app里未读消息已读、未读是怎么设计的？

野性酷女 2024-03-26 18:30 47阅读 0赞

![c5cf13311f8a4665b7f8869d553c301e.png][]

也不知道大家目前都用的java编程软件有哪些，毕竟在应用程序中，未读和已读消息的设计取决于应用程序的需求和目标。下面是一些常见的设计模式：

### **一、简单的未读/已读标记** ###

**简单的未读/已读标记**：这是最常见的设计，用户打开应用程序后，未读消息会用一个特殊的标记（通常是未读计数器）标识出来。当用户查看这些消息时，它们会被标记为已读，未读计数器会减少。这种设计对于大多数应用程序来说是最直观的，并且易于使用。它被广泛应用于各种应用程序和用户界面中，以显示用户已读和未读的内容。该模式通常包括以下元素：

![409e805ee46d4b57bf7bd609932e764e.png][]

该模式的主要优点是它可以帮助用户更好地组织和管理他们的内容，使他们能够更轻松地找到未读的内容。此外，该模式还可以提高用户体验，因为用户可以清楚地了解哪些内容是新的，并且可以在需要时快速的找到它们。

**在应用程序中实现未读已读设计模式时，需要考虑以下问题：**

--------------------

![7cdb3bb0cf754a7288fd4b385902e9ca.png][]

综上所述，未读/已读设计模式是一种非常重要的用户界面设计模式，它可以帮助用户更好地管理和查找他们的内容，并提高用户体验。通常我们在处理处理已读未读状态的数据的时候都会选用**Redis处理**。

**Redis处理已读未读状态的好处：**

![914d0e2ee6aa40598778c0464e3966c2.png][]

综上所述，Redis是一个非常适合处理已读未读状态的数据的数据库，它可以提供快速、可扩展、可靠、灵活和高效的解决方案。

### **二、滑动标记为已读** ###

**滑动标记为已读**：在这种设计中，用户可以在消息列表中向左或向右滑动消息来将其标记为已读。这种设计可以更快地标记消息为已读，但需要用户在每个消息上进行手动操作。

**滑动标记为已读这种设计的优点：**

![ef2a6f14bda5493ab1a85afc81664e26.png][]

**滑动标记为已读这种设计的缺点：**

● 误操作：滑动标记消息为已读操作可能会被误触发，尤其是当用户需要滑动屏幕查看消息时。

● 可能会遗漏未读消息：如果用户对某个未读消息进行了滑动标记为已读，但之后忘记对该消息进行回复或处理，就可能会遗漏该消息。

● 可能会干扰用户体验：如果滑动标记的方向和其他操作冲突，可能会干扰用户的正常使用体验。

--------------------

**当然滑动标记为已读是一个常见的用户体验需求，可以通过多种技术实现。**

![37c05b5cffe4403996a00d8d3b1138e1.png][]

无论使用哪种技术，需要注意保证标记为已读消息这种的操作的准确性和安全性，避免意外的数据丢失或误操作。同时，需要进行测试和优化，确保用户体验良好，并且在不同的设备和浏览器上都能正常工作。

### **三、自动标记为已读** ###

**自动标记为已读**：这种设计会自动将已经出现在用户屏幕上的消息标记为已读。例如，当用户向下滚动消息列表时，应用程序可以自动将屏幕上的所有消息标记为已读。这种设计可以提高用户效率，但可能会导致一些消息被忽略。

**自动标记为已读这种设计的优点：**

![1f8f0c8df9f845708b4725dfca868669.png][]

**自动标记为已读这种设计的缺点：**

![f00d195027fe4dfb8eb10fef7bd00d5f.png][]

**实现自动标记的技术可以有很多种，具体使用哪种技术取决于数据类型、任务类型、标记方式等因素。以下列举几种常用的技术：**

![508ab42616f34522a4af24f03fe924cf.png][]

**实现自动标记的开发工具取决于具体的技术选择和任务需求。以下列举几种常用的开发工具：**

● Python：Python是一种通用编程语言，具有丰富的机器学习、自然语言处理、python实现简单爬虫功能、图像处理等，可以用于实现自动标记任务。

--------------------

● R语言：R语言也是一种常用的数据分析和统计编程语言，拥有许多机器学习、自然语言处理等库和工具包，可以用于自动标记任务。

--------------------

● TensorFlow：TensorFlow是谷歌开源的深度学习框架，可以用于实现自动标记任务中的神经网络模型。

--------------------

● PyTorch：PyTorch是Facebook开源的深度学习框架，也可以用于实现自动标记任务中的神经网络模型。

--------------------

● OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于实现自动标记任务中的图像处理技术。

--------------------

● Keras：Keras是一个高级神经网络API，可以以TensorFlow或者Theano作为后端，可以用于实现自动标记任务中的神经网络模型。

--------------------

● RapidMiner：RapidMiner是一种商业的数据科学平台，可以进行机器学习、自然语言处理、图像处理等任务，并且有可视化界面，易于使用。

--------------------

总的来说，选择何种开发工具取决于具体的任务和技术，需要根据自己的需求选择最适合的开发工具。

当然这些设计模式可以组合使用，以提供更好的用户体验。例如，可以使用简单的未读/已读标记，但允许用户通过滑动来更快地将消息标记为已读。无论如何，最终的设计应该依赖于**应用程序的需求和用户的使用情况。**

[c5cf13311f8a4665b7f8869d553c301e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/c795bdb198fe4732bedfa2e58e9acf83.png
[409e805ee46d4b57bf7bd609932e764e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/572a1cb2593e4f6cb656fa3a91c4ba46.png
[7cdb3bb0cf754a7288fd4b385902e9ca.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/3c947433a127494396cab45850dc212e.png
[914d0e2ee6aa40598778c0464e3966c2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/fc7be20551264ebb8f3d6b751184410e.png
[ef2a6f14bda5493ab1a85afc81664e26.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/825098b8d6764ab28fe7fc8fbc3252a8.png
[37c05b5cffe4403996a00d8d3b1138e1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/307555fea36444f2aff40019ff4dd798.png
[1f8f0c8df9f845708b4725dfca868669.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/a9376cadae5f4665b86c048074d23dc9.png
[f00d195027fe4dfb8eb10fef7bd00d5f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/ce9bf7454b3141498a288f548dcc8f64.png
[508ab42616f34522a4af24f03fe924cf.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/26/283ce13e6987405ab0dd6671ba71c6ff.png