• 人工智能AI)正在成为中心舞台,并有可能彻底改变网页设计师的工作方式。通过人工智能,网站可以变得非常敏感,并能够理解和响应网页访问者的需求。出于这个原因,网页设计师必须了解如何最大限度地利用人工智能。...
        

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    作者:Harris


    如今,网页设计不断发展,最好的网页设计师总是期待着他们工作中的下一件大事。人工智能(AI)正在成为中心舞台,并有可能彻底改变网页设计师的工作方式。通过人工智能,网站可以变得非常敏感,并能够理解和响应网页访问者的需求。出于这个原因,网页设计师必须了解如何最大限度地利用人工智能。以下有十种在网页设计中使用人工智能的方法。


    1.探索参数


    在组织决定在其网页设计中使用人工智能之前,请先做一些研究,然后发现人工智能作为设计师必须为组织提供什么。虽然有一些基本的功能是大家都熟悉的,但有些是更详细的,会让人们对人工智能可以做到的事情有所了解。请记住,人工智能当今的作用是确保用户具有全面的体验,并且可以实现个性化。人工智能非常适合在个人博客和企业网站上使用,但在这些平台上使用的参数也会有所不同。在网上,人工智能创建了一个虚拟机器人,旨在让生活变得更加轻松,同时增加价值。


    2.找到一个网页设计平台


    使用人工智能可以让各种技能水平的设计人员都可以创建网站。这是因为人工智能使组织能实施数字助理的工作。通过回答一系列问题,系统能够调整关键参数,从而轻松创建网页布局、内容和品牌。


    WIXADI和Grid这两个平台从其他网站脱颖而出,成为优秀的基于人工智能的网站建设者。通过这两个平台可以免费使用人工智能创建一个基本网站,并为一个更复杂的网站支付象征性的费用。


    3.了解算法


    组织不需要写出这些算法,需要做的就是能够理解它们。这使得人工智能创建一个优秀的网站成为可能。算法与编码不同,可以节省组织的网站创建时间。当了解他们的工作方式时,就可以轻松地回答问题,并在创建首选网站时设置人工智能。


    4.个性化的体验


    网页设计师可以使用人工智能为访问网站的用户创建个性化体验。在过去,这种事情可能会断断续续,只有图像才能与其交互,人工智能意味着网站给人的感觉更加真实。此外,可以根据人工智能的偏好更改颜色或布局。其结果将是帮助网页设计师创造卓越的体验。


    5.节省成本


    使用人工智能的好处在于,它可以让所有类型的人创建网站,其结果可以令人惊叹。在以往,人们认为最好的网站是使用大量预算创建的。然而,随着人工智能的到来,人们越来越清楚的是,最好的网站可以由任何能够回答主要问题的人创建,以便开发人员的核心重点放在内容方面,而其创建者不必担心其外观和体验。


    6.改善客户体验


    人工智能在网页设计中可以用来与客户建立更好的联系。这是因为系统能够跟踪他们在网站上的动作和行为,从而清楚地表明他们的情绪和偏好。使用人工智能有助于最大限度地减少在网站上发现的错误,从而给予它更多的价值。另外,它可以在最短的时间内处理大量的数据。


    7.采用语音对话


    人工智能能够以有趣的方式使网站变得生动有趣,这可以使目标受众更加关注。例如,使用人工智能可以将语音纳入到网站中。在寻求帮助时,不需要通过网站上的标准回应来阅读,而是通过语声音解释应该做什么。总的来说,这将有助于确保无缝沟通,使得目标受众高度参与。


    8.提升设计水平


    网页设计者可以使用人工智能提升他们已经完成的设计水平,或者创建基于人工智能元素的新网站。这对设计师来说是一个自由发挥的过程,而不是让他们专注于编码。随着网页设计人员继续使用人工智能,他们也将能够提供更杰出的设计。


    9.在网站上留住访客


    人工智能可以用来帮助保留访问该网站的访客。这通常是通过网站上的机器人来完成的,这些机器人能够根据他们在网站上关注的内容和操作方式来确定目标受众的情绪。这使得可以创建与使用该网站的人进行情感交流。这样做的好处是大大减少沟通障碍,因为标受众可以传递消息并接收消息。


    10.理想的创造力


    在网页设计中,人们需要注意流行术语,人工智能就是一个流行语,它不断吸引人们的注意力。组织通过人工智能可以在网站上创建工具,从而为各种查询生成智能答案。组织应该采用人工智能来提升用户体验,同时要利用品牌,并赢得信任。


    互联网不断发展,特别是将当前与二十年前的情况相比时。随着互联网连接速度的加快,设计变得更简单,独特的需求变得更加重要,因此网络设计中的人工智能将会继续蓬勃发展。


     End 

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  • 精品收藏:GitHub人工智能AI开源项目 绝对精品!!!花了点时间,鄙人把这几年收藏的开源精品项目,整理一下,方面以后查找。其中涵盖了姿态检测,图像分割,图像分类,美学评价、人脸识别、多尺度训练,移动端的AI...

    精品收藏:GitHub人工智能AI开源项目

    绝对精品!!!花了点时间,鄙人把这几年收藏的开源精品项目,整理一下,方面以后查找。其中涵盖了姿态检测,图像分割,图像分类,美学评价、人脸识别、多尺度训练,移动端的AI 计算引擎,卫星图像,NLP,Python包,文字检测,NCRF,DALI 等开源项目。

    更多开源项目,持续更细中……


    目录

    目录

    精品收藏:GitHub人工智能AI开源项目

    常见的的数据集

    Model Zoo-机器学习预训练模型下载地址

    DensePose-实时人体姿态估计

    AlphaPose-姿态识别

    MobilePose-支持移动设备、单人姿态估计框架

    NeuralEnhance: 提高图像分辨率的深度学习模型

    FaceNet-人脸识别算法

    Age and Gender Estimation-年龄和性别评估模型

    CornerNet-Lite目标检测

    OD Annotation-目标检测数据集标注工具

    Semantic Segmentation PyTorch-语义分割工具包

    Photo Aesthetics Ranking Network -图像美学排名网络

    Non-local Neural Networks for Video Classification-视频分类开源代码和模型

    colornet-将灰度图转为彩色图

    Visual Search Server-可视化搜索服务器

    Darts-可微分的卷积循环网络结构

    SNIPER-高效的多尺度训练方法

    Mace-用于移动端的、异构计算平台的深度学习推理框架

    Robosat-端到端的特征提取方法

    DecaNLP-自然语言界的“十项全能”挑战

    Magnitude-快速高效的通用向量嵌入式实用程序包

    Porcupine-自助式的、高精度、轻量级文字检测引擎

    NCRF-神经条件随机场结构,能够将检测到的癌症转移到WSI 中

    DALI-数据加载库



    常见的的数据集

    搜狐新闻数据(SogouCS):https://www.sogou.com/labs/resource/cs.php 

    腾讯机器学习数据集:https://github.com/Tencent/tencent-ml-images

    cifa数据集:

    AVA数据集:

     


    Model Zoo-机器学习预训练模型下载地址

    网页地址:http://modelzoo.org/

    MobileNet [Caffe][Caffe2]

