《色彩》课程标准

《CorelDraw》课程标准 纯原创,如需转载、引用或参考,请注明出处:http://blog.youkuaiyun.com/softwave《CorelDraw》课程标准(本标准根据人才培养工作水平评估标准编写)目录第一部分    前言 4一、课程性质和任务 4二、基本理念 4三、设计思路 5第二部分 课程目标 6一、总体目标 6二、教学目标 6基本知识教学目标 6技能操作目标 7情感素养目标 7第三部分  内容标准及教学基 阅读详情

色 彩


说明:
1. 课程性质:
色彩是四年制本科美术学专业的必修基础课。
2. 教学目的:
培养学生的色彩审美能力和色彩造型能力。
3. 教学内容:
色彩理论、色彩静物写生、色彩风景写生、色彩人物写生。
4. 总学时(108学时)
5. 教学方法:
采用理论与实践相结合,在教学中以写生为主,集中讲授、个别辅导、作品欣赏、作业讲评等教学方法。
内容:
第一章 色彩理论(12学时)
要求和说明:
通过色彩理论的学习,使学生掌握色彩理论的基本知识和色彩原理,认识理解色彩学和色彩艺术规律。为进一步实践提供理论依据。
第一节 色彩原理(2学时)
一 、色彩理论的历史发展
二 、色彩的形成
三 、色彩的分类
第二节 色彩学基本知识(10学时)
一 、色彩实体与色彩效果
二 、色彩的协调
三 、主观色调
四 、色彩对比
五 、色彩调和
六 、色彩和谐与变化
七 、形状与色彩
八 、色彩的空间效果
九 、色彩的节奏
十 、色彩印象理论
十一 、色彩表现理论
十二 、色彩的构图
思考题:
一 、如何理解色彩学。
二 、色彩学在美术学科中的地位和作用。
三 、学习色彩学的目的。
第二章 色彩静物(32学时)
说明和要求:
通过静物教学,研究认识对象,在各种物体上获得美的感受;表现对象,把对物体的认识和感受表现于画面上。其目的主要是提高学生分析、研究、认识问题的能力,理解绘画中一系列辨证关系,掌握艺术规律、造型规律、色彩规律、各种表现手法等知识技能。能够进行色彩静物写生与表现。
第一节 色彩静物教学的基本要求与方法(2学时)
一 、树立整体观察、整体布局的意识,明确其在绘画中的作用。正确处理整体与局部的关系,建立科学的思维方法。
二 、了解色彩画性能
三 、确立作画方法和技法
第二节 色彩静物写生(30 学时)
一. 静物写生的基本要求
1. 分析、理解、研究对象
2. 艺术表现
二. 静物写生的环节
1. 构图
2. 确定大的体面关系和明暗关系
3. 从整体到局部深入刻画
4. 整体调整完成
三. 静物写生过程
1. 色调、练习
2. 质感、量质、空间感练习
思考题:
1.如何理解整体与局部的关系
2.分析理解研究对象与表现的关系
3.如何理解绘画方法
第三章 色彩风景(32学时)
要求和说明:
色彩风景是色彩教学中一个极其重要的组成部分,对提高学生的色彩写生能力和认识自然、表现自然的能力有着重要的意义。通过色彩风景的学习,使学生认识和发现色彩的空间美,增强色彩表现能力,能够进行色彩风景写生与表现。
第一节 色彩风景概述(2学时)
一 、色彩风景的发展
二 、色彩风景在教学中的地位和作用
第二节 色彩风景写生(30学时)
一. 选景
1. 立意
2. 发现诗意的美
3. 突出个性
二. 构图要求
1. 完整
2. 主题明确
3. 能产生深远的空间
4. 做到平稳、均衡、生动、满而不塞、少而不空、繁而不乱。
5. 色彩构图的特殊性
三. 风景写生过程
1. 抓大块色练习
2. 色调练习
3. 综合练习
思考题:
1. 理解色彩构图的特殊性。
2. 理解选景的过程就是发现美的过程。
第四章 色彩人物写生(32学时)
要求和说明:
人物画是用艺术手法表现人的姿态、性格和个人特点的艺术作品。色彩人物写生增加了色彩能更突出的表现人物。通过色彩人物写生学习,使学生明确人物写生的目的,掌握肖像画的的特点,能够进行色彩人物写生与表现。
第一节 人物色彩特征(2学时)
一 、皮肤色变化规律
二 、用色彩塑造头部的形体结构
三 、人物与背景的色彩关系
第二节 色彩头像写生(30学时)
一 、几种色彩头像写生的方法步骤介绍分析
二 、色彩头像写生中色调的把握及练习
思考题:
1. 肖像画的特点
2. 怎样把握人物画中的形、神、色。

参考书目:
1.《色彩艺术》(大卫.路易斯编,陈友琳、冯艳萍译,天津人民美术出版社出版)
2.《色彩画》(黄今声编著,高等教育出版社出版)
3.《水彩》(杨云龙编,高等教育出版社出版)
4.《水粉》(吴栋梁编,高等教育出版社出版) 

 

DisplayPort信号通道深度解析:从物理层到协议栈 DisplayPort(DP)是一种面向高速串行通信的数字显示接口标准,其核心在于嵌入式时钟、自适应均衡与链路训练三位一体的物理层架构。不同于HDMI依赖独立时钟的TMDS方案,DP通过差分主链路(Main Link)承载编码数据流,以8b/10b或128b/132b编码实现高带宽与强鲁棒性。该技术价值体现在多速率自适应、误码恢复能力及对PCB布线与阻抗控制的严苛要求,广泛应用于8K显示、工业视觉、GPU直连等高性能场景。本文聚焦DP信号通道的管脚级实现、三层协议解耦(物理层/数据链路层/事务层)及链路训练 阅读详情

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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")

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