解锁生产力:5个程序员也需掌握的 Adobe “冷门” 高效技巧

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大家好,最近入手了 Adobe 全家桶的正版教育订阅滚动版 (Rolling Subscriptions),不得不说,这玩意儿真称得上是“生产力大杀器”!Firefly 的 AI 积分给得相当慷慨,足足 1250+ 点,对于我们这些偶尔需要快速生成点原型图、设计素材或者辅助视觉设计的开发者来说,简直是雪中送炭。而且订阅管理起来也确实省心,用到现在基本没遇到过掉订阅这种糟心事,稳定性值得点赞。

更惊喜的是,偶然发现居然能激活 4 台设备,对于我这种需要在工作电脑、个人笔记本甚至测试机之间切换使用的场景来说,简直是意外之喜,方便了不少。之前尝试过一些渠道,比如我入手的 Parvis 音乐学院和 Blueskyy 艺术学院的订阅,体验都还不错,关键是都能在线查到订阅有效期 ,这可解决了以前用类似企业版订阅时个人用户查不到有效期的老大难问题,心里踏实多了。

总而言之,通过这种方式,确实能以相对友好的成本用上 Adobe Creative Cloud 的全套软件,尤其是像 Photoshop、Illustrator、Premiere Pro 这些我们或多或少都会接触到的工具。当然,一分钱一分货,下面要分享的一些技巧会涉及到这些软件的收费功能,所以如果还在用免费版或者功能受限版本的朋友,可能就无法体验到全部的便捷了。

主体:5个 Adobe 高效小技巧

废话不多说,直接上干货。这里整理了 5 个在 Adobe 全家桶里相对“冷门”但非常实用的技巧,希望能帮助大家提升工作效率。

技巧一:[Photoshop] 图像处理器 (Image Processor) - 告别重复操作,一键批量处理

作为程序员,我们对自动化处理重复任务有着天然的追求。当你需要处理一大堆图片,比如统一调整尺寸、转换格式(网站用的 PNG、预览用的 JPG),甚至应用一些简单的效果(比如把一堆截图转成灰度图用作线框稿),一张张手动操作简直是噩梦。Photoshop 其实内置了一个强大的批量处理工具——图像处理器,它就藏在菜单里,能帮你一键搞定。

操作步骤:

  1. 启动脚本: 在 Photoshop 菜单栏选择 文件 (File) > 脚本 (Scripts) > 图像处理器 (Image Processor) 。注意,它不在更显眼的 自动 (Automate) 菜单下,这也是它相对“冷门”的原因之一 。  
  2. 选择源文件: 在弹出的对话框中,点击 选择文件夹... (Select Folder...) ,找到包含你需要处理的所有图片的文件夹。它会处理该文件夹内的所有兼容图片文件。  
  3. 指定保存位置: 强烈建议选择 选择文件夹... (Select Folder...) 指定一个新的、空的文件夹作为输出目录,避免覆盖原始文件。勾选 保持文件夹结构 (Keep folder structure) 可以在目标文件夹内复制源文件夹的子目录结构,方便整理 。  
  4. 设定输出格式: 你可以选择将图片保存为 JPEG、PSD 或 TIFF 格式,可以同时勾选多个 。
    • 对于 JPEG,可以设置 品质 (Quality) (0-12) ,并建议勾选 转换为 sRGB (Convert Profile to sRGB) 以保证网页显示的色彩一致性。  
    • 对于 PSD 和 TIFF,可以选择是否 最大兼容性 (Maximize Compatibility) 或保留图层等。
     
  5. 调整尺寸 (可选): 勾选 调整大小以适合 (Resize to Fit) ,并输入所需的宽度 (W) 和高度 (H) 像素值。这对于批量生成网页缩略图或统一尺寸的素材非常有用。图片会按比例缩放,以适应你设定的边界框。  
  6. 运行动作 (可选): 这是图像处理器更强大的地方。你可以先录制一个 Photoshop 动作 (Action),比如“转为灰度”、“增加对比度”等,然后在第四部分 首选项 (Preferences) 中勾选 运行动作 (Run Action) ,选择你录制好的动作集和具体动作。这样,图像处理器会在执行完前面的格式转换、尺寸调整后,再对每张图片执行你指定的动作。  
  7. 执行: 设置完毕后,点击 运行 (Run) 。接下来就交给 Photoshop 吧,它会自动打开、处理、保存每一张图片,你只需要泡杯咖啡,稍等片刻即可 。  