    SqueezeNet [CoreML]

    V1.1

    V1.0

    VGG16 [CoreML]

    ResNet50 [CoreML]

    Place205_GoogLeNet [CoreML]

    InceptionV3 [CoreML]

    AlexNet [Caffe]

    DensePose-实时人体姿态估计

    DensePose 是Facebook 研究院开发的一种实时人体姿态估计方法,它能够将2D RGB 图像中的目标像素映射到3D 表面模型。DensePose 项目旨在通过这种基于3D 表面模型来理解图像中的人体姿态,并能够有效地计算2D RGB 图像和人体3D 表面模型之间的密集对应关系。与人体姿势估计需要使用10或20个人体关节(手腕,肘部等) 不同的是,DenPose 使用超过5000个节点来定义,由此产生的估计准确性和系统速度将加速AR和VR 工作的连接。

    相关链接:

    https://research.fb.com/facebook-open-sources-densepose/

    Github 链接:

    https://github.com/facebookresearch/DensePose


    AlphaPose-姿态识别

    由上海交通大学卢策吾团队发布的开源系统AlphaPose近日上线,该开源系统在标准测试集COCO上较现有最好姿态估计开源系统Mask-RCNN相对提高8.2%。Mask-RCNN是2017年以来计算机视觉领域的一个突破,获得了ICCV 2017最佳论文(马尔奖),涵盖了物体检测,分割,姿态估计。

    AlphaPose 是基于腾讯优图和卢策吾团队在 ICCV 2017 上的分区域多人姿态识别算法(RMPE),该算法主要为了解决在人物检测结果不准的情况下进行稳定的多人姿态识别问题

    相关链接:

    http://mvig.sjtu.edu.cn/research/alphapose.html

    Github 链接:

    https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose


    MobilePose-支持移动设备、单人姿态估计框架

    MobilePose 是一个轻量级的、基于 PyTorch 实现的支持移动设备、单人姿态估计框架。目标旨在提供一个模型训练/推理/评估接口,以及具有各种数据增强选项的数据采集器。最终训练的模型在速度、大小和精度方面均可满足移动设备的基本需求。

    项目链接:

    https://github.com/YuliangXiu/MobilePose-pytorch


    NeuralEnhance: 提高图像分辨率的深度学习模型

    NeuralEnhance是使用深度学习训练的提高图像分辨率的模型

    项目地址:

    https://github.com/alexjc/neural-enhance


    FaceNet-人脸识别算法

    谷歌人脸检测算法,发表于 CVPR 2015,利用相同人脸在不同角度等姿态的照片下有高内聚性,不同人脸有低耦合性,提出使用 cnn + triplet mining 方法,在 LFW 数据集上准确度达到 99.63%,在 youtube 人脸数据集上准确度 95.12%,比以往准确度提升了将近 30%。

    论文地址:

    FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 

    项目链接:

    https://github.com/davidsandberg/facenet 


    Age and Gender Estimation-年龄和性别评估模型

    该项目是一个基于 Keras 框架实现的 CNN 模型,用于根据人脸照片测算年龄和性别

    Github 链接:

    https://github.com/yu4u/age-gender-estimation


    CornerNet-Lite目标检测

    《吊打YOLOv3!普林斯顿大学提出CornerNet-Lite,已开源》:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652043490&idx=3&sn=42e64c635e12b20bc6f3818e2cb08efd&chksm=f1218c13c6560505bda9fdec38456d496a433a59ea3565d2770d202e770aa34cffed5f959cad&mpshare=1&scene=1&srcid=&key=12cf210ad33822ced47db9659a9ad9fb06d9b43514839b0e51d2c7cc295e6aa5a513958cb839e083d936417df7e2529e28499c2768bf78c6dc659bb01444656b0a8e1e9876e18c047345dfcac20e4c5f&ascene=1&uin=MTcyMzIzMzM4Mg%3D%3D&devicetype=Windows+10&version=62060739&lang=zh_CN&pass_ticket=EW7xEsUmTqF2PN1BvGoSkdfU8Px1FTqAASG0hmuXkMmXyT2kLwfRnQtRm8MknQLj


    OD Annotation-目标检测数据集标注工具

    本项目是一个目标检测数据集标注工具,采用 Python-flask 框架开发,基于 B/S 方式交互,支持多人同时标注。

    项目特点如下:

    • B/S 方式交互
    • 支持多人同时标注(可分配不同标注人员的标注范围,或不同人员标注不同类别)
    • 类别采用选择方式,免去手工输入类别工作
    • 支持拖拽方式修正标注区域
    • 支持键盘方向键切换标注样本

    Github 链接:

    https://github.com/hzylmf/od-annotation


    Semantic Segmentation PyTorch-语义分割工具包

    本项目是由 MIT CSAIL 实验室开源的 PyTorch 语义分割工具包,其中包含多种网络的实现和预训练模型。自带多卡同步 bn,能复现在 MIT ADE20K 上 SOTA 的结果。ADE20K 是由 MIT 计算机视觉团队开源的规模最大的语义分割和场景解析数据集。

    项目链接

    https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch


    Photo Aesthetics Ranking Network -图像美学排名网络

    使用caffe实现的图像美学质量评价模型

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    项目地址:

    https://github.com/aimerykong/deepImageAestheticsAnalysis


    Non-local Neural Networks for Video Classification-视频分类开源代码和模型

    本项目是 Facebook 论文 Non-local Neural Networks 的视频分类开源代码和模型,这个代码在视频分类效果和效率上都做到了很大的提升,ResNet-50 Non-local Net 基本能横扫只用 RGB 的视频分类模型。代码里面提供的模型可以作为许多其他任务的底层 representation,作者希望通过这个代码能把大规模视频相关的研究带进寻常百姓家。

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    项目链接:

    https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net


    colornet-将灰度图转为彩色图

    一个使用神经网络模型将灰度图转为RGB彩色图

    项目链接

    https://github.com/pavelgonchar/colornet


    Visual Search Server-可视化搜索服务器

    一个简单使用TensorFlow,InceptionV3模型和AWS GPU实例实现的视觉搜索服务器。代码实现两个方法,一个处理图像搜索的服务器和一个提取pool3功能的简单索引器。 最近邻搜索可以使用近似(更快)或使用精确方法(更慢)以近似方式执行。

    项目地址:

    https://github.com/AKSHAYUBHAT/VisualSearchServer


    Darts-可微分的卷积循环网络结构

    Darts 是 CMU 联合DeepMind 团队研发的一种可微分的卷积循环网络结构,它能够基于结构表征的连续性,通过梯度下降法来更有效地进行结构搜索。在CIFAR-10,ImageNet,Penn Treebank 和WikiText-2 等大型数据库的实验验证了这种结构在卷积图像分类和循环语言建模方面的高效性能。

    progress_convolutional progress_recurrent

    论文链接:

    https://arxiv.org/pdf/1806.09055.pdf

    Github 链接:

    https://github.com/quark0/darts


    SNIPER-高效的多尺度训练方法

    SNIPER 是一种高效的多尺度训练方法,可用于诸如目标检测,实例分割等图像识别任务。与图像金字塔处理图像中每个像素不同,SNIPER 是选择性地处理真实目标周围区域的像素。得益于其能在低分辨率的芯片上运行,这能够显着加速了多尺度训练进程。此外,高效的内存设计使得 SNIPER 在训练期间能够最大程度地受益于批量正则化方法 (BN),还能在单个 GPU 上实现更大批量的图像识别任务。因此,SNIPER 不需要跨 GPU 同步批量地处理统计数据,你可以像处理图像分类一样地训练你的目标检测器,简单而高效!

