经典导航设计（图解）（原创教程）

最新推荐文章于 2025-06-18 16:58:08 发布
最新推荐文章于 2025-06-18 16:58:08 发布
阅读量576 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kunzhicheng/article/details/5792461
本文介绍了一种简单快捷的方法来创建网页导航栏。通过几个基本步骤，如建立背景、添加圆角矩形、使用软画笔提亮背景、添加字体和渐变效果等，可以在半小时内完成一个具有基本交互效果的导航栏设计。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先声明下，这个图是我学习临摹来的

在制作过程中存了几个步骤希望与大家分享

首先建立背景

 然后用圆角矩形 圆角5px 尺寸和颜色图片有说明marble granite 

 

 

 

 

这里使用软画笔提亮背景，笔触300像素大小

 

 

 

 

原教程中没有的步骤，为了让字体有一点突出感，我加了点投影，细微的变化

 

 

拉渐变，可以直接用矩形选框，距离外框10px即可，然后渐变图层透明度为5%

 

 

 

 

写上目录，选自己喜欢的颜色和字体

 

 

 

 

然后是加分割线和调整点击时候的色彩

这是我的最终效果，字体有些模糊，但是我觉得跟整个质感匹配~

只不过放网页上的话，字有些不清晰

 

 

 

 

这个是老外的最终效果，文字使用的是无样式

 

 

 

 

 

 

  

 

 

分享完毕~

挺简单的导航制作，半小时左右就可以完成，甚至更快……有兴趣可以试试哈

kunzhicheng
关注
每天五分钟深度学习框架pytorch：tensor张量的维度转换大全
huanfeng_AI的博客
05-27 649
在深度学习中比较让人头疼的一点就是矩阵的维度，我们必须构建出符合神经网络维度的矩阵，只有将符合要求的矩阵放到神经网络中才可以运行神经网络，本节课程我们将学习以下tensor中维度的变化。
PyTorch 基础：Tensor（张量）-谢TS的博客.pdf
07-17
在PyTorch中，Tensor（张量）是其核心数据结构，它被广泛用于构建和训练深度学习模型。PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架，它支持CPU和GPU加速计算，使得处理大规模数据变得更加高效。Tensor可以视为一个...
pytorch中tensor张量数据类型的转化方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch中tensor张量数据类型的转化方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pytorch数据类型转换
聿默的博客
03-21 3314
一.数据类型转换 1.pytorch的tensor类型转numpy类型 numpy类型数据=tensor类型数据.numpy() 2.numpy类型转pytorch的tensor类型 tensor类型数据=torch.from_numpy(numpy类型数据) 3.python的list类型转pytorch的tensor类型 暂时还没有遇到 4.pytorch的t...
PyTorch 中Tensor常用数据结构（int, list, numpy array等）互相转换和实战示例
最新发布
qq_36812406的博客
06-18 669
在 PyTorch 中，tensor是一种强大且灵活的数据结构，可以与多种 Python 常用数据结构（如intlist等）互相转换。
torch中的数据类型和相互转换
热门推荐
程西西
12-12 2万+
文章目录1 torch.Tensor2 Data types3 Initializing and basic operations1）使用torch.tensor() 创建2）使用python list创建3）使用zeros ones函数创建4）通过torch.dtype指定类型， torch.device指定构造器5）零维张量6）torch.Tensor.item()从包含单个值的张量中获取Python数字4 type changes1）tensor间类型转换2）数据存储位置转换3）与Python数据类型
tensor各个数据类型的转换，查看tensor中的数据类型
qq_40397392的博客
03-18 641
一般只要在tensor后加long()，int()，double()，float()，byte()等函数就能将tensor进行类型转换。例如：Torch.LongTensor转换为Torch.FloatTensor，直接使用data.float()即可。torch.long():向下取整。
pytorch: tensor类型的构建与相互转换实例
09-20
PyTorch提供了丰富的类型和转换功能，可以方便地对张量进行类型构建与相互转换。 首先，了解PyTorch中张量的基本类型是非常重要的。在PyTorch中，常见的张量类型包括torch.FloatTensor、torch.DoubleTensor、torch....
深度学习框架PyTorch：入门与实践_高清1
08-04
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》是一本针对PyTorch这一深度学习框架的教程，旨在帮助读者快速掌握PyTorch的基础知识并实践应用。PyTorch因其简洁的设计、直观的接口、高效的执行速度和高度的灵活性，自2017年...
Tensorflow笔记（一）Tensor的数据类型转换
#偏执I 的博客
10-13 6997
学习Tensorflow的第一阶段的笔记。
Tensorflow：tensor数据类型转换、计算和变换
皮皮blog
06-05 8615
示例 import tensorflow as tf x = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) y = tf.constant([[[11, 12, 13], ...
【PyTorch】数据类型转换总结
彬彬侠的博客
01-15 1473
在PyTorch中，数据类型转换是深度学习任务中非常常见的操作。PyTorch提供了多种方式来转换张量的类型：1.tensor.type()用于返回或转换张量的数据类型。2.tensor.float()将张量转换为float32类型。3.tensor.double()将张量转换为float64类型。4.tensor.int()将张量转换为int32类型。5.tensor.long()将张量转换为int64类型。6.tensor.byte()将张量转换为uint8类型。7.tensor.bool()将张量转换
Tensor类型之间的相互转换
wangshuhuan1的博客
07-29 1万+
遇到了Tensor类型之前需要相互转换的问题，就记录一下，顺便分享。
Pytorch中Tensor类型转换
ifhuke的博客
11-14 3911
pytorch中张量之间的类型转换、张量与普通类型的转换，张量的初始化方法
pytorch学习笔记——数据类型的转化
phily123的博客
12-17 4399
参考链接：[https://mp.weixin.qq.com/s/yz8l54VusPWmF6dWkYL1VA] https://zhuanlan.zhihu.com/p/87441580 np.ndarray与PIL.Image的转换 image = PIL.Image.fromarray(ndarray.astype(uint8)) ndarray = np.asarray(PIL.Image.open(path)) PIL.Image转Opencv image = cv2.cvtColor(numpy
04-Tensor（张量）数据转换
m0_62808220的博客
03-04 813
Tensor 数据转换是指在不同框架（如 PyTorch、TensorFlow、NumPy 等）之间或同一框架内部对 Tensor 进行类型、形状、设备（CPU/GPU）等方面的转换。
Pytorch tensor 数据类型快速转换三种方法
张哥频道：电生理信号和磁共振成像
11-07 9113
tensor.type(torch.cuda.DoubleTensor) 或者 tensor.type(‘torch.cuda.DoubleTensor’)tensor.type(torch.cuda.FloatTensor) 或者 tensor.type('torch.cuda.FloatTensor')tensor.type(torch.cuda.LongTensor) 或者 tensor.type('torch.cuda.LongTensor')
pytorch tensor/数据类型转化
qq_29007291的博客
12-14 641
pytorch tensor/数据类型转化
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值