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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2024-06-10 11:39:04【】7人已围观
简介在72dpi的分辨率為1500像素的寬度或高度。•視頻和強調時間或運動的作品還可以利用研究生招生SlideRoom帳戶或提交一個單獨的DVD。DVD的應不超過五分鐘并且應標有藝術家的名字和
•視頻和強調時間或運動的作品還可以利用研究生招生SlideRoom帳戶或提交一個單獨的DVD。 DVD的應不超過五分鐘并且應標有藝術家的名字和標題,日期和DVD上的每一個工作的運行時間。請注意:只接受NTSC制式的DVD光盤。
•印刷庫存表標明,每一塊的尺寸,材料和日期。
請注意:MFA美術部門強烈鼓勵通過SlideRoom提交。接受PowerPoint或其他類型的演示文稿格式。
MFA視覺文章插圖
申請人必須上傳材料至研究生招生SlideRoom的帳戶。 可在SlideRoom賬戶中創建個人文檔標注好每個文件的以下信息:標題,日期,中型尺寸或完成時間,和可選的作品。
要求:20幅靜止圖像文件格式,每張文件大小不超過5MB;文件大小應約為1280 x 800像素,分辨率為72 dpi。
寫作范例:申請人還需要提交一份500至1000字打印稿寫作樣本。內容申請人決定。
附加技能:申請人須具備掌握Adobe Illustrator和Photoshop。
面試:面試可有,但不是必需的。
MFA交互設計
申請人須提交工作示范點的互動設計作品。可能是視覺交互設計作品集,但不作為硬性規定,作品集必須包括至少五個項目。你可能會考慮:
•演示視覺素養,工藝,流程,以及相應產品/服務的設計工作。
•可用性和社會科學的研究,強調概念和最終結果。
•戰略和寫作項目通信的觀眾,挑戰和成果。
•編碼表明樣品,工藝過程和結果的項目。
•項目管理的成就,你所擔負的責任,遇到的挑戰,和問題的解決過程。
強烈建議申請人提交一個案例。
個案研究應說明你曾接手的項目,從概念到完成,詳細介紹:項目的問題,你的方法和成果與配套草圖和圖像。強調過程和思維的關系。PDF格式。案例研究的PDF文件可以包括你的作品集,或者通過一個單獨的鏈接(例如,通過Dropbox或谷歌驅動器)提交。
面試:需面試。距離紐約市超過1000英里可要求Skype面試。
MPS真人短片
所有申請人必須提交樣品的工作,無論是視覺或書面。
可視化的工作可能包括視頻,劇照,或混合媒體,并應當提交與隨附書面說明。
書面作業可包含一個簡短的故事或劇本。工作應遵循的敘事結構和表達的概念的一個核心主題。
視覺作品集:申請人必須上傳自己的作品集到研究生招生SlideRoom的帳戶。
•20的靜止圖像。jpg格式,文件大小不超過5MB每。
•上傳的視頻,無論是MOV或MPEG4文件,不超過60MB的每一個的大小,總量不
•超過10分鐘(無論提交多少視頻),。
•SlideRoom還允許你進入到Vimeo,YouTube或SoundCloud的鏈接。
•文件大小應約為1920 x 1080像素,分辨率為72 dpi。
面試:有面試,但不是必需的。
MFA攝影,錄像和相關媒體
作品集:申請人必須上傳自己的作品(靜止圖像和/或視頻)到研究生招生SlideRoom的帳戶。
要求:20幅靜止圖像文件格式,每個文件大小不超過5MB;上傳的視頻,無論是MOV或MPEG4文件,每個不超過60MB,總量不超過10分鐘(無論提交多少視頻);文件大小應約為1920 x 1080像素,分辨率為72 dpi。
MFA設計產品
你應該想象你的作品集。可以展現不同的審美,正式和概念的類型的作品。無論其形式如何,作品要求:
•證明你有能力,想通過令人信服的方式闡述設計師的方法和解決問題
•展現你個人創作的并可以帶給大家快樂的作品。
•請包括至少10個作品。這10個作品的復雜性和實物可能會有所不同之處。下面是一些可能的項目類型:
研究項目的部分清單:設計對象/神器;工藝/破解/ MOD;商業企業、概念工作、發表的作品;無償舉措、參賽作品。
•您的幾個項目應該顯示過程以及完成的工作,我們希望看到你是怎么來解決問題的,包括沿途的一些決策點。不要害怕展現失敗的模型,重要的是從失敗中學到了什么。
可以肯定,包括發表的作品(在網絡上,在打印或展覽),獎勵或提交競爭,以及任何其他材料,證明你的承諾和激情,為企業解決問題,慶典和設計。
對于多才多藝的設計師:我們將審查您的材料的概念開發,素描,迭代,研究,解決問題,分析思維,戰略,原型,演示和故事。
產品設計專業歡迎沒有正式的設計學位或專業設計實踐經驗的候選人。雖然這些候選人的作品可能不會強調職業設計師先前列出具體的能力,但他們必須傳達申請人的急性分析和戰略思考能力,并善于利用這種走向成功的解決問題的思維。作品請包括你的進程的快照,該項目的最終形式,截圖書面文件或PDF ,圖像和結果的任何文件或新聞報道。
通信設計和圖形能力:除了強大的戰略,研究和三維能力,我們特別感興趣的候選人具有強大的二維技能,他們能創造視覺說服力的作品。包括平面設計,排版,動畫,品牌,廣告,包裝,寫作,網站,應用程序,和其他同等產品元素。
設計行業的當前狀態,您如何評價?您在哪里看到自己內,無論是現在還是將來?什么事你最感興趣的工作?個人的?人與人之間的?社區?政治?全球?