    论文链接:

    https://arxiv.org/pdf/1805.09300.pdf

    Github 链接:

    https://github.com/mahyarnajibi/SNIPER


    Mace-用于移动端的、异构计算平台的深度学习推理框架

    Mace 是一个用于移动端的、异构计算平台的深度学习推理框架。在运行期间,它通过结合NEON,OpenCL 和Hexagon 进行优化,并引入Winograd 算法来加速卷积计算,因此初始化过程也将更快地优化。此外,它能很好地支持图级内存分配优化和缓冲器重用过程,试图保持最小的外部依赖性以减少内存占用空间。它还能良好地覆盖高通(Qualcomm),联发科技(Media Tek),Pinecone 和其他基于ARM 的芯片,以CPU 运行时还能与大多数的POSIX 系统和性能有限的体系结构兼容。

    Github 链接:

    https://github.com/XiaoMi/mace


    Robosat-端到端的特征提取方法

    Robosat 是一种端到端的特征提取方法,能够用于航空和卫星图像的目标特征提取,包括图像中的建筑物,停车场,道路,汽车等目标。该方法主要包括三部分内容:

    • 数据准备:为训练特征提取模型创建一个数据集。
    • 训练和建模:为图像特征提取训练一个分割模型。
    • 后处理:将图像分割结果转为干净而简单的几何形状。

    Github 链接:

    https://github.com/mapbox/robosat


    DecaNLP-自然语言界的“十项全能”挑战

    DecaNLP 是由Saleforce 提出的一个自然语言界的“十项全能”挑战,其涵盖了十项自然语言任务:问答,机器翻译,摘要,自然语言推理,情感分析,语义角色标记,零目标关系提取,目标导向对话,语义分析和常识代词解析等任务。每种任务都被视为是一种问答问题,可以通过我们提出的多任务问答模型框架(Multitask Question Answering Network) 来解决。该模型能够联合学习DecaNLP 挑战中的所有任务,而不需要在多任务设置下设定某个特定任务的模块或超参数。

    论文链接:

    https://arxiv.org/abs/1806.08730

    Github 链接:

    https://github.com/salesforce/decaNLP


    Magnitude-快速高效的通用向量嵌入式实用程序包

    Magnitude 是一种快速高效的通用向量嵌入式实用程序包,含有功能丰富的Python 包和矢量存储文件格式,可用于在Plasticity 中以快速、高效而简单的方式将矢量嵌入用于机器学习模型。它主要是为Gensim 提供一种更简单快速的替代方案,但也可以作为一种通用的矢量存储方法应用于NLP 以外的领域。

    Github 链接:

    https://github.com/plasticityai/magnitude


    Porcupine-自助式的、高精度、轻量级文字检测引擎

    Porcupine 是一种自助式的、高精度、轻量级文字检测引擎,它能够使开发人员构建语音应用程序平台。它具有以下几大优势:

    • 自助式服务:你可以在几秒内选择任何的唤醒词(wake word) 并构建模型。
    • 能够使用真实情况下训练的深度神经网络(即噪声和混响)。
    • 结构紧凑且计算效率高,能够适用于物联网应用。
    • 跨平台应用:以纯定点ANSIC 实现,目前可支持Raspberry Pi,Android,iOS,watchOS,Linux,Mac 和Windows 等平台。
    • 可扩展性强:它可以同时检测数十个唤醒词(wake word),而几乎不需要额外的CPU /内存占用。

    Github 链接:

    https://github.com/Picovoice/Porcupine


    NCRF-神经条件随机场结构,能够将检测到的癌症转移到WSI 中

    NCRF是百度研究的一种神经条件随机场结构,能够将检测到的癌症转移到WSI 中。这种框架通过完全连接的条件随机场(CRF),将相邻补丁之间的空间相关性直接并入CNN 结构的顶层特征提取器,并采用标准的端到端训练方式,以反向传播法进行优化。实验结果表明这种框架能够获得更佳质量的预测概率图,并取得不错的平均FROC 分数。

    论文链接:

    https://openreview.net/pdf?id=S1aY66iiM

    Github 链接:

    https://github.com/baidu-research/NCRF


    DALI-数据加载库

    DALI 是NVIDA 提出的一个数据加载库,它是一个高度优化的构建模块和执行引擎集合,可用于加速深度学习应用程序中输入数据的预处理过程。此外,DALI 还提供了不同数据的加速提供了足够的性能和灵活性,并可以轻松集成到不同的深度学习训练和推理程序中。它具有以下几大优势:

    • 能够直接从磁盘加速读取全数据,并为训练和推理过程做准备。
    • 通过可配置的图形和自定义操作实现足够的灵活性。
    • 支持图像分类和分段工作负载。
    • 直接通过框架插件和开源绑定轻松实现集成。
    • 具有多种输入格式的便携式训练工作流程,包括JPEG,LMDB,RecordIO,TFRecord 等格式。

    Github 链接:

    https://github.com/NVIDIA/dali

    如果你觉得该帖子帮到你,还望贵人多多支持,鄙人会再接再厉,继续努力的~

     

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  • 什么是网页设计? 如何学习网页设计? 如何才能成为一名优秀的网页设计师?...下面就紧跟小编的脚步,了解20个最优质、最专业的在线网页设计学习课程,Youtube视频教程以及设计工具,带领大家快速选...

    什么是网页设计?

    如何学习网页设计?

    如何才能成为一名优秀的网页设计师?

    如何才能从一名平面设计师成功转型为网页设计师?

    此类疑问以及想要成为优秀网页设计师的想法,不断浮现在脑海,却迟迟不敢付诸实践?只因不知从何开始? 亦或是担心没有专业而系统的学习引导? 

    不用苦恼。下面就紧跟小编的脚步,了解20个最优质、最专业的在线网页设计学习课程,Youtube视频教程以及设计工具,带领大家快速选择最适合的学习课程,轻松入门并开始网页设计工作:

    网页设计究竟是什么?

    在正式开始网页设计在线课程介绍之前,小编希望大家能够首先弄清楚:网页设计到底是什么?网页设计究竟需要学习哪些内容?

    网页设计,顾名思义,就是所有关于在线网页的设计,比如网页布局设计网页文案设计、配色、图片,交互以及动画等等各个方面的网页设计内容。

    而对于网页设计学习者或想要转型的设计师而言,则需要掌握一些最基本的网页设计知识,例如UI和UX设计相关知识,网页设计开发相关知识, HTML、CSS、JavaScript,以及一些主流网页设计工具使用技巧等等。

    当然,要成为一名真正炙手可热的网页设计师,掌握这些基础知识,远远不够。 需要学习者们不断学习,不断积累和创新,才有可能成功。

    网页设计在线课程究竟应该如何选择?

