平面设计常用尺寸

本文详细介绍了各种名片、卡片、广告、宣传册、文件封套、招贴画、挂旗、手提袋、信纸便条等的常见尺寸与规格,并提供了不同开本的正度与大度纸张尺寸及开数计算方法。

名片
  横版:90*55mm<方角> 85*54mm<圆角>
  竖版:50*90mm<方角> 54*85mm<圆角>
  方版:90*90mm 90*95mm
  IC卡  85x54mm
  
  三折页广告
  标准尺寸: (A4)210mm x 285mm
  普通宣传册
  标准尺寸: (A4)210mm x 285mm
  文件封套
  标准尺寸:220mm x 305mm
  招贴画:
  标准尺寸:540mm x 380mm
  挂旗
  标准尺寸:8开 376mm x 265mm
  4开 540mm x 380mm
  手提袋:
  标准尺寸:400mm x 285mm x 80mm
  信纸 便条:
  标准尺寸:185mm x 260mm 210mm x 285mm
  
  正度纸张:787×1092mm
  开数(正度) 尺寸 单位(mm)
  全开 781×1086
  2开 530×760 3开 362×781
  4开 390×543 6开 362×390
  8开 271×390
  16开 195×271
  注:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸
  大度纸张:850*1168mm
  开数(正度) 尺寸 单位(mm)
  全开 844×1162
  2开 581×844 3开 387×844
  4开 422×581 6开 387×422
  8开 290×422
  注:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸
  
  常见开本尺寸(单位:mm)
  开本尺寸:787 x 1092
  对开:736 x 520
  4开:520 x 368
  8开:368 x 260
  16开:260 x 184
  32开:184 x 130
  开本尺寸(大度):850 x 1168
  对开:570 x 840
  4开:420 x 570
  8开:285 x 420
  16开:210 x 285
  32开:203 x 140
  
  正度纸张:787×1092mm
  开数(正度) 尺寸 单位(mm)
  全开 781×1086
  2开 530×760
  3开 362×781
  4开 390×543
  6开 362×390
  8开 271×390
  16开 195×271
  注:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸
  大度纸张:850*1168mm
  开数(正度) 尺寸 单位(mm)
  全开 844×1162
  2开 581×844
  3开 387×844
  4开 422×581
  6开 387×422
  8开 290×422
  注:成品尺寸=纸张尺寸-修边尺寸
  16开
  大度:210×285
  正度:185×260
  8开
  大度:285×420
  正度:260×370
  4开
  大度:420×570
  正度:370×540
  2开
  大度:570×840
  正度:540×740
  全开
  大:889×1194
  小:787×1092
  
  新闻纸尺寸有:547mm×392mm、545mm×370mm
  常见新闻纸又有以下几种规格
  平板纸规格:787×1092毫米,850x ll68毫米, 880x l230毫米。
  卷筒纸规格:宽度787毫米,1092毫米, 1575毫米;长度约6000~8000米。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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