重庆五一职院访实训基地:成都国际数字影像产业园展实战技能

近日,重庆五一职业技术学院的师生代表们踏上了前往成都国际数字影像产业园的考察之旅,旨在深入了解实训基地的运作模式,亲身体验前沿的数字影像技术,展现师生们扎实的实战技能。

一进入产业园,师生们就被这里浓厚的数字影像氛围所吸引。产业园内,先进的摄影设备、专业的后期制作机房、沉浸式的虚拟演播室等一应俱全,为实训提供了绝佳的硬件支持。在工作人员的引导下,师生们先后参观了各个功能区域,详细了解了从前期拍摄到后期制作的完整流程。随后,重庆五一职院的学生们在产业园的实训场地进行了实战技能展示。

在摄影环节,学生们熟练地操作着专业相机,调整光圈、快门、焦距等参数,捕捉着现场的精彩瞬间,无论是人物肖像还是场景拍摄,都展现出了良好的构图能力和光影把握能力。在后期制作环节,学生们运用专业的软件,对拍摄的素材进行剪辑、调色、特效添加等处理,短短时间内就呈现出了高质量的作品。

成都国际数字影像产业园的负责人对重庆五一职院学生的实战技能给予了高度评价,他表示,这样的实训交流活动非常有意义,不仅让学生们有了将理论知识转化为实践能力的机会,也为产业园注入了新鲜的活力。

重庆五一职院的老师也表示,此次访问让师生们开阔了眼界,了解了行业的最新动态,对今后的教学和学习都将起到积极的推动作用。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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