17、数字艺术创作:Inkscape实用技巧全解析

数字艺术创作:Inkscape实用技巧全解析

1. 常见屏幕宽高比与壁纸分辨率

常见的屏幕宽高比有16:10,常见的分辨率有1280x800、1440x900、1680x1050和1920x1200。一般来说,在每种宽高比下,以尽可能高的分辨率来分发壁纸是最佳选择。

2. 使用书法工具在照片上添加阴影效果

阴影效果可以将普通的图像转化为引人注目的艺术作品,可用于漫画书、标志等。以下是使用书法工具在照片上添加阴影效果的步骤:
1. 选择一张喜欢的照片,通过导入对话框(Ctrl + I)将其导入到当前的Inkscape文档中。为获得最佳效果,选择高对比度的黑白照片,也可以使用提供的示例照片(10er.png)。导入时会提示选择将图像嵌入文档还是仅链接到它,为了便于携带,建议选择嵌入。
2. 选择书法工具(Ctrl + F6或C),并选择跟踪模式作为起点。将宽度设置为20,端点设置为1.5,质量设置为6。
3. 缩放和平移画布,使照片周围有一些空间。
4. 创建第一条线,使其穿过照片的左上角。让线条略微弯曲,跟随照片的形状并穿过照片边缘。线条在照片区域会更粗。
5. 按下Ctrl键,会看到一个小圆圈从鼠标指针跟踪到刚创建的线。移动鼠标会使圆圈变大。选择一个距离来确定阴影密度,并在按住Ctrl键的同时创建另一条线。只要按住Ctrl键,线条之间的距离就会保持不变。
6. 继续添加阴影,直到整个照片都被平行的阴影覆盖。
7. 创建一个新图层(Shift + Ctrl + N),并将其命名为“阴影”。
8. 从窗口底部的下拉列表中选择图层1。选择所有对象(Ctrl + A),按住Shift键并点击照片,将其从选

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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