MFA社會紀錄片
申請材料:申請人必須寫一個自己想要拍攝的言簡意賅的紀錄片計劃,(2〜3個雙頁紙)。要具體詳細說明要解決的問題的性質、描述的風格、要采取的方法。請精確的了解,從開始到結束觀眾將在屏幕上看到什么故事。
請同時提交下列之一:
•視頻工作:不超過10分鐘的長度。 DVD(地區)或網站鏈接。
•如果沒有之前的電影制作經驗,提交靜態圖像:在CD上的20張圖片(JPEG格式的Macintosh平臺)。必須將文件標記如下:首字母,姓氏,項目名稱(或號碼)的圖像(例如,jdoe_project.jpg)。數字圖像必須在72 dpi的分辨率為1500像素的寬度或高度。圖像的中心主題表達的概念。一個簡短的書面評論。
python爬蟲用的哪些庫
Python爬蟲,全稱Python網絡爬蟲,是一種按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或腳本,主要用于抓取證券交易數據、天氣數據、網站用戶數據和圖片數據等,Python為支持網絡爬蟲正常功能實現,內置了大量的庫,主要有幾種類型。下面本篇文章就來給大家介紹。
一、Python爬蟲網絡庫
Python爬蟲網絡庫主要包括:urllib、requests、grab、pycurl、urllib3、買粉絲lib2、RoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aio買粉絲等。
二、Python網絡爬蟲框架
Python網絡爬蟲框架主要包括:grab、scrapy、pyspider、買粉絲la、portia、restkit以及demiurge等。
三、HTML/XML解析器?
●lxml:C語言編寫高效HTML/ XML處理庫。支持XPath。
●cssselect:解析DOM樹和CSS選擇器。
●pyquery:解析DOM樹和jQuery選擇器。
●BeautifulSoup:低效HTML/ XML處理庫,純Python實現。
●買粉絲5lib:根據WHATWG規范生成HTML/ XML文檔的DOM。該規范被用在現在所有的瀏覽器上。
●feedparser:解析RSS/ATOM feeds。
●MarkupSafe:為XML/HTML/XHTML提供了安全轉義的字符串。
●xmltodict:一個可以讓你在處理XML時感覺像在處理JSON一樣的Python模塊。
●x買粉絲2pdf:將HTML/CSS轉換為PDF。
●untangle:輕松實現將XML文件轉換為Python對象。
四、文本處理
用于解析和操作簡單文本的庫。
●difflib:(Python標準庫)幫助進行差異化比較。
●Levenshtein:快速計算Levenshtein距離和字符串相似度。
●fuzzywuzzy:模糊字符串匹配。
●esmre:正則表達式買粉絲。
●ftfy:自動整理Uni買粉絲de文本,減少碎片化。
五、特定格式文件處理
解析和處理特定文本格式的庫。
●tablib:一個把數據導出為XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模塊。
●textract:從各種文件中提取文本,比如 Word、PowerPoint、PDF等。
●messytables:解析混亂的表格數據的工具。
六、自然語言處理
●NLTK:編寫Python程序來處理人類語言數據的最好平臺;
●Pattern:Python的網絡挖掘模塊;
●TextBlob:為深入自然語言處理任務提供了一致的API。是基于NLTK以及Pattern的巨人之肩上發展的;
●jieba:中文分詞工具;
●SnowNLP:中文文本處理庫;
●loso:另一個中文分詞庫;
●genius:基于條件隨機域的中文分詞;
●langid.py:獨立的語言識別系統;
●Korean:一個韓文形態庫;
●pymorphy2:俄語形態分析器(詞性標注+詞形變化引擎);
●PyPLN:用Python編寫的分布式自然語言處理通道。這個項目的目標是創建一種簡單的方法使用NLTK通過網絡接口處理大語言庫。
七、瀏覽器自動化與仿真
●selenium:自動化真正的瀏覽器(Chrome瀏覽器,火狐瀏覽器,Opera瀏覽器,IE瀏覽器);
●Ghost.py:對PyQt的webkit的封裝(需要PyQT);
●Spynner:對PyQt的webkit的封裝(需要PyQT);
●Splinter:通用API瀏覽器模擬器(selenium web驅動,Django客戶端,Zope)。
八、多重處理
●threading:Python標準庫的線程運行。對于I/O密集型任務很有效。對于CPU綁定的任務沒用,因為python GIL;
●multiprocessing:標準的Python庫運行多進程;
●celery:基于分布式消息傳遞的異步任務隊列/作業隊列;
●買粉絲ncurrent-futures:買粉絲ncurrent-futures
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