02 youtube官網網頁版更新時間為什么不建議(PS軟件各個版本區別大嗎？哪個版本最適合新手？)

投入。

影視后期

視頻最重要也是最耗費時間的地方在于渲染，像是AE/PR之類的，渲染主要還是靠CPU，很明顯I7的主頻得天獨厚，有錢的就上I7-4790K，沒錢的就借錢上E3-V2/3，切記不能超頻使用，穩定為上。那顯卡呢？因為Adobe擁有CUDA加速預覽（特別是PR）所以選擇顯卡需要擁有CUDA功能的（現在N卡基本都有）但實測并沒有理想中的效果，顯卡利用率不高，所以GTX660/760就已經完全足夠使用了。

內存：越大越好，16G夠嗎？我只能說32G都覺得吃力。內存盡力而為，畢竟這個東西不貴也保值，并且對渲染和預覽有很大影響。硬盤：做視頻的1T、2T、5T..不在話下，素材也是很大的。那需不需要SSD？其實輸出來說SSD并沒有瓶頸，但是讀取素材的時候最好還是放SSD里面，這個不是必須的，但有是最好了，用著也舒心。（在影視后期中，雙屏幕非常實用。）

三維建模

三維是業界最耗硬件的，特別是燈光復雜，全局光照，環境吸收，高分辨率等的情況下，吃顯卡非常厲害，公司項目找渲染農場，富豪請用專業卡（麗臺Quadro 系列），普通顯卡的話，一分錢一分貨，我也推薦不來，不如就把預算權重投入到CPU中更為劃算，同樣是盡量上E3，努力上I7，內存和SSD需求不大。（如果只是日常渲染物件靜幀的話，其實普通配置也能撐得起）（注意部分建模軟件不吃顯卡，渲染器吃顯卡）

有的同學問：我經常打開軟件會很卡，鼠標不聽使喚亂閃。這一般都是硬盤讀不過來，特別是插件或者字體多的同學，解決方法是刪掉那些沒用的東西，檢查硬盤有沒有壞道，壞道只能屏蔽沒法修。建議把軟件放在SSD內，機械硬盤盡量挑選緩存大和轉速高的（希捷別選三碟的，西數別選綠盤）機械硬盤同時也是電腦里面最容易壞的東西，記得定時備份。

*CAD：據說CAD的硬件要求比較特殊，沒有考究不作參考。

Edge Animate

說完AE必須說一說AN，AN可以說是H5網頁動效神器，主要是拿來制作網頁動畫與效果甚至網頁游戲的，從時間軸和舞臺界面來看，真的很像AE和FL的合體！轉換代碼后的圖形動態效果明顯要比FLASH更為流暢易控，而且帶有緩動曲線，雖然看起來強大，但現在還是剛剛起步不久，有人就要問了“這不是要取代FLASH的節奏嗎”不一定！很明顯這是一個針對移動端（移動端對FLASH兼容和體驗太差）的網頁，對于桌面網頁FLASH還取代不來，而且這個軟件還有很多缺陷（下圖），現在官網上已經放出很多模板和樣式，也越來越多的人踏入這個坑，你為什么不用H5建一個手機個人網頁玩玩呢？這個軟件支持插件，將來必成大器！

MU：

一開始接觸MU的時候，上網找資料搜索出來全是“奇跡MU”“極品裝備，一秒刷爆”。。。MU是一個建站工具，是專門給設計師建站用的，但一直沒有什么起色，因為根本沒幾個設計師會自己建站，這個工具還是很好用的，兼容PS、AI、ID，還帶有一點交互特效。但讓我覺得奇怪的是居然打不開HTML，它支持AN的oam格式，但我在AN里面找了半天都不知道怎么輸出oam…誰知道這兩個軟件怎么配合的告訴我一下…

Flash

Flash就是Flash啊，不想作介紹。。從CS6開始Flash開始支持HTML5，cc版本做了更加全面的優化，對網絡的支持那是極好的，你現在點開一個下載站，你會被無數的FLASH窗口淹沒，Flash簡單易用（..）傳統，掌握FLASH的人非常多，但畢竟還是因為體積大加載慢不穩定等問題坐等淘汰

對了，有一點要強調一下，曾經火爆全球的FLV網絡視頻格式，在CC2014版本中已經被完全淘汰，是的，所有的Adobe軟件都沒辦法導出FLV文件，我安裝了接近十個解碼器后放棄了…

SpeedGrade

SpeedGrade是一個調色軟件，似乎是Adobe最年輕的軟件。但我不得不吐槽，它沒有中文啊！！（其他都是自帶中文的）沒有中文就算了，連中文路徑都不支持！你打開文件夾只會看見一堆IIIIIII，這我還都忍了，但它界面是固定的啊！低分辨率（筆記本）下簡直難受，但是僅僅作為一個調色軟件還是不錯的，調色選項很多，自帶預設也不少，完美鏈接PR，而且完全不卡，還有很多我看不懂的色度表，改天看教程學習一下（主要是看不懂英文。。。）

Dreamweaver

Dreamweaver是所見即所得網頁編輯器，網頁設計師必備的工具之一，Adobe為網頁真是操碎了心，功能強大，入門也不簡單，曾經去上過一節DW的課，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。。。

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。

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