Logo Design: Illustrating Logo Marks 标志设计教程 Lynda课程中文字幕

本课程深入探讨标志设计的艺术与工艺,讲解如何运用绘图辅助头脑风暴,采用经验证的构建方法,以及围绕品牌标识的格式、颜色等做出决策。课程涵盖绘制设计、选择风格、建立形状、创建模块化设计等内容,帮助提升基于矢量图形的设计技能。

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标志设计教程 中文字幕Logo Design: Illustrating Logo Marks

[外链图片转存失败(img-lh8iEs8W-1565445900171)(http://www.zwsub.com/thumbnail/475455_thumbnail.jpg)]
这个标志设计课程都是关于艺术品的工艺,建筑标志痕迹的细节
它专注于执行一个好标志的内容 - 因为如果您设计得不好,这个想法并不重要
Von Glitschka解释了绘图是如何补充头脑风暴和设计过程,为基于矢量的图形引入经过时间考验的构建方法,并解释如何围绕品牌标识的格式,颜色和其他方面做出关键决策
这些创意策略和工作流程将帮助您创建更好,更强大的工作流程,以各种格式精美展示:印刷,网络或运动

主题包括:
绘制你的设计
选择一个徽标样式
建立一个形状的标志
创建模块化设计
建立品牌色彩和视觉连续性
图标化复杂的形状
将维度添加到平面图案
使用负面空间
提供最终的徽标文件和样式指南
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
我原来的原木设计课程基础是对标识设计和开发, 思想酝酿和呈现, 与客户沟通等方面的整个创作过程的全面概述。
在这个伴侣课程中, 我们将深入了解构建徽标设计的细节和方法, 这将有助于您提高构建有效的基于矢量的图形的工艺。
您将会发现绘图协助标识设计过程, 学习时间测试的构建方法, 对品牌的格式和颜色做出决定, 发现如何分析形式和形状, 以便将其简化为有效的图案, 以及其他各种各样的其他有创意的创意手段和工作流程将会使创意过程变得神秘。
欢迎来到徽标设计基金会:说明标志, 让我们开始吧。
本课程视频下载地址:标志设计教程

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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