3. CREATING OBJECTS, GUIDES &LAYERS

本文介绍了图形设计软件中的一些实用快捷操作,包括标尺显示、引导线创建与管理、图形绘制技巧等,帮助设计师提高工作效率。

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

1、view-rules-show rules可以在工作区显视标尺(ctr+click)。在标尺中用鼠标拖放到artboard中可以生成guides。点击view-guides-lock guides可以锁定已生成的guides。

 

2、按下shift键从rule中拖动guide, guide会粘到相近的单位标尺中。

 

3、选中guide后,按backspace键可以删除。

 

4、右击标尺可以改变标尺的单位及工具区的显视单位。

 

5、选中guide后,回车即可手动设置guide的位置。

 

6、edit-preference中可以设置guide和grid的相关参数。

 

7、画圆时,按shift拖放是画正圆,再加上alt就是从圆心开始画。

 

8、画星形时,按ctrl键会使星形变瘦,然后按上/下键会增加或减小角的数量。

 

9、画图形时,图形会放在当前图层中,在工作区中选中某个图形,在图层面版中,该图形所在的图层的右边会显视有一个颜色点,拖放这个颜色点可以改变图形所在的图层。

 

10、object-path-split object into可以对图层进行分割。

### 关于TensorFlow Keras Layers API文档和教程 #### TensorFlow Keras Layers概述 Keras 是一种高级神经网络API,能够运行在 TensorFlow 上。它使得快速实验变得简单易行,因为其具有更高的抽象级别,从而减少了常见用例中的典型样板代码量。通过 `tf.keras.layers` 模块可以访问各种类型的层来构建模型[^1]。 #### 官方文档资源链接 官方提供了详尽的 [TensorFlow Keras Layers API Documentation](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers),这里包含了所有可用层的具体参数说明以及如何使用这些层创建复杂架构的信息。对于初学者来说,这是学习理解和应用不同种类层的最佳起点[^4]。 #### 实际操作指南 为了更好地理解并掌握 `tf.keras.layers` 的功能,在实际项目中实践是非常重要的。下面给出一段简单的例子展示怎样定义一个多层感知机(MLP): ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers model = keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10) ]) ``` 此段代码展示了如何利用 `Dense` 层建立一个全连接前馈神经网络。每一层都指定了单元数量 (`units`) 和激活函数 (`activation`) 参数。最后一层通常不带任何非线性变换以便后续计算交叉熵损失或其他回归目标值[^2]。 #### 教程推荐 除了阅读官方文档外,还可以参考一些优秀的在线课程或博客文章深入探讨特定主题。例如,关于贝叶斯方法的应用可以通过 Pyro 库实现更灵活的概率建模;而对于防止过拟合,则有专门章节介绍权重衰减(L2 正则化)、Dropout 技术等内容[^3]。
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