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学习教程最新视觉报道_电脑入门学习教程(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

学习教程

「宋茜超话」考古茜系列之我们来了茜式剥虾大法学习教程不愧是青岛海边小嫚儿完整虾肉喂了工作人员怎一个羡慕嫉妒了得啊一起来羡慕[爱慕]ASong_FY的微博视频

iPad看外刊：无纸化学习神器教程用iPad学习已经两年了，真心觉得用iPad看各种文件资料太方便了！再也不用去图书馆带一堆纸质资料了，简直是解放双手的利器𐟓š✌️。下面给大家分享一下我的无纸化读外刊工具和软件，绝对干货满满！无纸化学习工具 iPad Air3（64G）：这个内存看各种资料完全够用，而且不重，还能配蓝牙键盘和鼠标，瞬间变成简易电脑𐟒𛣀‚ Apple Pencil：我用的是原装笔，贴了类纸膜后感觉笔尖磨损较快，需要经常换笔尖。推荐一个超好看的钢笔参数：尖头75%，压力灵敏度25%。无纸化学习软件 Numbers表格：iPad自带的软件，可以根据需求自定义表格，学习进度可视化，你的成长在上面一目了然𐟓ˆ。还可以用来制作学习计划、背单词、记账等，超级实用𐟒‚ Notability：把PDF文件导入，在原文版上面做笔记勾画✍️，也可以分屏结合解析版课件做注释。我就用基础红蓝𐟔𔰟”𕨉𒥁š的笔记，大家可以根据自己的喜好调整参数。希望这些工具和软件能帮到大家，让学习变得更加高效和便捷！

Maya安装教程及学习路线全攻略最近很多小伙伴都想要学习Maya，但在网上找安装包和安装教程时遇到了不少麻烦。今天我就来给大家分享一下详细的Maya安装步骤和后续的学习路线，帮你快速上手！ 𐟌Ÿ 安装步骤 𐟌Ÿ 下载安装包：首先，去下载2025全新版本的Maya安装包。解压文件：下载完成后，解压安装包，运行安装程序。选择安装目录：在安装界面中选择你想要存放Maya的目录，然后点击“下一步”。等待安装：耐心点，Maya的安装过程有点长。运行破解程序：安装完成后，双击运行破解程序，这样你就可以永久免费使用Maya啦！享受Maya：一旦提示破解成功，你就可以尽情享受Maya的乐趣了！是不是超级简单？𐟘Ž 𐟓š 学习路线 𐟓š Maya基础学习（一个月左右）学习内容：在网土搜索优质的Maya建模教程，比如在某站找一些知名的教程。涵盖建模工具运用、基本几何体创建以及多边形建模等方面。学习方法：以正常速度观看教程，一边看一边在Maya软件里跟着操作。每天设定一个目标，例如今天要学会某个建模工具的用法。当天学习结束后，回顾当天所学知识点。高级建模技巧学习（一周左右）学习内容：接着跟随优质教程学习，主要包括曲面建模、雕刻工具使用、材质和纹理添加等内容。学习方法：边学习边实践，找一些简单的模型进行模仿制作，以此加深对所学技巧的理解。渲染技术学习（一周左右）学习内容：学习运用Maya中的渲染器，像Arnold渲染器等，掌握灯光设置和材质调整，以获得逼真的渲染效果。学习方法：观看教程并在实际场景中操作，同时参考优秀的渲染作品，学习其灯光和材质的设置方式。动画制作学习（两周左右）学习内容：学习Maya的动画制作功能，有关键帧动画、路径动画等。学习方法：边看教程边尝试制作简单动画，同时理解动画的基本原理和制作流程。项目实战（一个月左右）学习内容：准备一两个项目，可以自己构思一个场景进行建模和渲染，也可以找网上的项目案例模仿制作。对项目适当包装，突出自己的建模能力和创意。学习方法：认真规划项目制作过程，从建模到渲染再到动画制作，全面展示自己的技能。希望这些步骤和路线能帮到你，祝你早日成为Maya高手！𐟒ꀀ

