2008年Logo设计10大趋势

Logo是品牌图形区别的点睛之处,我们每天都要接触很多logo - 在高速公路上,在购买商品时,以及浏览各种网站。我们查看很多logo设计,并且去学习和了解设计师们设计Logo的原则和技巧,从而发现和总结出将来的logo设计趋势。(该文摘自logo orange!)

 

Logos are the ultimate mark of distinction and everyone loves them. We see logos everyday - on the highways, on consumer goods, on the Web and in the institutions and organizations we support. Read about the different types of logo designs here and learn what principles and techniques are used to create them. Discover what the future holds for logo design ---by logo orange!

Organic 3D -3D集合

2008年Logo设计10大趋势之1

Waves - The New Swooshes 新扭曲旋转

2008年Logo设计10大趋势之2

"Web 2.0" Logos 式样

2008年Logo设计10大趋势之3

Transparency 透明度应用

2008年Logo设计10大趋势之4

Minimal Fonts 残缺字体

2008年Logo设计10大趋势之5

New Rainbow / Color Scale 彩虹

2008年Logo设计10大趋势之6

Sci-Fi Fonts 字体

2008年Logo设计10大趋势之7

Leaves Logos 树叶状

2008年Logo设计10大趋势之8

The "Ugly" 80’s

2008年Logo设计10大趋势之9

The New Crest 新饰章

2008年Logo设计10大趋势之10

 
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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