22、插画工具中的画笔使用全攻略

插画工具中的画笔使用全攻略

在插画创作中,画笔的运用是提升作品质量和丰富度的关键。本文将详细介绍几种常见画笔的使用方法,包括图案画笔、鬃毛刷和斑点画笔,帮助你更好地掌握插画创作技巧。

图案画笔的使用

图案画笔可以绘制由独立部分或瓷砖组成的图案。当你将图案画笔应用于艺术品时,图案的不同瓷砖会根据路径的位置(末端、中间或角落)应用到不同的路径部分。

应用现有图案画笔
  1. 调整视图 :选择“视图”>“使画板适合窗口”。
  2. 显示图案画笔 :在“画笔”面板中,点击面板菜单图标,选择“显示图案画笔”,然后取消选择“显示艺术画笔”。
  3. 选择对象 :使用“选择工具”点击广告中间的三角形。
  4. 选择画笔库 :点击“画笔”面板底部的“画笔库菜单”按钮,选择“边框”>“边框_几何图形”。
  5. 应用画笔 :点击名为“几何图形 17”的画笔,将其应用到路径上,并将画笔添加到文档的“画笔”面板中。关闭“边框_几何图形”面板组。
  6. 调整笔触粗细 :在“属性”面板中将笔触粗细更改为 2 点。
  7. 编辑画笔选项 :点击“属性”面板中的“所选对象选项”按钮,编辑画板上所选路径的画笔选项。在“笔触选项(图案画笔)”对话框中选择“预览”,将“比例”更改为 120%,然后点击“确定”。 </
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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