《上新了·故宫》爆款频出:创新设计让你与众不同

《上新了·故宫》展示了传统文化与现代设计的融合,强调了UI/UE设计的重要性。该节目激发了对本土文化传承的兴趣,并介绍了黑马程序员提供的全链路UI/UE设计培训课程。

《上新了·故宫》第三季开播

等到望眼欲穿的网友毫不吝啬地

在豆瓣打出8.9的高分

网友盛赞:这个节目满足了我对故宫的全部期待与情怀,故宫一出手就知有没有,还是原来的配方还是我喜欢的味道 ....

*图源网络 如侵删

在每一期对故宫细致的探索之后,嘉宾们回到上新研究所,与设计师讨论如何将故宫元素融入到文创产品中。

当镜头聚焦于传统文化、历史遗产的时候,通常带着历史的厚重与严肃,而对于年轻观众而言,他们有着追逐时尚活泼的偏好。

“上新”在设计产品上不仅展现了内容创作的创新表达,更是展现本土历史文化优势。

*上新文创产品图

创新、流行、个性、时尚、舒适、简约、有趣、艺术.... 设计的魅力就是这样无处不在!

喜欢设计、想要与众不同、达到毕业就高薪的同学,黑马程序员 全链路UI/UE设计师 培训无疑是你最靠谱的选择。

接下来的内容含金量非常高

建议你一口气读完

在黑马学习,让你成为真正的全链路UI/UE设计师,看起来就与众不同。

黑马程序员全链路UI/UE设计紧跟时代发展脚步和企业需求,以真设计师模式教学,增加项目实战能力,精进教学优化课程,确保学员知识点掌握和应用,使学员更具高薪就业实力。

落地真项目 更具高薪实力

UI设计学院以真实项目驱动教学,以理论教授为辅。通过让学员亲身实际操作达到快速掌握技能的目的,在课堂实现即学即会。

*学员参与项目实训分组讨论

*学员参与摄影课程近景拍摄

*手绘课程学习

掌握实际工作所需的配色技巧、构图技巧。熟练掌握各种设计相关的手绘技巧、光影变化、丰富的画面绘制技巧,并运用头脑风暴提高创新思路,增加竞争力。

*学员参与项目实训logo设计

*学员为母校设计的大礼包

这样,学员不仅乐于接受,而且体会深刻。使知识真正转化为自己的能力,在愉快、积极的参与中挖掘自己的潜能,实现更符合商业需求的创意设计,更具高薪就业实力。

设计人才缺口巨大 挑战高薪无门槛

根据2020年秋季IT行业求职平均薪酬数据,北、上、深平均薪酬都在1万元以上,二三线城市平均薪酬也不低于6千。

设计市场岗位需求:

*第三方平台统计

设计岗位福利:

*图源网络 如侵删

 

而在黑马程序员的学生中有很大一部分人,在学习UI设计之前是零基础,没有任何绘画等经验。但是他们通过全链路UI/UE设计的专业培训和职业素质训练,找到了高达14k的工作,开启人生的新篇章!

品质课程 专业师资 体验服务更出众

UI设计学院有10年口碑积淀,已培养近3万学员成功就业。

优质课程

百余位优秀讲师历时1年精心打造5.0版全新培训体系课程,目前最主流的设计必备软件,我们的课程学习中都会覆盖,让你体验到真正的高品质培训课程。

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专业师资

全链路UI/UE设计的师资很多来自八大美院,他们设计功底深厚,同时在一线著名互联网企业积累了丰富的工作经验。

在教学上,他们风趣幽默、循循善诱,传道授业,答疑解惑,为你的设计之路打下坚实基础,做你职场引路人。

*老师给学生答疑解惑

*课堂授课

倡导快乐学习

针对学员各个阶段的学习心态,利用考核、评比、活动、拓展等不同形式的手段,锻炼学员职场力,帮助学员学习全程保持状态最佳!

*班级活动

*班级优秀学生荣誉榜

就业辅导不止步

为了学员高薪就业,就业指导老师团队,耐心、尽心地为学员提供全方位的就业辅助服务。

包括职业素质培训、就业指导、简历培训、模拟面试等多种就业技能,让学员足够自信、思维清晰、条理清楚地回答面试官问题!使学员求职面试,更有信心。

*就业指导老师课间辅导

*学员上台自我介绍

在黑马程序员UI设计遇到志同道合的小伙伴,一起学习、生活,在短时间内提高自己,是辛苦的,也是最难忘的经历。

掌握当前IT行业的热门技术,成为了企业所需要的合格人才。

扎实的设计功底,无疑是学员高薪就业的砝码。

学员近期作品展示

每个人的基础不一样,激发潜能的深度也不同,但是每个人都有成为优秀者的机会!原创的设计作品确实不容易,想要得到预期的目标,只有不断的鞭策自己。

在黑马程序员老师的陪伴中保持兴趣、学习、思考的状态,成为IT行业与众不同的高薪大神!

10月新班开后,有同学后悔没报上

因为越快报班等于越快高薪就业!

别再等待啦!

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使用教程: https://pan.quark.cn/s/c0f2b4acdf83,有不会的再问我  功能介绍: 用户输入人脸照片,程序从照片库中选出10张最相似人脸照片输出在文件夹中,并且给出这十张人脸与输入人脸的相似度值。 照片库可以增删 调节相似度阈值可调节 自定义UI操作界面 视频演示: [[项目分享]基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码&UI&教程)哔哩哔哩bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Wa41137CW/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 图片演示: png png 人脸相似度对比原理: 整体思路: 1、预先导入所需要的人脸识别模型; 2、遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子; 3、输入一张的图像,与前一步文件夹里面的图片比对,返回最接近的结果。 使用到的第三方模块和模型: 1、模块:os,dlib,glob,numpy; 2、模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型。 导入需要的模型。 这里解释一下两个dat文件: 它们的本质是参数值(即神经网络的权重)。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练。 参考该博客,设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。 对于神经网络来说,即便是同样的结构,不同的参数也会导致识别的东西不一样。 在这里,这两个参数文件就对应了不同的功能(它们对应的神经网络结构也不同): shapepredictor.dat这个是为了检测人脸的关键点,比如眼睛,嘴巴等等;dlibface_recognition.dat是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。 所以后面使用dlib模块的时...
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