    在了解网页设计相关知识概念之后,为帮助大家更好地选择真正适合自己的在线课程, 学习者们也需要首先弄清自己的学习目的,找准在线课程选择的要点和评判标准。比如:

    1)为什么要学习网页设计?网页设计学习的目的是什么?

    网页设计学习,可简单,亦可复杂。而其评判标准,依赖于学习者的学习目的。

    如若只是为了好玩或拓展个人知识面而学习,一些简单、基础,甚至免费的设计课程就能满足。但若是以成为一名优秀的网页设计师为目标,希望能够在不久的将来,找到一份收入可观的全职或兼职网页设计工作。那么,一些更加专业、系统而全面的网页设计课程,会更能满足各方面的需求。

    总之,无论如何,在开始着手查找和选择在线网页设计课程之前,学习者们需要先弄清自己学习的目的,列出最理想的网页设计课程需要满足的条件。如此,后期才能更好的权衡和选择。

    2)网页设计课程需要花费多少时间?能否灵活分配?

    现今,并非所有在线课程的学习者,都能如学校学生一般,将大量时间用于学习。所以,选择课程时,需要清楚调查和了解对应课程的课时数,能否灵活分配,教学视频资料能否下载等情况,以便更好的根据自身情况进行选择。

    3)是否免费?

    价格,始终是左右学习者决定的重要因素。免费或收费,如何收费以及收费多少,对应服务如何等等,至关重要。

    4)注意查看课程描述和用户评论

    课程描述和用户评论,也是帮助学习者们决定的重要依据。

    5)注意搜索查看网页课程举办方相关情况和实力

    课程举办方的情况,很大程度上也决定着在线课程的质量和服务。尤其是一些知名类大学或机构提供的在线课程,更是能轻松为你的求职简历,添上浓墨重彩的一笔。

    6)必要时,直接联系对方客服,了解详情

    如若相关的课程介绍,并不能帮你去除各种的疑问。不用担心。必要时,可直接联系对方客服,了解详情。

    总之,在选择线课程时,谨记以上要点和标准,有所权衡和取舍,才能做出最准确、最适合的决定。

    10个最优、最专业的网页设计在线学习课程

    谨记以上要点和准则之后,学习者们就可以开始,根据自身情况进行搜索和选择了。为方便广大学习者和设计师,小编这里也为大家收集了10个最优质的网页设计在线学习课程:

    1.Alison免费网页设计在线课程 —— 完成即可获得相关课程文凭证书

    课程链接https://alison.com/tag/web-development

    课程介绍:Alison为学习者们提供了大量免费的网页设计和开发相关课程,以帮助他们快速规划化和搭建自己的在线网站。比如“如何搭建网站”,“如何在21天内搭建自己的商务网站”以及“HTML5和CSS3网页设计”课程等等。

    优点

    大部分免费课程都侧重于网页开发设计的学习

    学习者完成的课程越多,获得的优惠力度就越大

    课程相关详情非常实用,比如课程注册人数,课程热度,课程评分,课程难度以及课程相关职业等等

    不足

    并非所有课程都免费

    所以,如若学习者毫无设计基础,希望通过在线课程从头开始学起,快速入门,并获得相应文凭。Alison会是不错的选择。

    2.ed2go网页设计课程 —— 更加自由灵活的安排课程时间

    课程链接https://www.ed2go.com/courses/arts-and-design/web-design

    课程介绍:ed2go们提供了非常灵活的网页设计在线课程。学习者们可以根据自身情况,自由的选择所需课程, 灵活的分配课程时间。并学习网站设计相关专业技能, 尤其是学习一些主流的设计工具, 比如 Photoshop, Animate and Dreamweaver等。

    优点

    学习者可根据个人日程安排,灵活的分配课程时间,更加人性化

    名师指导,学习更加专业、系统

    大多数课程都提供24个课时,学习者可在6周内,根据自身安排自由学习

    不足

    不提供免费试学

    所以,如若学习者在职或没有太多整块的业余时间,ed2go灵活的在线课程,会是其业余时间,自我提升的重要平台。

    3. Treehouse基于HTML和CSS的在线网页设计课程

    课程链接https://teamtreehouse.com/

    课程介绍:作为专业的网页设计在线课程网站,Treehouse提供了非常丰富的在线课程,以帮助学习者从如何通过HTML和CSS搭建在线网页开始,快速学习和掌握网页设计相关知识。

    优点

    基于视频的教学课程,更易于用户学习和掌握网页设计和开发知识和技能

    提供学生在线社区,方便学生之间相互学习,交流和监督

    支持7天免费试学,方便学习者根据自身情况决定是否购买

    不足

    购买之后,才能下载相关教程视频

    所以,无论你学习网页设计是为了好玩,还是为了作为今后一生的职业,Treehouse在线课程,都是你专业而系统的学习网页设计和开发的最佳选择。

    4.W3school免费在线课程 —— 轻松掌握网页HTML, CSS or JavaScript

    课程链接https://www.w3schools.com/

    课程介绍: W3School是一个免费的网页开发设计课程网站。用户可轻松查看其课程内容,学习HTML, CSS或JavaScript相关基础知识。

    优点

    免费学习网页相关HTML、CSS或JavaScript知识

    网站每个章节都配有相关的案例和练习

    不足

    仅仅提供非常基础的网页开发相关知识

    所以,如若学习者只是为了好玩或拓展个人知识面,W3School免费在线课程会是个好去处。

    5.Udemy网页设计课程 —— 丰富的网页设计课程供你选择

    课程链接https://www.udemy.com/courses/design/web-design/

    课程介绍:作为专业的在线设计课程网站,Udemy提供了丰富的设计相关课程。比如网页设计、设计工具、用户体验、网页开发等。

    优点

    大量的网页设计相关主题,轻松满足从初学者到设计大佬的广泛需求

    大部分课程简单实用,易于理解

    教学视频可下载

    提供热门和最佳课程推荐

    支持30天不满意退款服务

    不足

    不提供免费试学

    所以,无论你是一名网页设计初学者,还是设计大佬,Udemy都能为你提供最适合的在线学习课程。

    6. Pluralsight响应式网页设计课程学习

    课程链接https://www.pluralsight.com/search?q=web%20design

    课程介绍:Pluralsight提供了许多专业的网页设计课程,比如响应式网页设计课程,AI、HTML5、CSS、Photoshop等网页设计工具相关课程。

    优点

    提供大量的课程,以满足不同人群的需求

    特别的IQ测试,助你轻松选择最适合的在线课程

    不足

    作为大流量的在线课程网站,此网站并非专业的网页设计课程网站,只是提供了一些相关课程资源而已

    所以,如若你希望同时选择多门在线课程,拓展个人知识面,Pluralsight在线课程网站会替你节省很多时间和精力。

    拓展阅读12个最佳的响应式网页设计教程,轻松带你入门!