耗时四年，上百次修改！深度学习入门全攻略耗时四年，经过上百次修改，这份由李宏毅老师整理的深度学习教程真的是太棒了！这份教程涵盖了机器学习、深度学习基础、神经网络、transformer等多个方面的内容，总共包含19个章节。它不仅内容全面，而且大大降低了学习难度。教程中的所有公式都给出了详细的推导过程，对于较难理解的知识点进行了重点讲解和强化，帮助读者轻松入门。此外，教程中还提供了大量的可视化图例，帮助大家更好地理解相关知识点。作者还专门补充了李宏毅老师公开课以外的内容，例如人工智能可解释性、chatgpt等章节，进行了更详细的介绍和讲解，让大家紧跟前沿。非常值得大家认真阅读和参考！

Maya教程！超全！ 𐟚€ 想要学习Maya，但找不到合适的教程？别担心，我终于找到了！ 𐟓š 这套Maya教程简直太棒了，包含100集，320小时的课程内容。从软件安装到基础介绍，再到实战教学，一步步教你如何建模，轻松上手！ 𐟒ᠩ™䦭䤹‹外，还有更多精彩内容： 3dmax各版本安装包及安装教程 Maya各版本安装包及安装教程 Zbrush各版本安装包及软件教程 3Dmax基础操作+配套基础案例教学 Maya基础操作+配套基础案例教学 Zbrush基础操作+配套基础案例教学《精品人体素膜布线》《人体结构解刨学》《布线卡线图》《3Dmax快捷操作》《Maya快捷操作》《zbrush快捷操作》 ……等等，太多内容了，全部打包好，无偿分享给大家！ 𐟌Ÿ 快来体验这套超详细的Maya教程吧，让你的建模之路更加顺畅！

李宏毅深度学习教程：19个热门主题全覆盖 𐟓š这份教程涵盖了深度学习、Transformer、扩散模型等19个人工智能热门主题，几乎可以满足所有学习需求。教程延续了李宏毅老师一贯的风格，尽可能降低阅读门槛。通过选取公开课的精华内容并进行优化，对涉及的公式给出详细的推导过程，对较难理解的知识点进行重点讲解和强化。 𐟖寸教程中还提供了大量可视化图例，帮助我们更直观地理解相关知识点，方便读者轻松入门。为了丰富内容，作者还补充了不少课程之外的相关知识。 𐟎‰李老师的课程内容非常全面，涵盖了深度学习必须掌握的常见理论，使学生对深度学习的绝大多数领域都有一定了解，从而可以进一步选择想要深入的方向进行学习。对于想入门深度学习又想看中文讲解的同学来说，这份教程是非常推荐的。

深度学习神经网络教程：从零开始到实战嘿，大家好！今天我们来聊聊深度学习中的几种关键神经网络，它们可是现代AI的核心哦！准备好了吗？Let's go！卷积神经网络（CNN）𐟧 首先，咱们得说说卷积神经网络（CNN）。CNN是一种包含卷积计算的前馈神经网络，特别适合处理图像数据。想象一下，你在给CNN喂一张图片，它会一层层地扫描，找出图片中的各种特征，比如边缘、颜色、形状等等。CNN在图像分类、目标检测等方面简直是无往不利！生成式对抗网络（GAN）𐟎芦Ž夸‹来，我们聊聊生成式对抗网络（GAN）。这个模型可是近年来无监督学习的一大亮点。GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器的任务是生成尽可能逼真的数据，而判别器的任务则是分辨这些数据是来自真实数据集还是生成器。通过这种博弈，GAN能够生成非常逼真的图像、音频甚至文本。循环神经网络（RNN）𐟔„ 然后，我们来看看循环神经网络（RNN）。RNN特别适合处理序列数据，比如自然语言处理（NLP）、语音识别和视频处理。它的“循环”结构使得网络能够记住之前的信息，这对于处理时间序列数据非常有用。比如，RNN可以记住一个句子中的每个单词，从而理解整个句子的含义。长短期记忆网络（LSTM）⏳ 再来说说长短期记忆网络（LSTM）。LSTM是RNN的一种变体，特别适合处理时间序列数据中的长距离依赖问题。它通过引入“门”结构来控制信息的流动，从而更好地记住长时间的信息。LSTM在语音识别、文本生成等领域表现出色。 Transformer𐟌 最后，我们聊聊Transformer。这是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。它的核心思想是通过计算输入和输出之间的注意力权重，来决定哪些信息是最重要的。Transformer在自然语言处理领域取得了巨大的成功，特别是在机器翻译和文本生成方面。好了，今天的深度学习神经网络教程就到这里啦！希望你能从中受益，早日成为AI领域的佼佼者！𐟚€