这个功能对于需要处理大量视觉素材的开发者来说,其价值不亚于写一个批处理脚本,能极大地节省时间和精力。

技巧二:[Illustrator] 对齐到关键对象 (Align to Key Object) - 像素级精准对齐

在进行 UI 设计、图标绘制或任何需要精确布局的工作时,对齐是基本功。Illustrator 的对齐面板大家都很熟悉,但默认的对齐方式(如对齐所选对象、对齐画板)有时并不能满足我们的需求,比如希望一组元素向其中一个固定的元素看齐。这时,“对齐到关键对象”就派上用场了。

操作步骤:

  1. 选择对象: 首先,框选所有你想要对齐的多个对象(可以是形状、文本、图标等)。  
  2. 指定关键对象: 这是最关键的一步,也是最容易被忽略的一步:在你已经选中的对象中,用鼠标再点击一次你希望其他对象向其对齐的那个目标对象 。你会发现这个被再次点击的对象周围出现了一个更粗的蓝色轮廓,它现在就是“关键对象”(Key Object)。  
  3. 打开对齐面板: 如果对齐面板(Align Panel)没有显示,可以通过菜单 窗口 (Window) > 对齐 (Align) 打开它 。  
  4. 确认对齐模式: 当你指定了关键对象后,对齐面板右下角的 对齐到 (Align To) 选项通常会自动切换到 对齐到关键对象 (Align to Key Object) 的图标(通常是一个带有高亮边框的小方块)。如果没有自动切换,可以手动选择此项。  
  5. 执行对齐: 现在,点击对齐面板上方的标准对齐按钮,例如 水平居中对齐 (Horizontal Align Center)、垂直顶对齐 (Vertical Align Top) 等 。所有其他选中的对象都会相对于那个位置不变的关键对象进行对齐。  
  6. 专业提示: 处理文本对象时需要注意,默认情况下,Illustrator 是根据文本的边界框(bounding box)进行对齐,这可能包含一些额外的间距。为了实现视觉上的精确对齐(例如,让一个图标的中心对齐到某个字母的视觉中心),建议先将文本对象轮廓化(选中文字,然后 文字 (Type) > 创建轮廓 (Create Outlines),快捷键 Shift+Ctrl/Cmd+O),再将其作为关键对象进行对齐 。  

这个“再点击一次”的操作虽然简单,但隐藏在标准工作流程中,很容易被忽略 。掌握它之后,可以让你在布局时更加得心应手,实现像素级的精准控制,避免后期在代码中反复调整样式。  

技巧三:[Premiere Pro] 调整图层 (Adjustment Layers) - 全局效果调整,效率翻倍

如果你用 Premiere Pro 做过一些视频剪辑,比如产品演示、教程录屏或者 VLOG,可能会遇到需要对多个片段应用相同效果(最常见的是调色)的情况。逐个片段复制粘贴效果不仅繁琐,后期修改起来更是痛苦。这时,调整图层 (Adjustment Layer) 就能发挥巨大作用,它的概念有点类似于编程中的全局配置或 CSS 样式类。

操作步骤:

  1. 创建调整图层: 在 项目 (Project) 面板(通常在左下角)空白处右键单击,选择 新建项 (New Item) > 调整图层 (Adjustment Layer) 。弹出的设置窗口一般保持默认即可,点击 确定 (OK)。  
  2. 应用到时间轴: 将刚创建的调整图层从项目面板拖拽到时间轴 (Timeline) 上,放置在高于你想要影响的所有视频片段的轨道上 。  
  3. 添加效果: 选中时间轴上的调整图层。然后从 效果 (Effects) 面板(通常在右上角)中找到你想要应用的效果,比如用于调色的 Lumetri Color,或者模糊、锐化、变形等效果,将其拖拽到调整图层上 。  
  4. 调整效果参数: 确保调整图层仍被选中,然后转到 效果控件 (Effect Controls) 面板(通常在左上角)。在这里像平常一样调整你添加的效果的参数 。所有施加在调整图层上的视觉效果,都会实时影响其下方轨道、且在调整图层时间范围内的所有片段。  
  5. 控制作用范围: 调整图层在时间轴上的长度决定了其影响范围。你可以像编辑普通片段一样,拖拽调整图层的入点和出点,精确控制效果作用的起止时间 。  
  6. 应用场景: 最典型的就是对一个场景下的所有镜头进行统一调色。此外,也可以用来添加全局的视觉风格,如轻微的暗角、统一的锐化,或者为一组片段添加特定的效果,而无需修改原始片段 。  

