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03 youtube官網網頁版登錄個人系統網頁端(you tu be的官網是多少?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-24 21:28:01【】6人已围观
简介出來時暈頭轉向我就已經決定放棄當網頁設計師了,給用DW的同學點個贊,你們來吐槽吧。。。EdgeReflowEdgeReflow是可視化響應式設計工具,簡單的是就是響應式網頁排版工具,什么是響應式網頁?
Edge Reflow
Edge Reflow是可視化響應式設計工具,簡單的是就是響應式網頁排版工具,什么是響應式網頁?打開花瓣,按住Ctrl建滾動鼠標中鍵,看見沒有,我花瓣里面的美女圖重新放大排序了,這就是響應式。這軟件界面真是高大上啊,打開以為自己用上了蘋果系統…
Media En買粉絲der
Media En買粉絲der是視頻渲染軟件,無縫連接到所有Adobe視頻制作軟件,非常推薦使用這家伙來渲染:案例一:當你AE做完一個視頻,按了渲染,渲染到一半,然后卡死了,啊悲劇啊(這是一個真實的故事)如果直接放進ME里面渲染,AE這邊不但不會死,還能繼續操作。案例二:做一個視頻渲染一次,渲染要等20分鐘才行,再做第二個視頻,多費時間啊。用ME把AE隊列導進去,做一個導一個,晚上睡覺統一掛機渲染~爽
*關于ADOBE這幾個能輸出視頻的軟件,請務必要安裝QUICKTIME,再安裝個完美解碼和格式工廠,要不然格式不支持,怎么哭都沒有用。
Sc、Fb
這兩好像是圍繞基于FLASH的軟件開發的管理和分析工具,跟蹤和調查運行狀況,似乎跟設計師一點關系都沒有,不作深入了解
FW
好像已經不更新了,是一個用作網頁制圖、編輯、動圖編輯的軟件。
不知道為啥fw排到后面來了,關于FW不得不說有點傷感。還記得當年紅紅火火的“網頁三劍客”,FL、DW、FW三個就想璀璨巨星一樣閃耀,我還在讀初中,想改一張圖,按成龍的話說,就是加特效。便順其自然的用上了著名的FW,操作簡單,效果易控,圖層關系清晰明了,還有對GIF輸出控制非常方便!那天起我就卸載了美圖秀秀。你可知道貼吧簽名檔里面曾經那些字閃閃的GIF基本都是出自于FW之手?之后那幾年地位基本都被PS給取代了,沒落的輝煌歲月。。。。。我初中用了兩年,之后上大學被迫轉到PS(PS的確好用啊QAQ)現在給別人說我精通FW,別人會反問我:FW啥?
Adobe Captivate
嗯,Adobe Captivate可能是比較邊緣化的軟件了,是用來錄屏和演示的軟件。年前用過一次,從此我就愛上他了!!真的是錄屏神器!錄完以后會自動添加鼠標軌跡,按鍵提示等,而且是一種類似PPT的可修改格式,還能導入PPT!也可以輸出視頻,想給客戶演示你的節目、軟件、UI使用效果?操作也是傻瓜的,快下載CP啊,比那些破錄屏軟件好用一百倍。
EN
EN是一個視頻制作軟件,界面跟PR非常相似,版本越更新就越沒用,也是一個面臨淘汰的軟件,基本可以被PR取代,現在好像是拿來當視頻發布和封裝的軟件。
如何自學人工智能
學習AI的大致步驟:
(1)了解人工智能的一些背景知識;
(2)補充數學或編程知識;
(3)熟悉機器學習工具庫;
(4)系統的學習AI知識;
(5)動手去做一些AI應用;
1 了解人工智能的背景知識
人工智能里面的概念很多,比如機器學習、深度學習、神經網絡等等,使得初學者覺得人工智能很神秘,難以理解。剛開始學習的時候,知道這些名詞大致的意思就行了,不用太深究,學習過一段時間,自然也就清楚這些概念具體代表什么了。
人工智能是交叉學科,其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”,也為大家介紹過,沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智能學習的一般路線:
2補充數學或編程知識
對于已經畢業的工程師來說,在系統學習AI之前,一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好,那么學習人工智能會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕,不過,學習人工智能,數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學,主要是高等數學、線性代數和概率論,也就是說,大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作,或者搞人工智能的研究,那么應該多去學習數學知識,數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎,可以說是使用最多的一門編程語言,因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中,Python是比較容易學習和使用的編程語言,學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智能,主要是基于一些機器學習的工具庫的,比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎,是容易使用的機器學習工具庫,有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好,但是使用起來就是很舒服”。
