，而腾讯动漫的弹窗将主要动机降为次级，而“继续收藏”上升到主操作，容易让用户产生误判，在操作速度较快的情况下，用户快速的点击了主操作按钮，以为成功取消收藏了，其实根本没有操作成功，相当于变相的阻止了用户的操作。

(这时候有些用户可能会吐槽，误导用户的行为不太友好，其实不难理解。记得之前，我下载了一款“xxx”名字的PC端软件，后面在卸载的时候，反反复复出现了5个挽留的弹窗，误导的方式让我很烦，于是我下定决心，再好用也要把它卸载掉。站在企业的角度可以这样解释：你把我上完了就想抛弃我，我挽留了几次都不行，你还有资格怪我不友好么)

「支付宝」蚂蚁森林：捷径之道逛一逛

1. 产品体验：

使用支付号蚂蚁森林的逛一逛，可以快速跳转至有能量可收取的朋友的蚂蚁森林页面，待全部收取后，继续同样的操作，直至支付宝所有朋友的蚂蚁森林没有能量可收取为止。

 

在此，我必须要同意一个观点，即在利用 Python 与 Tensorflow、PyTorch 等 C / C ++ 库的互操作性时，我们目前已经做得很好了。 但是 Python 包装器并不能解决所有调试问题。当检查底层代码时，我们还是要依赖于 C 和 C ++。 从本质上讲，我们不能在低层次上利用 Python 的优势，这也是 Python 与众不同之处。

这一因素很快将决定 Python 的衰落、Julia 和 Swift 的崛起。Julia 是一种专门用来解决 Python 缺点的语言。它主要提供三个特性：协同程序(异步任务)、多线程和分布式计算，所有这些特性都显示并发和并行编程有无限可能。这种结构使 Julia 能够以比 Python 更快的速度执行科学计算和解决大数据问题。

另一方面，Swift 拥有开发移动应用所需的所有工具，在并行计算方面没有问题。

Swift和Julia都拥有Python的互操作性和强大的支持

虽然 Python 在速度、多线程和类型安全方面存在缺点，但它拥有一个巨大的生态系统，拥有大量的库和包。在Python面前，Swift和Julia在机器学习领域仍然是婴儿，他们拥有的库数量非常有限。然而，它们与 Python 的互操作性弥补了 Julia 和 Swift 中缺少库支持的不足。

Julia 不仅允许程序员使用 Python 代码(反之亦然)，还支持与 C、R、Java 以及几乎所有主要编程语言的互操作性。这种多功能性肯定会给这种语言一个很好的推动，并增加它在数据科学家中被迅速采用的机会。

另一方面，Swift 通过 PythonKit 库提供了与 Python 的互操作性。Swift(起源于苹果)比较大的卖点是它得到了谷歌(Google)的大力支持，谷歌几十年前就全力支持 Python。

另外，Swift 的创建者 chrislattner 现在正在谷歌的 AI brain 团队工作，这一事实表明 Swift 正在被培养成机器学习领域 Python 的替代者。Tensorflow 团队通过 S4TF 项目投资了 Swift，这进一步证明了该语言不仅仅是 Python 的包装器。相反，Swift 凭借其差异化的编程支持和像 C 一样的低级工作能力，将有可能被用来取代底层的深度学习工具。

结论

随着数据量的不断增加，Python 的致命弱点很快就会被发现。易用性和快速编写代码的能力已不再重要，速度和并行计算才是游戏的主角，Python 作为一种通用语言，将不再解决这些问题。Python 会消失，而 Julia 和 Swift 似乎是接任 Python 的候选人。

但是，我们要注意的是，Python 作为一种编程语言不会很快消失。而是在数据科学中的地位将逐渐倒退，因为专门为深度学习而设计的语言才是主流。

（编辑：平凉站长网）

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