使用调整图层,你只需要设置一次效果,就能统一应用于多个片段,后续修改也只需调整这一个图层,极大地提高了效率和一致性,是视频剪辑中非常基础且重要的效率工具 。  

技巧四:[Photoshop] 透视点 (Vanishing Point) - 轻松搞定透视贴图

有时我们需要将一个平面图像(比如 UI 设计稿、Logo、纹理)贴到带有透视效果的物体表面(比如倾斜的手机屏幕、建筑物的墙面),手动使用“自由变换”里的“扭曲”或“透视”工具来调整,不仅费时,而且很难做到完美匹配。Photoshop 的“透视点”滤镜就是专门解决这个问题的利器。

操作步骤:

  1. 准备素材: 首先,将你想要粘贴的元素(例如一张 App 界面截图)复制到剪贴板 (Ctrl/Cmd+C) 。建议在你的主图层上方新建一个空白图层,后续操作在这个新图层上进行,以保持非破坏性编辑 。  
  2. 打开滤镜: 选择这个新建的空白图层,然后执行菜单命令 滤镜 (Filter) > 透视点 (Vanishing Point) 。  
  3. 定义透视平面: 在弹出的“透视点”对话框中,默认工具是 创建平面工具 (Create Plane Tool) 。用这个工具在你的背景图片上,沿着你想要粘贴的目标表面的四个角点依次点击,创建一个蓝色的透视网格 。这个网格应该与目标表面的透视线相吻合。你可以拖动网格的角点或边线来调整它。按住 X 键可以临时放大视图,方便精确放置角点 。你甚至可以从一个平面的边缘拖拽出去,创建与之相连的第二个、第三个平面,比如模拟一个盒子的不同侧面。  
  4. 粘贴并变形: 按下 Ctrl/Cmd+V,将剪贴板中的元素粘贴到“透视点”窗口中 。  
  5. 放置与调整: 用鼠标将粘贴进来的元素拖拽到你刚才创建的蓝色透视网格上。你会发现,一旦元素进入网格区域,它就会自动按照网格的透视进行变形 。此时,你可以使用元素周围出现的变换控件(有时需要按 Ctrl/Cmd+T 或选择编辑平面工具激活)来缩放、旋转它,所有的变换都会严格遵循当前的透视规则。  
  6. 确认应用: 调整满意后,点击对话框右上角的 确定 (OK) 。透视点滤镜关闭,变形后的元素就出现在你之前选择的空白图层上了。  
  7. 后期融合: 为了让贴图更自然地融入环境,可以尝试调整该图层的混合模式(例如 叠加 (Overlay) 或 柔光 (Soft Light) )和不透明度。  
  8. 创意玩法: 在“透视点”窗口中,如果你将粘贴的元素拖拽到稍微超出透视网格边界的地方,它仍然会保持网格的透视效果,但看起来像是悬浮在表面之外,可以用来制作一些有趣的效果 。  

“透视点”滤镜提供了一个专门的、受约束的环境来处理透视问题,比手动调整效率高得多,效果也更准确,尤其适合制作产品 mockup 或需要精确透视贴图的场景 。  

技巧五:[Illustrator] 画板导出妙用 - 单独文件随心存

在 Illustrator 中使用多个画板 (Artboards) 来管理不同的设计元素(如一套图标)、页面(如一个 App 的不同界面)或版本是很常见的做法。但如何将这些画板方便地导出为单独的文件,是很多初学者甚至有经验用户都可能感到困惑的地方。Illustrator 提供了两种主要的方式来达成此目的,适用于不同的场景。

操作步骤:

方法一:导出为屏幕所用格式 (Export for Screens) - 适用于导出最终资源 (PNG, SVG, JPG, PDF)

