21、Inkscape路径编辑与特效全解析

Inkscape路径编辑与特效全解析

1. 路径旋转与Tweak工具基础

在图形编辑中,我们可以围绕对象的某个节点进行旋转操作。例如,按下Ctrl - A可以选中对象的所有节点,然后使用[和]键就能让整个对象围绕任意节点旋转。

Tweak工具(快捷键w或Shift - F2)功能多样。它不仅能在8.7节提到的那样对对象进行颜色绘制和抖动,还能在6.9节所述的操作中移动和变换对象。此外,它还有几种用于编辑路径形状的模式,包括Push、Shrink/Grow、Attract/Repel和Roughen,这些模式与Adobe Illustrator最新版本中的Pucker和Bloat工具有些相似。

Tweak工具编辑路径的方式与Node工具截然不同。Node工具侧重于编辑节点,这要求使用者对节点如何定义路径形状有深入了解。而使用Tweak工具时,你可以抛开对节点的固有认知,将路径当作一块可塑的黏土,在任意位置和方向对其进行弯曲和塑形。虽然它在技术绘图中作用有限,但在创作卡通等艺术图像时非常实用。

Tweak工具可以作用于任意数量的选定对象。比如,你可以按下Ctrl - A全选对象,然后在Push模式下对整个绘图进行“涂抹”操作。它也能对对象组起作用,会深入组内对单个路径进行编辑。若未选择任何对象就使用该工具,状态栏会提示你先选择对象。需要注意的是,从0.47版本开始,Tweak工具对开放路径的处理并不正确,开放路径在被编辑后会变成封闭路径。

1.1 Width和Force参数

在Tweak工具的任何模式下,你使用的是一个以光标为中心、带有橙色边缘的圆形画笔,通过在选定对象上“绘制”来改变它们。画笔的大小由Width参数控制

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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