个人网站平面模板 个人网站平面模板怎么做

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于个人网站平面模板的问题，于是小编就整理了3个相关介绍个人网站平面模板的解答，让我们一起看看吧。

有平面设计个人简历PPT模板分享吗？

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半路出家做平面设计，工作两年多，工作套模板的多，没多大进步，怎么提升？

谢邀！

很高兴你有这样的认识，能意识到自己目前的状况，并想要改变现状提升自己，你已经迈出了改变的第一步，很棒了！

半路出家最大的瓶颈不在于工具技巧的使用，而在于设计理论设计思维的支持。工具软件操作的在熟练，如果只是模仿套用模板，没有设计理论的支撑，也是经不起推敲的没有灵魂的，很容易就被别人挑战，被人连续反问“为什么文字这么大”“为什么要放在这里不放在那里”、“有没有什么依据”、“有没有更好的方案”可能就懵逼了，自己也很纳闷，不是就应该这样吗，我感觉这样很好啊！你看，自己都说服不了自己，怎么能说服别人呢？

设计其实是可以追本溯源的，有一定的框架和思路，色彩搭配、字体的选择、排版布局等都是可以系统的学习的，下面推荐几种方法，供参考：

1、买一些设计理论方面的书籍，夯实设计基础

《设计法则》

《好设计的造型元素》

《设计配色基础》

《平面设计中的网格系统》

《设计中的设计》

怎么理解生成模型VAE？

VAE，即Auto-encoding variational bayes是13年由Kingma, Diederik P., and Max Welling. 提出的。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1312.6114

想要深刻理解VAE背后的原理需要一定的数学基础，其中涉及到变分推理和贝叶斯等。本文的重点放在对VAE的思想的理解上，重点并不是怎么去做公式的推导和解释。

首先，VAE是结合了神经网络和贝叶斯思想做的变分推理。那神经网络，在这其中起到什么作用呢？

我们知道我们可以通过增加神经网络的复杂结构，来增强神经网络的非线性拟合功能。因此可以用神经网络去逼近一些比较复杂的函数，这些函数如果不用神经网络逼近的话，可能非常复杂，甚至无法以非常显形的方式建模出来（要知道，只有一部分自然界中的规律能让我们用数学公式抽象地表达出来）。

我们再来继续看，VAE中哪一步需要神经网络的帮助？

VAE是生成模型，先不看VAE。简单地说，如果我们想要生成一个数据，可以通过什么样的方式做到呢？如下图所示，比如，我们输入一个向量[1, 0, 0, 0]，想让它经过神经网络后生成一张猫的图片，我们不断训练这个网络去减小生成的图像和原始图像的平均平方误差。那么训练完后，这个图像的信息就被保留在了网络的参数中。

按照这个想法，我们再向网络输入[0, 1, 0, 0]代表狗，让网络能生成一个狗的图片。基于这个思想，我们可以上升一个层次扩展下去，我们可以不输入独热编码，而是输入实数值向量，从而能用更低维度的向量，编码更多的图片。例如可以输入 [3.3, 4.5, 2.1, 9.8]代表猫，输入[3.4, 2.1, 6.7, 4.2] 代表狗。这个已知的初始向量就对应了VAE中提到的概念latent variable。而上述得到的网络叫做解码器，因为给网络输入一个指定的向量，就能把这个向量通过网络解码得到与编码向量对应的一张图片。但这么做的前提是，你已经知道在latent variable这个集合中，怎样的向量输给网络能生成猫，怎样的向量输给网络能生成狗。如果你不知道这个latent variable，你会怎么办，你只能去试，比如随机选一个latent variable向量输进网络，看结果会不会是你想要的猫或者狗，但这种做法实在是一言难尽，一点不像是搞科研的人干的事情。

因此，我们需要一个编码器，能够把输入的图像进行编码，而这个编码的结果不再是规律不可循的了，而是服从我们指定的简单的分布，这个编码的结果服从的分布，一方面是基于输入数据的，因此它也具备了能被解码器解码回去的能力。另一方面，它服从一种简单的我们能够掌握的分布，因此我们能够有规律可循的生成一个latent variable，把这个latent variable输入给解码器，就能生成一张图片。我们把latent variable记作Z（Z是可以有很多分量，同时它的分量也可以是一个多维向量，总之Z可以是一个多维的向量），而Z的这个分布我们可以记作q（Z）。

到此，以上就是小编对于个人网站平面模板的问题就介绍到这了，希望介绍关于个人网站平面模板的3点解答对大家有用。