互动媒体技术——processing自画像

本文介绍了如何利用Processing编程语言,结合矩形、圆形、三角形等基本形状,通过计算坐标和调整绘制顺序,创建自画像。文章还提到了stroke()、fill()等关键函数在设置颜色上的应用,并探讨了通过鼠标交互来实现动态效果,如点击绘制花朵、移动线条和清空内容的功能。

一、绘制自画像
在这里插入图片描述
1、自画像主要由矩形,圆形、三角形、四边形和直线组成
2、计算自画像各个部位的坐标并且控制不同形状的绘制顺序得到不同的效果
3、主要用到ellipse()、rect()、line()、arc()、quad()、triangle()等函数绘制基本的人物形状,再用stroke()、fill()函数设置自画像的颜色。

二、代码实现

void setup() {
  //初始化窗口大小
  size(600, 500);
  //背景色
  background(34,139,34);
}

void draw() {
  strokeWeight(3);
  //天空
  stroke(0);
  fill(130,200,250);
  ellipse(300,230,400,400);
  //白云,三个圆拼接
  fill(255);
  stroke(255);
  ellipse(200,100,50,50);
  ellipse(180,120,60,60);
  ellipse(220,110,55,55);
  
  ellipse(415,130,50,50);
  ellipse(380,140,60,60);
  ellipse(435,140,55,55);
  
  //人物的绘制
  //头发
  fill(0);
  rectMode(CORNERS);
  rect(200,200,400,275);
  //刘海
  stroke(255,105,180); //轮廓颜色
  fill(0);
  arc(300,200,200,200,radians(180),radians(360));
  
  line(290,170,290,200);
  line(240,175,240,200);
  line(330,170,330,200);
  line(360,
### 使用深度学习模型进行用户画像的方法 #### 构建用户画像的重要性 为了提供个性化服务并优化用户体验,企业需要深入了解用户的偏好和行为模式。这可以通过构建详细的用户画像来实现。用户画像是基于大量用户数据创建的一个虚拟代表,能够反映特定群体的行为特征、兴趣爱好和其他重要属性。 #### 数据收集与预处理 在建立有效的用户画像之前,必须先获取足够的高质量原始数据作为输入源。这些数据通常来自多个渠道,包括但不限于网站浏览记录、购买历史、社交媒体互动等。对于每一种类型的输入信息,都需要执行相应的清理工作以去除噪声点或异常值,并将其转换成适合机器理解的形式[^1]。 #### 特征工程 一旦拥有了干净的数据集之后,则需进一步提取有用的特性用于训练神经网络模型。此阶段涉及选择哪些变量最能描述目标人群的特点;例如年龄范围、地理位置、消费频率等等都可以成为潜在的因素之一。此外还可以考虑引入一些高级别的抽象概念比如社交影响力得分或是品牌忠诚度指数等更为复杂的指标体系来进行补充说明[^2]。 #### 模型选择与架构设计 当准备好所有必要的参数后就可以着手挑选合适的算法框架了。考虑到深度学习的强大表征能力,在面对复杂多变的真实世界应用场景时往往具有更好的泛化性能表现。因此建议采用诸如卷积神经网路(CNNs),循环神经网络(RNNs)甚至是自注意力机制Transformer这样的先进结构去捕捉时间序列中的长期依赖关系或者是图像视频资料里的空间分布规律性等特点[^3]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def build_user_profile_model(input_shape): model = models.Sequential() # Example of a simple CNN architecture for processing sequential data like user interactions over time. model.add(layers.Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(layers.Flatten()) # Dense layer to map features into profile dimensions (e.g., interests, preferences). model.add(layers.Dense(128, activation='relu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) # Regularization technique # Output layer with softmax activation function assuming we have predefined categories. num_categories = 10 # Replace this number based on your specific use case. model.add(layers.Dense(num_categories, activation='softmax')) return model ``` #### 训练与评估 完成上述准备工作以后便可以正式进入迭代式的开发流程当中去了——即不断地调整超参设置直至找到最优解为止。期间要特别注意监控过拟合现象的发生几率以免造成预测偏差过大影响最终效果评价准确性。同时也要积极尝试交叉验证策略确保所得到的结果具备一定的稳定性和可靠性水平之上再做推广部署计划安排。
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