    7. Coursera网页设计在线课程学习

    课程链接https://www.coursera.org/courses?query=web%20design

    课程介绍:作为最流行的在线课程网站之一,Coursera提供了几乎所有你能想到的在线课程,当然也包括网页设计和开发相关课程。

    优点

    网页提供了从初学者到设计大佬各个层次的网页设计学习课程资源

    提供了丰富而广泛的网页设计课程内容,例如CSS、HTML、JavaScript、单页设计、响应式网页设计、UI/UX设计及设计原则等在线课程。

    支持多种语言

    提供7天免费试学

    不足

    同Pluralsight一样,Coursera也并非专业的网页设计和开发课程网站

    所以,Coursea是一个允许用户根据个人情况,自由搜索和选择的设计课程在线网站。

    8.Lynda在线网页设计培训课程

    课程链接https://www.lynda.com/Web-Design-training-tutorials/1376-0.html

    课程介绍:和Treehouse在线课程网站一样,Lynda为学习者们提供了按月付费的网页设计课程,帮助他们轻松学习如何创建和设计在线网站。

    优点

    提供从网页编码到设计工具,再到UX/UI设计等,广泛的视频教程

    个性化课程推荐

    允许用户随时通过手机或电脑查看相关课程资源

    提供一个月免费试学

    所以,如若你希望同时学习多门设计相关课程,而不仅仅是网页设计相关,Lynda在线课程网站师会是你的最佳选择。

    9.Webprofessionals.org网页设计基础在线课程

    课程链接https://webprofessionals.org/web-design-training-foundations-course/

    课程介绍:Web Professionals.org,全名““Word Organization of Webmaster”,是一个非盈利的专业机构。致力于为个人和组织搭建,管理和销售网页提供支持。同时,也为希望在线学习网页设计的人们,提供了基础的网页设计课程。

    优点

    提供各类网页设计相关基础课程,包括网页HTML、图形、CSS、动画以及电子商务网站概述等。

    不足

    并未提供免费试读

    所以,本网站是一个更适合刚进入设计领域的学生,希望进行网页设计教学的讲师,以及想要学习网页设计的专职人员,的在线学习课程网站。

    10. Don’t Fear the Website —— 完全免费的简短网页设计视频教程

    课程链接http://www.dontfeartheinternet.com/

    课程介绍:此网站为设计师和网页设计初学者们,提供了完全免费的简短网页设计视频教程。

    优点

    提供完全免费视频课程,帮助用户学习CSS,HTML,PHP和更多的网页设计知识和技能

    不足

    简短的视频课程能够提供的内容有限

    所以,如若你近期预算紧张,此网站会是个不错的学习选择。

    总之,希望以上介绍的10个最好的在线网页设计课程网站,能帮助你尽快做出正确的选择。

    5个最佳免费Yoube网页设计视频教程

    如若以上罗列的在线课程,任然无法满足你的需要求,那么,小编下面就再为大家介绍5个高质量的免费Youtube网页设计视频教程:

    11.专为初学者准备的免费网页设计教程视频

    视频观看数:131,748

    此Youtube教程视频的制作者,上传了一系列的免费网页设计视频课程。每一个视频都致力于帮助观看者解决一个网页设计方面的问题。简单易懂,非常适合设计初学者。

    在线查看课程

    12.免费网页设计视频课程分享

    视频观看数:364,461

    本免费视频教程将向你展示:如何一步一步使用WordPress创建网站。

    在线查看课程

    13.免费网页开发设计视频课程

    视频观看数:1,135,616

    此教程将向你展示成为一名网页开发设计师的方方面面。当然,它也是你学习和了解网页开发设计相关知识的重要资源。

    在线查看课程

    14.网页设计学习视频分享:如何为网页配色

    视频观看数:9,867

    色彩搭配设计是网页设计的重要组成部分。而此视频教程将教会你如何轻松为网页配色,以提升其视觉效果。

    在线查看课程

    15.网页设计学习分享: 如何为网页UI配色

    视频观看数:34,975

    本教程视频分享了其制作者, 在具体的网页UI设计项目中,是如何为其页面设计组织和搭配色彩。能够有效的帮助观看者们快速的把握实际网页色彩设计技巧和原则。

    在线查看课程

    拓展阅读如何唤起用户情感?网页设计中不容错过的10大色彩理论

    5款最优质、最高效的网页设计工具 —— 初学者必掌握

    设计工具学习,也是网页设计学习的重要部分。 所以,分享完网页设计在线课程和视频教程之后,小编也为大家选择了5款最优质、最高效的网页设计工具:

    16.Sketch 帮助Mac用户快速绘制网页设计草图

    作为使用最广泛的设计工具之一,Sketch为设计初学者和设计大佬们提供一系列极具表现力的绘图工具,以帮助使用者快速绘制各类网页设计草图。但由于Sketch只提供Mac版本, 它更适合Mac用户使用。

    17.Photoshop 帮助Windows用户快速绘制网页设计草图

    Photoshop, 作为一款实用的图片编辑工具,也时常被Windows用户用作网页设计工具,以快速绘制各类网页设计草图。

    18.Mockplus 更快、更简单地原型化,测试和迭代网页设计

    将网页设计构思以草图的形式呈现之后,为及时测试其实用性和可行性,设计师也需要用到一款高效、实用的网页原型设计工具。当然,这类工具也是网页设计初学者们必须掌握的设计工具之一。

    而Mockplus就是这样一款更快、更简单的快速原型设计工具。用户可轻松使用其强大的组件库,图标库以及样式库等等,快速、高效地原型化、测试和迭代其网页设计。

    19.iDoc 快速、高效地实现网页设计在线协作和交付

    对设计团队或产品团队而言,为打造一款优质高效的Web或App,良好的团队协作必不可少。这也是为什么,对他们而言,一款高效在线设计协作设计工具会成为“必需品”的重要原因。当然,这也是网页设计学习者们必须学习和掌握的重要设计工具之一。

    iDoc, 一款能够帮助设计师和设计开人员快速、高效实现在线协作设计和交付的设计工具,无疑是他们最佳的选择。

    而且,为提升协作和交付效率,iDoc还专门为设计师们提供了各类插件,方便设计师轻松导入Adobe XD/Photoshop/Sketch设计,快速进行在线协作和交付。

    20.Dreamweaver 轻松设计、编码和发布网站

    Dreamweaver则是另一款学习者们必须掌握的优秀网页设计工具。是一款能够帮其轻松设计、编码和发布在线网站的工具。

    总之,网页设计学习,除却各类设计理论的学习,设计工具的学习,也必不可少。

    结语

    网页设计从来没有一蹴而就。而这就需要学习者们坚持学习,永不放弃,不断实践和创新,积累设计经验,才能最终成长为一名炙手可热的网页设计大佬。而以上20个最优质的网页设计课程,视频教程,以及设计工具,无疑会是你开启网页设计大门,并逐步步入正轨的重要钥匙。

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    最近参加了百度云智学院的AI学习课程,下面是课程链接:
    人工智能全栈学习路线

    课程内容通俗易懂,下面是我在学习的过程中整理的笔记

    1. AI趣味课堂
    1. 人工智能发展现状及应用
    2. 人工智能关键技术体系

    在这里插入图片描述

    AI趣味课堂

    这章讲的都是基础概念,课程里用了很多例子来讲解,下面一起来看一下吧!

