网页设计有什么技巧?
1、使用正确的网页格式图，能让网站访问速度提升一半。这里有个选择适合的文件格式的技巧：如果图片是单色，那最好储存为PNG或者GIF格式图片；如果是连续性的色调图则最好储存为JPG格式的图片。网上还有很多的辅助工具可以帮助你进一步优化你的图片，降低他们的文件大小。
2、旋转法 – 将页面的主体或局部进行旋转 我们一般的页面版式都是方方正正，四平八稳，有点呆板。如果将局部或整体适当的旋转，打破稳定的构图，画面就会动感有趣一些。
3、在网页设计中，层次结构的构建是关键。仅依赖字体大小差异的对比方式，已不再能满足需求。现代ui设计师倾向于使用色彩和字重来营造层次，通过选取相近色系，将内容分为重要、次要和辅助部分，以不同颜色和字重凸显层次。阴影设计是提升高级感的另一个重要方面。
4、将以往项目放在一个文档中，以便将来快速使用 相信设计人员都有同感，那就是有些元素可以多个项目共用，如标志、符号、图标等，所以你可以将常用的元素放到 illustrator 或photoshop文档中，这样在进行新的项目时就不用花费时间去重新制作或者去之前设计中寻找图标或者符号。
5、优秀的网页设计之设计技巧：创意。这一点从我们上学开始老师经常挂在嘴边的事，创新是一个人不断前进的动力，无论你从事什么工作，只要生活，就会有创意。好的创意会为你加分。整体风格要一致。设计前先构思整体要什么样的风格，前后如何搭配，衔接看起来才更舒服。主次分清，文字设计。
分享4个模糊技巧,来提升你的设计水平
以下是四个可以提升设计水平的模糊技巧： 毛玻璃效果 应用场景：尤其适用于网页和UI设计。 实现方法：将背景设置为半透明状态，或者利用滤镜功能使背景呈现模糊状态。这种半透明磨砂的形态能赋予设计高级感与层次感。 模糊前景 应用场景：在图片或整体设计中使用。
文字模糊同样是一种独特的设计手法。通过将文字设置为模糊效果，可以产生前后层次感，使得文字与背景产生对比，增强设计的视觉冲击力。在海报设计或Banner中，这种技巧能够为作品增添更多个性与创意。动态模糊则能为设计作品增添动感与活力。
使用长曝光技术拍摄运动物体，可以得到模糊的运动轨迹，与画面中的静止物体形成鲜明的动静对比。这种技巧常用于表现繁忙的街道、流动的河水等场景，通过动静结合，营造出独特的视觉效果。旋转创造美丽色彩：将色彩鲜艳的物体旋转起来，并使用稍慢的快门速度拍摄，可以得到一片略微模糊的绚丽色彩。
基于图像分割网络HRNet实现人像分割
1、基于图像分割网络HRNet实现人像分割的步骤如下：环境搭建：推荐在GPU版本的PaddlePaddle下运行PaddleSeg。安装PaddlePaddle及其相关依赖，具体安装教程可参考PaddlePaddle官网。数据处理：使用如Supervisely发布的人像分割数据集，该数据集包含大量精细化标注的人像图片。将数据集转化为PaddleSeg可直接加载的数据格式。
2、在模型构建方面，PaddleSeg提供了适用于人像分割任务的模型，包括通用人像分割模型和半身像分割模型。PPSeg开放了在大规模人像数据上训练的三个模型，这些模型能满足服务端、移动端和Web端多种使用场景的需求。我们特别推荐使用HRNet w18 small v1模型进行实验。
3、动机：当前方法存在基于FCN的分辨率损失问题，导致信息丢失。HRNet通过保持不同分辨率的特征图并联，形成高分辨率网络，解决分辨率损失问题，从而提高语义分割的精度。HRNet-W48采用4个stage和stem net、high-resolution network与segment head，实现高效、高精度的分割。
4、主流基于深度学习的图像分割方法基于FCN（Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation），具有像素到像素的逐像素对应思想，易于理解，广泛应用于各种像素级理解的视觉任务。然而，基于FCN的语义分割方法面临三个主要挑战：分辨率低、上下文信息缺失和边界错误。
5、首先，多尺度输入网络如人脸检测的MTCNN，通过多任务级联网络，实现联合人脸检测和对齐，提升了精度和实时性。接着，特征融合网络如Deeplab V3，通过空洞卷积和空洞空间金字塔池化，捕捉多尺度上下文，提升语义图像分割效果。
在GUI设计中如何运用模糊和投影
1、《在GUI设计中如何运用模糊和投影（上）》模糊效果移动APP中的模糊效果 当年苹果推出iOS 8时，它开始在app设计中运用模糊效果，尤其是当它出现在屏幕中的时候。最重要的变化之一是使用了高斯模糊，最明显的就是控制中心，你只要从屏幕底部上滑就可以拉出控制中心，而这时候背景是模糊的。
2、参数设置不正确：在PTGui的优化过程中，您可能在参数设置上出现了错误。请确保选择了正确的投影模式、镜头类型以及拼接选项（如水平或垂直拼接）。还要注意检查图像对齐选项、控制点以及其他相关设置是否正确。 不匹配的控制点：优化过程依赖于控制点来确定图像的对齐和拼接。
3、在学习阶段，尝试在Turbo C中创建GUI引擎，但了解到UCShell的复杂性和难度后，决定放弃。随后，对Turbo Vision的实现感到震惊，了解了事件驱动等效果的实现方法。在键鼠操作方面，使用DOS TSR以及OVL技术，完成了基于命令的计算器项目，加入鼠标功能后，面临了平滑滚动算法的挑战。
4、为了实现交互功能，我们使用了dat.gui库来创建一个交互条。
