ps基础学习笔记整理

最近开始学习ps,没有很系统的学习,都是做东西时候用到什么就去查些什么,对于基础的理论也不是很清晰,但是通过实践操作发现了很多一般教程上不会列出的很实用的一些东西,现在开始逐渐积累这些,希望以后把积累的小技巧都记录在本文之中。



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时间: 2024-10-12 12:04:54

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PS基础学习笔记【后4天】

第五天 图层样式 一.打开图层样式面板 方法一(推荐):双击图层后面的空白处 方法二:点击图层下的f(x)按钮 注意:打开图层样式面板后,如果要添加某一个图层样式,必须点击那个样式的文字 二.两个影子投影:不要勾选"使用全局光".扩展就是调羽化程度,一般情况下默认即可.可以做凸出来的效果.内阴影:阻塞也是调羽化程度,一般默认.可以做凹下去的效果. 三.三个叠加颜色叠加优先级高于渐变叠加,高于图案叠加. 四.描边描边不仅可以使用纯色,还可以选择渐变和图案.在描边的渐变里面多了一个&quo

WPF基础学习笔记整理 (一)

基础知识: WPF:Windows Presentation Foundation,用于Windows的现代图形显示系统: WPF用于编写应用程序的表示层: 引入“内置硬件加速”和“分辨率无关”: Silverlight是WPF的一个子集,是WPF的“网络版”(WPF/E): WPF的开发理念:“数据驱动”,数据驱动UI,数据第一,空间第二: 数据与界面之间的桥梁是Data Binding: MVVM:Model-View-ViewModel: XMAL:Extensible Applicati

WPF基础学习笔记整理 (九) 资源

基础知识: WPF的资源是一种保管一系列有用对象的简单方法,方便于重用. WPF UI元素的Resources属性,都是继承自FrameworkElement列,且其类型为ResourceDictionary. ResourceDictionary在保存资源时,会将资源转换为object类型.XAML编译器能根据标签的Attribute自动识别资源类型,而C#中则需要我们介入转换. WPF资源网站:http://wpf.codeplex.com/ StaticResource是在程序载入内存时对

WPF基础学习笔记整理 (二) XAML

基础知识: XAML:Extensible Application Markup Language, zammel: 用于实例化.NET对象的标记语言: XMAL使用树形逻辑结构描述UI: BAML:Binary Application Markup Language,即XMAL的二进制表示,VS会在编译WPF应用程序时,将所有XAML转换为BAML,且BAML最终会作为资源被嵌入到DLL或EXE程序集中: BAML是标记化的,故相对于XAML较小: WPF应用程序三个顶级元素:Window.P

WPF基础学习笔记整理 (八) 命令

基础知识: 命令是应用程序的任务,并跟踪任务是否能够被执行. 命令不包含执行应用程序任务的代码. 命令是比事件更高级的元素. 良好的Win应用程序,应用程序逻辑不应位于事件处理程序中,而应在更高层的方法中编写代码. 将事件委托到适当的命令,使控件的启动状态和相应命令的状态保持同步. WPF命令模型: 图1 WPF命令模型 5.

WPF基础学习笔记整理 (三) x命名空间

“x命名空间”中x是XAML的首字母,用来引导XAML编译器把XAML代码编译成CLR代码.下边的图片表格列举了该命名空间部分成员及其作用,更多请见URL:https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ee792007(v=vs.110).aspx. 图1 部分x命名空间成员及其作用

WPF基础学习笔记整理 (四) 布局

WPF使用的是容器(container)进行布局: WPF窗口(Window类型)只能包含单个元素,故为了放置多个元素并增强界面效果,引入了容器: WPF布局容器都派生自System.Windows.Controls.Panel抽象类: 图1 Panel类及其子类的继承关系图

深度学习FPGA实现基础知识5(网友一致认可的----Deep Learning(深度学习)学习笔记整理及完整版下载)

需求说明:深度学习FPGA实现知识储备 来自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360/ Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文

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Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.计算机视觉.神经网络等等基础(如果没有也没关系了,没