http://www.xueui.cn/tutorials/illustrator-tutorials/designers-must-know-the-secret-of-the-bezier-curve.html 有没有观察过你喜欢的插画师们未完成的作品?仔细观察,你会发现他们非常着迷于调整贝塞尔曲线的手柄(也就是钢笔工具画出来的曲线啦~),并且力图让调整曲线的手柄尽量水平或者垂直.为什么呢? 我想通过这个教程,为力图探寻此道的设计师们打开一扇门,指引方向.当然,首先你熟练使用AI和PS中的钢…

ps:1.视图工具:1)标尺2)参考线3)网格:视图-->--显示>-->网格4)修改网格:编辑-->首选项>-->参考线.网格和切片 5)放大工具:画布中单击可放大视图(也可以按住Ctrl) ,按住Alt单击可缩小视图(双击缩放工具可缩放到100%)6)抓手工具:抓着移动画布 7)渐变工具使用:首先选择需要修改的元素,点击渐变工具,双击出现渐变 工具面板.可能只有灰色渐变.此时点击渐变面板内的滑 块(左右两边的三角符号,点击一下表示选中,再去选择 需要的颜色.最左边的…

摘要:为了探究垃圾的智能分类等问题,由中关村海华信息研究院.清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量工程师以及高校学生的参与 01赛题介绍 随着我国经济的发展,城市化进程不断加速,生活垃圾对城市环境的威胁日益增加.如何高效.环保地解决处理生活垃圾迫在眉睫.因此垃圾的智能分类对于智能化分拣垃圾.提高垃圾分拣效率就显得十分重要.为了探究这一问题,由中关村海华信息研究院.清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量…

https://mp.weixin.qq.com/s/NIza8E5clC18eMF_4GMwDw 深度学习的“深度”层面源于输入层和输出层之间实现的隐含层数目,隐含层利用数学方法处理(筛选/卷积)各层之间的数据,从而得出最终结果.在视觉系统中,深度(vs.宽度)网络倾向于利用已识别的特征,通过构建更深的网络最终来实现更通用的识别.这些多层的优点是各种抽象层次的学习特征. 在未来的某个时候,人们必定能够相对自如地运用人工智能,安全地驾车出行.这个时刻何时到来我无法预见:但我相信,彼时“智能”会显…

问题描述 基于.NET Core的Function App如果配置了Application Insights之后,每有一个函数被执行,则在Application Insights中的Logs中的trace里都可以查询到函数的执行启动,执行结束的信息.类似如下的日志, 函数执行开始 Executing Function1(Reason=This function was programmatically called via the host APIs., Id=fa9er0b5c612447er…

LOD(Level Of Detail)是3D渲染中用到的概念,按照wikipedia上的翻译,可以译为“细节层次”,它是一种根据与观察点的距离,来减低物体或者模型的复杂度来提升渲染效率的优化技术,因为显而易见的是,当一个物体离我们很远的时候,我们不需要用很复杂的多边形来绘制,只要用一个粗略模型或者低精度的贴图即可,所以在3D渲染中,这是一个很常见的优化技术. 对于AI来说,当一个AI对象离我们很远的时候,其实,它做出什么样的决策,做出什么样的行为,我们并不能“感觉的”到,虽然它的行为可能会对游…

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算…

如何用 AI 解决声音传输&处理中的三大问题?三大问题又是哪三大问题? 在「RTE2022 实时互联网大会」中,思必驰研发总监 @周强以<AI 和传统信号技术在实时音频通话中的应用>为题进行了主题演讲. 本文内容基于演讲内容进行整理,为方便阅读略有删改. 大家好我是 AIspeech 的研发总监周强,主要从事音频相关的研究开发工作.今天分享的内容主要包含下述四部分: 3A 介绍 基础原理介绍 AI 在信号处理中的应用 产品方案介绍 01 3A 介绍 从贝尔发明电话开始,我们就面临着如何…

吴恩达讲了干货满满的一节全新AI课,全程手写板书充满诚意非常干货 摘要: 目前,AI技术做出的经济贡献几乎都来自监督学习,也就是学习从A到B,从输入到输出的映射.现在,监督学习.迁移学习.非监督学习.强化学习这四类算法所创造的经济效益是递减的.机器学习依靠结构化数据,比非结构化数据创造了更多的经济效益.AI的范围,比监督学习广泛得多.我认为人们平时所说的AI,其实包含了好几类工具:比如机器学习.图模型.规划算法.知识表示(知识图谱). 人们的关注点集中在机器学习和深度学习,很大程度上是因为其他工…

https://www.bilibili.com/read/cv830627     到底什么是人工智能?人工智能能做什么?这是大家最关心的问题,但说到真正能够理解的话,还是只小部分专业人士.这篇文章通过介绍AI应用案例,目标是让更广大的受众能理解这一重要的技术.我们已经处在数字化的世界了,未来的价值创造的方式将会是高效的信息处理.而人工智能将会是促进技术发展的强大动力,推动社会的高速发展,其历史意义不亚于工业革命. 这几年机器学习等算法的发展,解决了工智能应用的关键问题,就是让机器可以获得“知…