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08 youtube官網網頁版打開沒東西還是被(給新手的ADOBE軟件不完全科普指南!)
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2024-07-19 13:20:59【】1人已围观
简介,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
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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