创意几何字体Millie Round用于标题的写法夺人眼球

创意几何字体Millie Round用于标题的写法夺人眼球!一款包括78个欧洲标志符号以及包括6种字体及其随附的网页字体的创意几何字体Millie Round分享给大家,于封面,文具设计,品牌,标志,贺卡,T恤,包装设计,海报,版画,服装,邀请函,报价等设计,Millie Round尤其适合标识和标题。

创意几何字体介绍

Millie Round是一个现代的几何脚本。
Millie受到了密尔沃基工具标志启发的宽笔尖书法的影响,并且发现自己最适合用于标识和标题。她被设计成以大约20度的角度使用,尽管她在平面上看起来很好。
每个重量包括78个欧洲标志符号。销售包括6种字体及其随附的网页字体。
内容包括:
MILLIE ROUND THIN OTF (400)
MILLIE ROUND LIGHT OTF (400)
MILLIE ROUND OTF (400)
MILLIE ROUND MEDIUM OTF (400)
MILLIE ROUND SEMIBOLD OTF (400)
MILLIE ROUND BOLD OTF (400)

基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型基于深度学习CNN网络+pytorch框架实现
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