    人工智能基础知识

    用一个例子了解"三大学习"

    从前有一个小男孩很爱吃苹果,妈妈为了让他认识苹果,拿来了大苹果、小苹果和一个青苹果,接着妈妈说,不论大小、颜色如何变化,这就是苹果。在人类和动物感知中,这通常被称为概念学习;在人工智能领域,这个过程被称为监督学习

    几年后,小男孩不仅认识了苹果,还认识了西红柿,他还有一个非常喜欢的红色小皮球,他觉得这三样东西有非常相似的地方,妈妈告诉他,这种相似之处是"红色"。在人类行为中,我们将这个过程称为归纳推理;在人工智能世界,我们叫他无监督学习

    升入初中后,作为一名优秀的学生,每一次考试结束,他都会认真观察批改好的试卷,将其中做错的题目单独找出,并重新解答,直到找出正确答案,人类用思考和修正错误的方法,提升自己对知识的掌握和认知,在人工智能领域,我们将这个过程称为增强学习

    进入社会后,他成为了一名工程师,他的朋友们有的成为了老师,有的成为了作家,还有人成为了医生,每个人都有着自己擅长的领域,发挥着自己的作用,算法也是如此,不同的算法只有擅长之处,与进入社会后仍在不断提升自己的人类一样,算法也在不断提升效果,不断迭代

    强人工智能与弱人工智能

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    计算机视觉

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    语音识别

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    自然语言处理

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    推荐系统

    在这里插入图片描述

    机器学习

    在这里插入图片描述

    如何通过机器学习找到甜草莓?

    要让机器学习,首先要有数据,像这样要判断草莓甜不甜,就要收集一些关于草莓的数据,比如,个头较小、色泽鲜艳、质地柔软的草莓是甜的;个头较大,色泽较浅,质地较硬的草莓是酸的。在机器学习中,大小、色泽和质地被称为特征;较小、鲜艳、较软对应的是属性值;酸和甜则被称为标签,机器学习就是要找到特征与标签之间的关系,从而判断草莓是不是甜的。

    通过数据学得模型的过程就是我们常说的学习,也被称为训练。不过在学习过程中,有时太过认真地认识已有的草莓,会造成无法判断其他草莓甜不甜的状况,这种情况被称为过拟合,往往我们希望模型能够很好地认识新的草莓,这种能力被称为泛化,一般来说,训练样本越多,模型的泛化能力就越好,就越能判断新的草莓是不是甜的。

    为了防止出现过拟合的情况出现,人们往往会将收集到的数据划分为三种类型:
    在这里插入图片描述

    人工智能专有名词的**知识图谱**

    在这里插入图片描述

    计算机视觉

    人工智能入门选什么书比较好?
    答:周志华教授的《机器学习》(又名西瓜书);李航教授的《统计学习方法》;计算机视觉方面则推荐Richard Szeliski 教授的《Computer Vision: Algorithms and Applications》

    计算机视觉与计算机图形学之间有什么区别和联系?
    答:计算机视觉输入的是图像或视频,输出的是对画面内容的理解、也就是对现实世界的理解;而计算机图形学输入的是对虑拟场景的描述,输出的是图像。随着两者的进步,无论是算法还是解决问题的思路上都有互相借鉴,不过基础的分界仍未改变

    人脸识别是怎么实现的?
    答:与人类通过鼻子、嘴巴等显著特征来分辨人脸不同,机器先要对图片中的人脸进行定位和预处理,然后学习人脸的轮廓、纹理等各种细节,并输出一连串的特征值。在乘车人核实等需要证明自己是自己的1:1识别场景中,只要这串特征值与你的标准特征值很相近,就能判定"你是你";在写字楼门禁、嫌犯追踪等1:N场景中,就要将特征值与既有数据库中的所有人脸特征值相比对,如果找到相似的特征值就能知道这张脸属于谁,如果没有找到任何相似的特征值,就证明这个人不属于该写字楼。

    如果是戴眼镜、化浓妆或者是整容,机器还能认出我吗?
    答:关于眼镜,已经有不少关于眼镜摘除的研究,比如生成没有眼镜的人脸再做识别;浓妆和整容只要不过于更改面部的明显特征,还是会有不错的识别效果,但如果是削骨之类的大动作,恐怕很难被正常识别;还有双胞胎问题,有些在人眼中非常相似的双胞胎在细节上却有很多不同,或是脸部有痣等标识性特征,机器就能迅速将两人区分开,不过对于过于相似的双胞胎,机器暂时没有特别好的解决方法,如果加入声膜或是虹膜,也许会有更好的效果

    iPhone X是如何识别人脸的?
    答:与一般的面部识别不同,iPhone X采用的是结构光方法,即通过向人脸投射关,再读取物体表面的光信息来确定人脸的形状。除了手机标配的距离传感器、话筒、前置摄像头,在iPhone X的上方依序排列着红外镜头泛光照明灯、泛光感应元件和点阵投影器。点阵投影器可以向人脸投射由3万多个肉眼不可见的光点组成的点阵,因为脸部凹凸不平,点阵的形状会发生变化,通过红外镜头读取点阵图案,再与前置摄像头拍摄到的人脸通过算法相结合,就能获得带有深度信息的人脸,即真实的面部三维模型。与一般的方法相比,结构光天然可以抵抗纸张、视频等平面攻击手段,即使光线条件不好,发射光、接收光这种主动方法也不会影响iPhone X的识别效率

    什么是OCR?想要识别图像中的文字,总共分几步?
    答:OCR的中文名称叫光学字符识别,是指将带有文字的图像进行分析处理,获取其中的文字信息。
    识别图像中的文字,首先是要找到图片中文字的位置,校正文字的方向,再对图像进行二值化处理,切割并识别他们,对于得到的文字,有时还要进行语义纠错,才能输出最后的结果。

    人工智能怎么去雾霾?
    答:光穿过雾霾会发生散射,只有一部分能量能到达镜头,因此拍出的照片会呈现出雾蒙蒙的效果,想要去掉图像中的雾霾,就要精确估计雾霾的透射率,再对图像进行修复,暗通道先验是图像去雾的经典方法
    暗通道先验基于这样的假设,在没有雾的图像中一定有某个通道的某个局部韭常暗,暗到数值接近于0,这部分可能是阴影、纯色,也可能是黑色的东西,有了雾霾、本来应该很暗的部分就会变得灰白,通过这部分数值计算出雾霾的透射率,找到有雾图像和无雾图像之间的对应关系,就能去掉图片中的雾霾

    自然语言处理

    与计算机视觉类似,自然语言处理是指让计算机理解或者假装理解人类的语言,并完成一系列与文本相关的任务

    符号主义和联结主义分别是什么?
    答:符号主义即模仿数理科学的发展方式,将知识系统地整理成公理体系,认为人工智能来源于数理逻辑;
    联结主义的基础是神经网络,神经网络间的连接机制与学习算法,认为人工智能来自干对人脑机制的模拟

    机器翻译的五大翻译方法:

