【一日一logo_day_32】光明

本篇记录了挑战的第32天成果,作者完成了8个徽章设计,并进行了背景及图形颜色的调整。徽章设计中,嘉儿和太一的徽章构造极其相似,展示了设计师对细节的关注。

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

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制作于2017.6.29 8:06~8:39

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这是「60天60个logo」的第三十二天。

终于完成了这八个徽章了!

完结撒花~~~

当然,对于总的目标来说,才刚刚过半orz

构思阶段

和上次一样,手稿就不放了。

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突然想到,最初的太一貌似不是这样的系列图片......

那就在这弥补放一下吧(反正是亲兄妹哈哈哈哈哈哈)

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元件制作

这次的制作过程嘛......和上次的差不多了。

感觉貌似没有必要再放了???

(连文字都不改了是想闹哪样啊啊啊啊)

(都懒得再额外加文字了)

(每次都比上次多那么一行)

(那还是再加一行)

(倒数第二次加一行)

(最后一次+1行)

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说起来,嘉儿和太一不愧是亲兄妹,这徽章的构造无比相似呢。

收工打卡

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更改背景颜色以及图形颜色。

作品列表

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小结

难得都做好了,给这八个来个全家福吧


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这种仿九宫格的摆位......到时候60个做出来......摆放不够完美。如果做九九八十个的话......岂不美哉?

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内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
该文档为 C 语言入门教程,围绕函数、数组、指针、字符串、结构体等核心概念展开,具体内容如下: 函数入门:函数是模块化编程的基础,可抽象独立功能并重复使用。分为无参函数和有参函数,及库函数(系统提供,需包含头文件)与自定义函数(用户编写)。详解函数定义四要素(返回类型、函数名、参数列表、函数体)、形参与实参的单向值传递、返回值规则,以及函数声明与定义的区别,还涉及嵌套调用和递归调用。 数组:用于存储同类型的多个元素,内存连续。包括维数组(声明、初始化、下标访问,案例有逆序输出、排序)、二维数组(行列结构,案例有矩阵转置、杨辉三角)及高维数组,强调避免下标越界,且数组不可整体赋值、比较或运算。 指针:指针即变量地址,指针变量用于存储地址。详解指针声明、初始化(避免未初始化)、取地址(&)与间接访问(*)运算符,及指针运算(赋值、算术、比较、相减)。介绍指针与数组的关联、函数指针、返回指针的函数,以及动态内存分配(malloc、free 等函数)及内存泄漏问题。 字符串及操作:以 '\0' 结尾的字符数组,可整体输入输出。讲解字符数组与字符指针的区别,字符串处理函数(strcpy、strcmp、strcat 等),及字符串初始化和赋值规则。 结构体、共用体、枚举和 typedef:结构体组合不同类型数据,有定义、初始化、引用及数组、指针用法;共用体成员共享内存,同时刻仅个成员有效;枚举类型列举可能值;typedef 为类型取别名,简化编程。 初学者答疑:解答指针与地址区别、内存泄漏、字符串赋值等常见问题,并附综合习题。
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