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ps切图必知必会

对于前端切图,相信很多小伙伴都不会陌生,但是对于新手,有时却很棘手,想着我本是来写代码的,你给我一张图干嘛的, 有时,或许你总奢望着UI设计师,把所有的图都给你切好,你只管撸码的,然而事实并非如此,有时候呢,设计师给我们的图,也并非是一成不变,往往也需要作一些调整,更改,完美的将UI设计图,进行还原实现产品经理的意图,是前端小伙伴职责所在,那么熟练简单的ps操作,就很重要了,虽然我们不是设计者,但是我们是具体的实现者,实现从0到1的过程,至于前端ps操作,绝大多数工作是简单的切图(抠图),测量,图片简单的处理,将图片利用web技术进行填充布局实现静态页面展现就可以了,至于,ps软件,我也只是停留在简单的使用,有时候,在一些群里,看到一些小伙伴,对于切图,有些畏惧,打开ps软件,无从下手,有时候呢,即使自己曾今,ps技术玩的很溜,但是只要一段时间没有去接触,就会很陌生,一些习以为常的技巧,忘得一干二净,非常苦恼,您将在本篇学会一些常用的奇淫绝技,完全可以胜任ps切图工作,今天,就我的学习和使用,跟大家分享一下自己的学习心得,如果你已经是老司机了,可以直接忽略,欢迎路过的老师,多提意见和指正

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Nature科学报告:根据大脑思维意图来生成对应匹配的图像

脑机接口可以进行主动通信并执行一组预定义的命令,例如键入字母或移动光标。但是,到目前为止,他们还无法根据大脑信号推断出更复杂的意图或适应更复杂的输出。在这里,研究人员介绍了神经适应性生成模型,该模型使用参与者的脑部信号作为反馈来适应无限的生成模型,并生成与参与者意图相符的新信息。研究人员报告了一个实验,该实验验证了生成人脸图像的范例。在实验中,参与者被要求特别关注感知类别,比如老年人或年轻人,同时给他们看电脑生成的、具有不同视觉特征的逼真面孔。他们的EEG信号与图像相关联,然后作为反馈信号来更新用户的意图模型,并使用生成的对抗网络从中生成新图像。对参与者进行的双盲跟踪评估显示,神经自适应建模可以被用于生成匹配感知类别特征的图像。该方法演示了计算机和人类之间基于大脑的创造性增强,可以产生与人类操作员的感知类别相匹配的新信息。

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