这是 Illustrator 现代版本中推荐用于导出网页、App 等屏幕显示资源的标准流程 。  

  1. 启动导出: 选择 文件 (File) > 导出 (Export) > 导出为屏幕所用格式 (Export for Screens) 。  
  2. 选择画板: 在弹出的对话框中,确保顶部选择的是 画板 (Artboards) 选项卡 。下面会列出你文档中的所有画板。勾选你想要导出的画板,或者直接点击 全选 (Select All) 。你可以在这里直接修改每个画板对应的输出文件名 。  
  3. 设置格式和尺寸: 在右侧的 格式 (Formats) 区域,选择你需要的输出格式,如 PNG, SVG, JPG, PDF 。你可以通过 添加比例 (Add Scale) 按钮添加多种尺寸(例如,为 Retina 屏幕导出 @2x 的 PNG)或不同的格式 。点击格式旁边的齿轮图标可以进行更详细的设置(如 PNG 的透明度、JPG 的质量、SVG 的代码选项等)。  
  4. 指定位置并导出: 在 导出到 (Export To) 部分选择保存文件的位置。最后点击 导出画板 (Export Artboard) 按钮 。Illustrator 会自动将选中的每个画板按你设定的格式和尺寸导出为单独的文件,并可能根据需要创建子文件夹。如果导出为 PDF 并希望每个画板是独立文件,请确保在 PDF 设置中选择了生成多个文件 。  

方法二:存储为 (Save As) - 适用于将画板保存为独立的.AI 源文件

如果你想把每个画板的内容保存为独立的、可编辑的 Illustrator (.AI) 文件,比如用于版本管理或分发给合作者,则需要使用“存储为”命令,并留意一个隐藏较深的选项。

  1. 启动存储: 选择 文件 (File) > 存储为 (Save As) 。  
  2. 选择格式和位置: 在弹出的第一个对话框中,选择保存位置,输入文件名(这个文件名会作为后续导出文件的基础名称),并将 格式 (Format) 选为 Adobe Illustrator (*.AI) 。点击 保存 (Save)。  
  3. 关键选项: 此时会弹出第二个对话框,标题为 Illustrator 选项 (Illustrator Options)。注意! 在这个对话框的中部,找到并勾选 将每个画板保存到单独的文件 (Save each artboard to a separate file) 这个选项 。这个选项默认是不勾选的,而且只在这个第二层对话框里出现,非常容易错过 。  
  4. 选择范围: 勾选该选项后,你可以选择 全部 (All) 来保存所有画板,或者选择 范围 (Range) 并输入你想要保存的画板编号(例如 "1-3, 5")。画板编号可以在 窗口 (Window) > 画板 (Artboards) 面板中查看和管理 。  
  5. 确认保存: 点击 确定 (OK)。Illustrator 会首先保存一个包含所有画板的主文件(使用你之前输入的文件名),然后为你指定的每个画板额外创建一个独立的.AI 文件,文件名通常是 主文件名 + 画板名称/编号 。  

对比总结

为了更清晰地理解这两种方法的区别和适用场景,可以参考下表:

方法 (Method)主要用途 (Primary Use)输出格式 (Output Formats)关键步骤 (Key Step)优点 (Pros)缺点/注意 (Cons/Notes)
导出为屏幕所用格式 (Export for Screens)导出最终资源 (Web, App Assets)PNG, SVG, JPG, PDF文件 > 导出 > 导出为屏幕所用格式现代化界面,支持多格式/多尺寸同时导出,选项丰富 (SVG 优化, PDF 预设 )主要用于导出位图或特定矢量格式,不直接生成.AI 文件
存储为.AI (Save As.AI)保存独立.AI 源文件 (Versioning, Collaboration)Adobe Illustrator (.AI)文件 > 存储为 > Illustrator 选项 对话框中勾选 将每个画板保存到单独的文件生成可编辑的.AI 文件,保留所有图层和矢量信息选项隐藏较深 ,会额外生成一个包含所有画板的主文件 ,不适用于导出 PNG/JPG 等

 

理解这两种导出方式的差异,并根据你的具体需求选择合适的方法,可以极大地提高处理多画板项目的效率 。  

结尾

希望上面分享的这 5 个 Adobe 小技巧能对大家有所启发,帮助各位在日常的设计或开发辅助工作中,更高效地利用好 Creative Cloud 这套强大的工具。熟练掌握这些看似不起眼的功能,日积月累下来,节省的时间和精力还是相当可观的。

当然,要体验这些完整的功能,通常需要一个有效的 Adobe Creative Cloud 订阅。文章开头提到了通过教育优惠获取订阅的途径,这确实是一个降低成本的好方法。如果你正好是学生或教职工身份,并且希望以更经济的方式使用这些收费功能,建议检查一下你学校提供的邮箱(通常是以.edu,.ac.cn 或类似教育机构域名结尾的邮箱),看看是否有来自 Adobe 的专属教育计划、折扣或者福利邮件 ,毕竟许多高校或教育机构都与 Adobe 有合作 。  

希望这些信息能帮到有需要的朋友。祝大家在创作和开发的道路上,灵感不断,效率倍增!