如何用SAI水彩笔刷绘制美丽芍药花特别喜欢水彩画的效果，SAI自带的笔刷可以轻松模拟水彩效果！以下是详细的学习教程： 𐟎襷奅𗯼šSAI2软件 𐟖Œ️笔刷：SAI自带的笔刷（需要调整参数，如图5所示） 𐟒𛨮𞥤‡：Wacom数位板672 步骤一：打型在临摹物体时，可以先用简单的矩形概括局部，这样勾线时不容易变形。步骤二：勾线技巧在拐角处或物体相连接处可以加粗线条，这样画面会有粗细变化，增加呼吸感。步骤三：上色提前选好范围并锁定图层，先用铅笔设置好参数，吸取多个不同深浅、同色系的颜色叠加在图形上，再用水彩笔进行涂抹晕染，适当留出一小块白色。通过以上步骤，你就可以轻松绘制出美丽的芍药花了！

实用课程《PS老照片修复学习教程》共9节课，很快就能学会，技多不压身[打call][打call][打call]

暑假学数据分析？超实用攻略！不知不觉间，2023年已经过去了一半。还在为找工作迷茫的小伙伴们，不妨看看数据分析吧！这个领域相比其他行业，条条框框少，上手也相对容易。而且，现在很多行业都离不开数据分析，掌握这项技能简直就是给自己加了个大buff，学到就是赚到！如果你打算从暑假开始学数据分析，那么无论你是开学还是上班，都能甩你的同学或同事一大截！具体该怎么学呢？学长给你整理了一些实用的方法，赶紧收藏吧！统计学（1-2周）𐟓Š 书本：《极简统计学》《深入浅出统计学》视频：小破站的可汗统计学统计学主要是描述性统计和一些图表。推荐一个方法：用Python编程语言把统计学重新写一遍。这样不仅能加深理解，还能学到编程技能。 Excel（1-2周，重点）𐟓ˆ 视频：王佩丰Excel基础、刘伟Excel基础大全书本：《我最想要的Excel数据分析书》 Excel是现有数据分析工具中应用最广的。掌握Excel的基础操作是数据分析的必备技能。 SQL（1-2周，重点）𐟓‘ 书本：《SQL必知必会》练习：SQL50题 SQL是数据分析师的必备能力。先掌握查询语句，基本的数据查询就搞定了。 BI可视化工具（2-3周）𐟎芨熩⑯𜚔ableau教程练习：跟着Tableau教程练习除了Excel，你还需要掌握一个数据可视化工具。Tableau是个不错的选择，跟着教程练习一下。 Python/R语言（补充）𐟒𛊤𙦦œ쯼š《Python数据科学手册》《利用Python进行数据分析》《R语言实战》这两个语言是面试的加分项，建议尽量学一下。尤其是R语言，掌握它会对你很有帮助。机器学习（补充）𐟤– 书本：吴恩达机器学习教程 Python：sklearn模块可以先学一些基础的算法，比如线性回归、贝叶斯、决策树、逻辑回归、SVM、协同过滤、随机森林等。数据分析思路（长期）𐟧 书本：《深入浅出数据分析》《精益数据分析》《数据科学实战》数据分析的基本步骤为：提出问题->理解数据->数据清洗->构建模型->数据分析->数据可视化。掌握这些步骤，你的数据分析能力会大大提升。总的来说，数据分析还是重在实践。能实实在在跑出数据，能分析才是落到实处。光学理论工具意义不大，反而会陷入形而上学的无用循环。好了，方法告诉你了，赶紧行动起来吧！暑假直接打败99%的同龄人！

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