2、探索 Lottie 动画:从基础到实践

Lottie动画入门与实战

探索 Lottie 动画:从基础到实践

1. 引言

如今,矢量动画在几乎所有的移动应用和网站中都得到了广泛应用。它丰富了用户体验设计,帮助设计师引导用户进行交互,让屏幕变得生动起来。但在过去,为网页、iOS、Android 或 React Native 应用添加动画并非易事,不仅耗时,还会大幅增加文件大小。直到 Lottie 的出现,为动画世界带来了新的曙光,尤其在移动应用和网站领域。

2. 技术要求

创建 Lottie 动画所需的大部分工具都是免费的,但 Adobe After Effects 需付费使用,不过可以下载 7 天免费试用版。此外,还需要一个浏览器,如 Chrome 或 Safari。

3. 学习路径规划

为了让大家更好地学习如何使用 Lottie 创建动画,整个学习过程分为三个主要部分:
- 第一部分:奠定 After Effects 和 LottieFiles 基础 :了解 Lottie 和 LottieFiles 的基本概念,熟悉经典 2D 动画的基本原理,掌握 Adobe After Effects 的相关工具和功能,为创建第一个动画做好准备。
- 第二部分:攻克 Lottie 动画 :通过一个实际项目,将前面所学的知识付诸实践,创建一个独特的动画,并学会如何导出动画以交付给开发者。
- 第三部分:将 Lottie 动画添加到移动应用中 :学习如何测试和将精心制作的 Lottie 动画轻松地应用到任何平台上。

下面是这个学习路径的 mermaid 流

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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