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本文探讨大规模音频可视化中的性能瓶颈与渐进式渲染技术。针对长时音频处理中全量STFT导致的卡顿问题,提出基于多粒度变换与任务调度的渐进渲染架构,实现“先预览、后细化”的交互体验。Adobe方案通过分层设计、视口优先调度、局部增量更新与缓存复用,有效降低编辑操作延迟。对比其他四类实现路径——全缓存降采样、流式分块、Mipmap金字塔与视口驱动计算——各有适用场景。最终表明:高效音频可视化需在内存占用、计算开销与交互响应间权衡,渐进式增量变换是面向编辑型软件的最优解。

民乐团扒谱机的博客 299

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

Adobe illustrator 案例十三:adidas标志草图绘制

(自用)本文详细介绍了使用矢量软件(如Illustrator)绘制品牌标志“adidas”图形的完整流程:从新建A4横向文档、开启智能参考线,到绘制并旋转三杠、裁剪底部平齐;接着通过椭圆与矩形组合创建字母“a”与“d”,利用辅助矩形复制排版其余字母;随后绘制“s”字双椭圆路径并修剪,切割“i”字母圆点;最后统一设置描边属性,清理辅助线,添加深色背景并反白处理,最终通过编组与对齐实现底部三竖杠居中。全过程强调精准对齐与路径操作,适用于品牌标识设计初学者。

m0_54155388的博客 147

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

迪士尼联手Adobe自训“片场专用“AI模型:当内容工业按下生产线开关,角色“开口“这道工序还没自动化

11月10日,两条消息几乎同时传来。第一条来自彭博社和《华尔街日报》:迪士尼与Adobe达成多年期合作,将基于Adobe的Firefly Foundry技术,为迪士尼训练"艺术家主导"的专属生成式AI模型——用迪士尼自有角色、场景和视觉风格作为训练素材,产出商业安全、可直接进入制作管线的内容。合作范围覆盖华特迪士尼影业、主题乐园、游轮业务和ESPN。值得注意的是,就在不久前,迪士尼刚从与OpenAI的合作谈判中退出。

weixin_42926482的博客 125

Adobe Photoshop CC 中如何改变形状图层颜色

在 Adobe Photoshop CC 中,改变。的颜色可以通过以下简单步骤快速完成。修改形状的填充或描边颜色。

hu5566798的博客 194

Adobe illustrator 案例十二:视频播放(Media & Video)图标绘制

(自用)本文详细演示了使用矢量绘图软件制作视频播放器图标的过程:先绘制带圆角的矩形主体,通过边角构件实现统一圆弧;再用直线工具绘制水平进度条,并设置圆头端点;接着以智能参考线辅助定位,精准绘制居中的滑块小圆;随后使用多边形工具生成正三角形播放键,结合快捷键与旋转吸附完成90度对齐;最后通过圆角连接修饰,使整体风格统一圆润。全过程强调工具切换、快捷键运用与智能辅助功能,确保精准高效。

m0_54155388的博客 242

从 if-else 到优雅解耦:策略 / 适配器 / 组合模式全流程实战

业务开发里,多分支场景是家常便饭:多渠道上报、多文件存储、多种AI对话处理器、多种单据解析。大家为了消灭if-else,很容易写出长得几乎一模一样的代码:统一接口 + 多个实现 + Spring Map自动注入 + Context调度。✅ 策略模式:实现类原生遵守统一契约,内部是不同算法✅ 适配器模式:实现类包装异构第三方/老组件,做接口翻译转换✅ 适配器+策略组合:先用适配器抹平异构SDK,产出统一接口;再用策略做可替换的路由选择规则很多博客只单独讲其中一种,没有横向对比。

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reddingtons
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