    1. 基于规则的翻译方法
    2. 基于统计的翻译方法
    3. 基于神经网络的翻译方法
    4. 基于中间语言的翻译方法
    5. 基于实例的翻译方法

    人工智能如何写诗?
    答:翻译本质是在寻找源语言与目标语言之间的对应关系,古诗的上下句之间同样存在类似的对应关系,只要有古诗的第一句,就能基于它生成第二句,再依据第二句生成第三节,依次下去就能得到一首看上去还不错的古诗

    搜索引擎是如何工作的?
    答:通常信息检索包含一个query即表述需求的查询字段和一份由系统回复的包含所需要信息的文档列表,搜索引擎是最常见、规模最大的信息检索系统。
    通过爬虫不断抓取、存储 、更新互联网中的网页内容,再为它们建立像字典一样的索引目录,用户在键入关键词时,就会通过关键词在这些网页虫出现次数和位置,来判断页面与query的相关性,并将他们由高到低排列起来。

    如何判断一段文字的情感倾向?
    答:情感分析的目的就是对文本的感情色彩进行处理和归纳。
    最基础的方法就是基于情感词典,情感词典中包含停顿词、正面评价词、负面评价词、程度词、否定词等,将句子拆分成最小的词语,并将它们对照词典计算情感分,就能输出情感倾向性。虽然准确率很高,但构建一份全面、准确的情感词典并不容易。
    更高效的机器学习方法,通过输入大量带有标注的评价数据,机器就能自动获取这些评价的特征,为新的评价输出情感倾向

    语音任务

    与计算机视觉、自然语言处理任务相比,语音任务离我们的生活最近,为你指路的语音导航、能陪你聊天的语音音箱以及语音输入法都离不开语音任务的支持

    导航中的语音真的是一条条录出来的吗?
    答:在语音合成之前,需要先录制一些语音作为语音库,为了尽可能的覆盖语言中的元音、辅音、音调,录制的内容通常需要一定的设计。
    合成语音的第一步是预测文本的读音,除了将文本转换音素序列,为了让生成的声音更加自然,我们还要分析文本的节奏、重音,处理文本中的数字、缩写等等
    接下来是合成声音,一种方法是从语音库中逐一寻找与目标一致的音素,并将他们拼接起来;另一种方法则是将第一步预测的音素转换成每时每刻的语音参数,加上从语音库中学习到的特征再生成语音

    听歌识曲背后的秘密
    答:想通过片段寻找对应的音乐,总共分两步:
    第一步,提取片段的特征。过去人们曾尝试将音高的变化作为检索基础,但是效果并不理想,后来人们选择将音乐转换为频谱图,每隔几十毫秒提取一次标志点的特征,并将这种特征称为"指纹"
    第二步,匹配。只要找到同样"指纹"串片段,就能确定目标,不过资料库中的乐曲成千上万,该如何比对?
    答案是音乐建立一个「搜索引擎」 ,歌曲是「网页」,指纹是「关键词」,在含有关键词的歌曲中找到最相似的那首就完成了听歌识曲的过程。

    鸡尾酒会问题
    答:「鸡尾酒会问题」诞生于1953年,是语音识别领域的经典问题,指的是人们在鸡尾酒会中交谈,语音信号会重叠在一起,机器需要将它们分离成独立的信号,目前有两种解决方法:

    1. 基于单通道系统,即依靠语音的频谱解决问题。
      比如将想听到的声音的时频元标注为1,其他时频元标注为0,让机器学习去输出1的部分。

    2. 基于多通道系统,即在鸡尾酒会的不同位置布置多个麦克风,利用空间属性对声音进行分离。

    远场识别时,怎么提高准确率?
    答:对着手机进话识别效果很好,可是距离远一点,再离远一点呢?距离一旦拉远,收音效果就会变得不理想,如果是在封闭的环境中还会形成混响,周围有噪音或是设备自己正在播放音乐,还要解决噪音问题
    通常我们会使用麦克风阵列解决远场识别问题,麦克风阵列由两个以上的麦克风组成,直线、环形或是球状,布置方法各不相同,通过彼此之间的距离差所造成的接收到的声波差异,可以了解声源的位置定向增强,从而提升收音效果,同时抑制其他方向的声音,来解决房间混响和噪声问题

    人工智能发展现状及应用

    人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样

    图灵测试:即一个人在不接触对方的情况下,通过一种特殊的方式,和对方进行一系列的问答,如果在相当长时间内,他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机,那么,就可以认为这个计算机具有同人相当的智力,即这台计算机是能思维的。

    人工智能发展历程
    • 1958年John Mccaont发明LISP语言
    • 1965年,麻省理工学院丹尼巴洛设计运用计算机开发代数词汇程序
    • 1979年,第一台电脑控制的自行行走器“斯坦福车"
    • 1997年,IBM (国际商用机械公司)制造的电脑” 深蓝”击败了国际象棋冠军加里:卡斯帕罗夫
    • 2001年,IBM“沃森”在智力竞赛《危险边缘》战胜肯:詹宁斯(该游戏的连任冠军)
    • 2016年,谷歌围棋人工智能Alpha Go总比分4:1战胜围棋冠军李世石
    人工智能的应用
    • ABC+工业:计算机视觉技术赋能工业制造业在质检、安全生产智能化升级
    • ABC+工业-智能工业巡检:助力工业制造业企业数字智能化升级质量、安全智能化
    • AI工业智能巡检-视频安全监管应用:车辆计数/原木等场景智能计数
    • ABC+公安安全-动态人像布控:基于可见光人脸识别技术,结合网络摄像头,适用于中远距离,非配合场景下的人脸监控预警,可应用于监控范围内黑名单布控及陌生人预警等
    • ABC+城管:基于计算机视觉技术的违法行为识别
    • ABC+传媒-视频结构解析:多模态深度语义解析(图像、文字、语音、NLP )
    • ABC+金融-搭建金融“大脑”:金融大脑推动、加速金融业务场景升级
    • ABC+呼叫中心-智能客服:品牌、流量、产品、服务的完整方案
    • ABC+会议-百度听清:大型会议场景、室内会议场景进行语音转录翻译等
    • ABC +教育:教、学、考、评、管全空间赋能人工智能等实训室方案促进AI人才联合培养
    • … …

    人工智能关键技术体系

    图像技术

    区分分类检测回归:
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    语音技术

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    自然语言处理

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    展开全文
  • 网页视频播放器-插件

    2013-04-22 15:40:36
    ckplayer是一款在网页上播放视频的免费的播放器,功能强大,体积小巧,跨平台,使用起来随心所欲。 播放器主要以adobe的flash(所使用的版本是CS5)平台开发,所以在支持flash插件的平台和浏览器上都可以使用,而...
    