剛開始學習人工智能的時候,可以先運行一下工具庫官網的示例,比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識,消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼,你會發現,其實神經網絡的程序并不復雜,但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事,因為帶著問題去學習,會更有成效。
4 系統的學習人工智能
這里的人工智能主要指機器學習,因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊:
(1)傳統機器學習算法,比如決策樹、隨機森林、SVM等,這些稱作是傳統機器學習算法,是相對于深度學習而言的。
(2)深度學習,指的就是深度神經網絡,可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。
(3)強化學習,源于控制論,有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用,形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習并不難學,對于一些工科的研究生,一般只需要幾周就可以上手,并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情,一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習算法的種類非常多,有些算法會有非常多的數學公式,比如SVM等。這些算法并不好學,因此可以先學習深度學習,然后再慢慢的補充這些傳統算法。
強化學習是比較有難度的,一般需要持續學習兩三個月,才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之后,就可以動手嘗試去做一些AI應用了,比如圖像識別,風格遷移,文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多,也會逐漸的加深對神經網絡的理解。
Python培訓哪里最好?
那么為了避免這種情況的出現,我們可以參照以下幾種篩選方法,選出適合自己的培訓機構。
一、看培訓機構的品牌、信譽和歷史
隨著Python的火熱,出現了很多新的Python培訓機構。這些培訓機構多是應市場的需求而出現,缺乏培訓的經驗積累和歷史沉淀。培訓機構品牌和信譽相當重要,這是給學員的首要保障。
二、千萬要看講師水平
Python培訓的講師選擇是你必須要仔細分析的。不管是足夠的工作經驗,還是足夠的教學經驗都是必不可少的,缺一不可。
還有不少黑心培訓學校為了節約成本,不管學生能否切實掌握Python開發技能,低價聘請新手Python開發者當講師,或者讓其他學科講師現學Python充當講師,耽誤了無數學生的未來。
三、環境和氛圍很重要
在選擇培訓課程時,不能簡單地認為“貴的就是好的”。可能大家也知道“孟母三遷”的故事。而且,環境可以造就人,但也可能毀掉一個人。可見環境對大家的Python學習影響很大。
而且,如果沒有良好的學習氛圍,你還有心情學習下去嗎?此外,你也可以要求Python培訓機構提供試聽的機會。
四、要看是否有實操機會
如果你參加了Python培訓機構卻只會理論,不懂實際操作,請問還有哪家公司會用你呢?因此實操項目對于學員來說尤為重要。
還有,項目實戰一定要是根據企業用人需要研發的。如果都是在潮流之外的,甚至已經被淘汰的Python技術,學得再好又有什么用呢?
五、了解自身所需,不被價格左右
學員在選擇培訓機構前必須想清楚課程的設置是否適合自己,老師的經歷是否能滿足職業生涯發展或企業解決方案……主動考慮清楚而非被動地入座。
在選擇培訓機構時,不要受到培訓費用的影響,貴的不一定是好的,相對便宜的也不一定是壞的,關鍵是是否適合自己的需要。
另外,題主還提到:不知道*男孩、*cto這兩家怎么樣,不知道兩個是不是同一家。我只想說,一定要去實地考察,試學一兩個星期看看。
這樣你才能知道機構的學習氛圍,老師是不是認真負責,才能真正了解自己是否適合從事Python方面的工作。
有些培訓機構只重視臨時利益,教學質量差,"一錘子交易"現象嚴峻。還有一些Python培訓機構既沒有標準化教材及教學方法,沒有正規教師,更沒有契合市場主流的培訓課程。搗亂了市場秩序,也極大地影響了培訓業的健康發展。
在這里,還想跟你說一點:正所謂“師傅領進門,修行靠個人”,所以如果你自己不花時間,不肯下功夫苦學,無論Python培訓機構再怎么好,也不能保證你找到好工作。
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