23、图形设计工具中的画笔与外观属性应用指南

图形设计工具中的画笔与外观属性应用指南

在图形设计的世界里,熟练掌握各种工具和属性的使用方法,能够让我们的作品更加丰富和独特。本文将详细介绍画笔工具的使用差异、艺术画笔的应用方式,以及如何利用外观面板来改变对象的外观。

画笔工具使用差异

在图形设计软件中,使用画笔工具(Paintbrush tool)和绘图工具来应用画笔到作品上,存在明显的差异:
| 工具类型 | 使用方法 |
| ---- | ---- |
| 画笔工具(Paintbrush tool) | 在画笔面板中选择画笔后,在画板上绘制时,画笔会直接应用到绘制的路径上。 |
| 绘图工具 | 先选择绘图工具在作品中绘制,然后选择作品中的路径,再在画笔面板中选择画笔,画笔将应用到所选路径上。 |

艺术画笔的应用

艺术画笔由矢量或嵌入式光栅图形组成。当将艺术画笔应用到对象的描边时,默认情况下,艺术画笔中的图形会沿着所选对象的描边进行拉伸。

画笔工具编辑路径及“Keep Selected”选项的影响

使用画笔工具编辑路径时,可通过在所选路径上拖动来重新绘制。“Keep Selected”选项在使用画笔工具绘制时,会保持最后一个路径处于选中状态。
- 若希望在绘制时轻松编辑上一个路径,可保持“Keep Selected”选项选中。
- 若想使用画笔绘制分层路径而不改变先前的路径,则取消选中“Keep Selected”选项。取消选中后,可使用选择工具选择路径并进行编辑。

创建特定类型画笔的条件

对于艺术(Art)和散点(Scatter)画笔,需要在画板上选择

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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