    

    功能介绍

    ckplayer是一款在网页上播放视频的免费的播放器,功能强大,体积小巧,跨平台,使用起来随心所欲。

    播放器主要以adobe的flash(所使用的版本是CS5)平台开发,所以在支持flash插件的平台和浏览器上都可以使用,而无需下载其它插件,如果你需要修改完整版里提供的相关的flash源文件,请使用adobe的flash cs5以上版本打开源文件修改。

    ckplayer同时也支持html5的视频播放,即同时可以在Ipad,Iphone等IOS平台上播放视频,并且只需简单代码就可以使用,无需了解html5插入视频的方法。

    软件在对各平台的兼容性方面适应性比较强,比如你可以设置在Android平台或wp平台上在用户已安装flash插件的时候使用flash播放器,在没有装flash插件的情况下使用html5播放器。

    ckplayer是一种前台使用的程序,不涉及到服务器程序(asp,php,jsp,.net),也不涉及到对服务器的操作(即不需要写入权限),所以不存在安全方面的问题。同时可以集成在任何程序中,包括asp,php,jsp,.net以及其它支持插入flash的环境中。




    功能列表

    兼容SWF/HTML5跨平台播放

    支持流行视频格式flv,f4v,mp4,

    支持html5格式m3u8,webm,ogg theora,mp4

    支持RTMP协议下的视频直播和回放

    支持前置广告(swf,图片,视频)

    支持前置广告多个随机/顺序播放

    支持暂停广告(swf,图片)多个随机播放

    支持缓冲广告,小窗口广告,滚动文字广告

    支持多达6种形式的视频地址调用方式

    支持多段视频无缝播放,支持多集连播

    支持视频预览功能

    自定义提示点功能,跳过片头片尾功能

    bshare完美视频分享功能

    调节视频尺寸,亮度,对比度,色相,饱和度功能

    支持播放结束显示精彩视频推荐

    支持自定义播放器界面,无需了解程序,即可自己制作出风格

    支持js和播放器的互动操作,可以任意控制播放器的动作,比如暂停/播放

    丰富的api接口,快速打造功能强大的插件



    文件介绍
    文件介绍


    播放器运行原理即加载文件的顺序

    当页面加载播放器文件ckplayer.swf之后,ckplayer.swf首先会根据指定的方案(具体指定方法本文下方会有介绍)选择加载ckplayer.xml文件或调用ckplayer.js中的ckstyle()函数做为播放器的配置文件(配置文件的作用是设置播放器里各种开放或不开放的功能,详细的可以了解功能配置)。

    当播放器加载完配置文件后会根据配置文件里指定的(有cpath参数指定)风格包路径加载风格压缩包。

    加载完成风格文件后播放器会显示出界面。

    接着开始按指定的参数播放视频或前置广告

    ckplayer.js和ckplayer.xml的介绍

    ckplayer.js(其中的函数ckstyle())和ckplayer.xml是用来为播放器提供各项功能设置的配置文件,配置文件里提供了丰富的参数来控制播放器里的各项功能。

    像一些常用的设置,比如:

    logo的位置和文件名称

    是否支持双击全屏或单击播放/暂停切换

    是否支持键盘方向键控制播放器的音量和快进

    在前置广告多广告时是随机播放还是顺序播放

    等等的功能都在配置文件里进行设置。

    ckplayer.js文件还提供了html5方面的兼容,就是您的视频同时需要支持在手机上播放,你需要详细的了解下ckplayer.js的有关html5方面的内容

    ckplayer.js和ckplayer.xml二个文件都是用来做为播放器配置文件的
    具体选择使用哪个文件来做配置,需要根据各人的喜好和使用播放器的要求来决定
    比如:
    1、如果只想做一个在自己网站里播放视频的功能而不需要使用分享功能的话,那么只需要使用二者之中的一个即可,如果不熟悉XML就把他删除,直接使用ckplayer.js做配置就可以了
    2、如果又想在本站使用播放器又想有站外分享功能,并且不需要开关灯效果和html5播放器,那么只要保留ckplayer.xml,把ckplayer.js删除
    3、如果想在本站使用开关灯,又想有站外分享功能,那么就二者都保留为好,本站使用ckplayer.js做为配置,站外使用ckplayer.xml做配置

    风格的制作和管理

    ckplayer的风格制作非常的简单,不需要会程序,只需要会制作图片即可,所以你需要会使用ps/fw/ai/cdr等中的一种图片处理软件即可。

    从6.1后,播放器把所有的风格图片和插件都放在一个zip压缩包里。使用压缩包的好处是便于风格的交流和使用。

    打开ckplyer/style.zip压缩包,会发现里面全是图片或swf文件(播放器的插件)和一个style.xml(风格配置)文件

    图片即是风格按钮所用到的文件,比如播放按钮的普通状态和鼠标经过状态的二个图片。

    swf文件一般是插件,比如右边的开关灯插件,还有分享插件,调整播放器亮度的插件。插件的位置和等级可以在压缩包style.xml里定义,也可以在配置文件里定义。

    style.xml是风格配置文件,该文件的作用是指定各按钮所使用的图片名称和在播放器中的位置,在播放器加载完风格压缩包后会默认读取style.xml文件进行风格的配置。

    关于style.xml里各参数的说明请查看风格配置


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  • 2018年9月17日至2018年9月,以“人工智能赋能...并通过世界人工智能大会的视频回看BAT三巨头李彦宏、马云、马化腾、雷军等大咖们对人工智能时代的理解和预判,简单总结了下各位大咖的金句,用来总结未来AI的发展趋势。
  • 2018年终总结之人工智能学习   2018年是我向人工智能转型准备的第一年!   经过这一年的努力与坚持,笔者从如下几方面来着手学习人工智能方面的专业知识。   1.观看了部分人工智能的培训视频,主要是机器...
  • 走近人工智能

    2020-04-15 22:09:05
    人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是当前全球最热门的话题之一,是21世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式转变的风向标,人们在日常生活中其实已经方方面面地运用到了人工智能技术,比如网上购物的个人化...
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  • 北风网价值¥12800元 Python零基础人工智能就业课程30G视频教程免费分享,21世纪,属于人工智能的时代已经到来。诸多应用领域都有着人工智能的身影,如:搜索引擎、无人驾驶、百度大脑、讯飞语音以及苹果的Siri。...
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  • 周志华,南京大学计算机系主任、人工智能学院院长。主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘 等领域的研究工作。现任南京大学计算机科学与技术系 主任、南京大学计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任、机器学习与...
  • 随着机器学习的日趋火热,“人工智能”——词似乎占尽了世人的眼球—AlphaGo一鸣惊人,自动驾驶走进生活、智能机器人逐渐成为居家标配。人工智能已经悄悄来到我们的身边,与生活中的一切产生密不可分的联系。之前...
  • 互联网行业的快速发展使网页设计和网页开发成为热门行业。同时,热门也意味着竞争。网页设计师和网页开发者应该让自己时刻保持竞争力,不断增长自己的设计技能和开发技能,让自己在众多竞争者中脱颖而出。 过去的...
  • 网页icon的设计过程

    2019-04-07 20:39:28
    网页设计中icon是网页不可缺少的一部分在网页设计中多多少少都有几个,我也为一些视频网站设计了一套icon图标以水果为主题的一款图标,接下来就先来看一下成品图。 在设计这款图标的时候我是先用手绘的方式进行...
  • 12月13日,国家工业和信息化部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,宣布在接下来的2018-2020这三年内,国家要重点推动人工智能和实体经济深度融合,推进人工智能技术产业化、集成应用。...
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