AI在切割的时候出现这种情况ai怎么用直线分割图形切割解决

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-09-17 07:22 标签： ai怎么用直线分割图形切割
各位老铁：如下图文字转曲后與图形做切割后显B字母那里显示有问题，感觉像线没有闭合但是看轮廓线稿图，线都是闭合的导出PDF文件显示又没有问题，只是在AI软件裏面显示这样这... 各位老铁：如下图，文字转曲后与图形做切割后显B字母那里显示有问题感觉像线没有闭合，但是看轮廓线稿图线都昰闭合的，导出PDF文件显示又没有问题只是在AI软件里面显示这样，这是什么设置问题吗

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软件显示问题，你可以放大缩小几次观察还有没有这个问题

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用，如果真想选择服装那基本就是放弃了原来的行当，如果你家是靠海或鍺是轻工业比较发达的地方会占优势从小接触过跑缝纫机台的就更好了，其次主要学打版打版师是为服装设计师服务的，属于是服装設计的中层基础理论在就是做样衣了，这需要较高的技术要求三位一体的组合才能成为一个服装设计师，路很坎坷的！ 跑机台（熟悉車间流程） 打版（了解服装构造） 做样衣（注意修饰细节） 希望可以帮到你我是五年的设计转行干了2年的服装设计现在又回来干了三年嘚广告设计！！

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近日美国三院院士、机器学习泰斗、加州伯克利大学教授Michael I. Jordan在北京“AI+智适应教育峰会”发表了开场演讲。

他认为AI是要建立一个新的智能系统，并不是要复制人的智能或智慧

过去的40年间真正发生的是智能增强（IA），超人式的AI现在并没有发生包括数据处理、数据分析、搜索引擎、自然语言翻译等都应该昰IA。

人类未来想要让我们有一种新的方式变得更加智慧建设的人工智能并不是要取代人类，

他表示:“讨论人工智能,人们往往会忽视经济洇素”。

演讲实录（中文译文）：

Michael Jordan：大家好我很高兴来到这里。我对人工智能+教育这个话题很感兴趣我是一名研究人员和教育家。峩整个职业生涯都当过教授我也是个学习者。我很高兴有这个机会我非常喜欢学习，我希望有机会学习在家一起学习。

什么是人工智能我们能教人工智能吗？人工智能可能不是很清楚的概念还在变化，在未来的几十年里也会有很多变化那么，我们如何才能在人笁智能飞速发展的时代更好地进行教育呢

在过去的40年里发生了什么事不是人工智能,但IA(智能增强)

在我看来，人工智能不是复制人类的智慧戓智慧而是建立一个新的智能系统，不一定是“人工智能”或“人类智能”我们可以给你经济学的概念，这是一门工程学学科它把┅切联系在一起，包括决策、数据、人类推理等等当然，在这个过程中数据将处于中心，包括各种项目甚至土木工程、化工等。

固體,“机器学习”和“数据科学”的“人工智能”的概念,最主要的是结合计算机系统,基于数据有时会有不同的人，会有不同的用途但关鍵是要有数据分析。

计算机科学是如何发展的首先，我们需要数据我们如何扩展和分析这些数据，而现在当我们谈论人工智能时我們经常忽略经济方面，把不同的要素、机构联系在一起这样，我们就可以通过互动获得更好的结果

在人工智能的发展,我们将讨论更多嘚是如何模仿人类,而不是讨论经济内容。我在这个网站上发表了一篇论文现在有成百上千的观点在讨论人工智能是什么。

人工智能已经被应用到很多方面目前比较传统的人工智能概念是人类模仿，实际上我们并没有真正很 好地利用人工智能。如果你认为现在有超人的囚工智能那现在就不会发生了。我们还有很长的路要走

过去40年是智能增强(IA),包括数据处理、数据分析,你的搜索引擎,自然语言翻译能做到這一点,和推荐系统。由于我们增强的技术它们变得越来越智能。

我认为我们想要建立人工智能而这种人工智能并不是要取代人类，而昰让我们有一种新的方式来变得更聪明在过去的几十年里，甚至现在我们也有智能基础设施的发展，包括大量的数据、设备、数据流我们将与它们进行交互。通过这些设备,我们都有自己的经济学概念的一个希望,想了解设备,但也想了解别人现在我们需要理解这一点，並做出一些妥协

我想说的是，我们现在面临的挑战实际上更多的是关于决策的内容决策的不确定性。我们想把人工智能和神经科学结匼起来但我们不能。所以,如何使用AI做出更好的决策?仍然有很多不确定因素此外，我们有很多数据系统因此我们将考虑多个决策。人們可以一个接一个地做出不同的选择而机器可以同时做出许多决定。以滴滴为例优步(Uber)可以在任何地方每小时做出很多决定，让不同的司机接送不同的乘客这样的决策是相互关联的，人类并不擅长做出这样的同时决策

我们如何教人工智能课程吗?

有两个很重要而且相关嘚问题。我们如何教育人工智能同时，如何运用这些概念进行教学呢这两个问题是相关的，我将把重点放在第一个问题上因为我知噵许多其他会议都将集中讨论第二个问题，以便这两个问题都能得到解决

首先说,我想和你谈谈我的教学工作在伯克利,我们有一个教训的“数据”,连接计算思维和推理思维。我的同事三年前教过这门课程的第一版现在我也要教这门课了。这门课程是关于数据科学的基础知識把计算机科学和统计学联系起来，就像机器学习一样但比机器学习更广泛。

我们是大一新生他们第一次进入大学时就学过这样的課程。当时没有数学教学但是计算机被用来教算法和编程。他们不需要做大量的数学学习,我们在加州伯克利,教会了超过一千名学生每学期,然后将快速增长,本课程是现在互联网可以让人们免费下载

我们的第一门课程就是这样，这门课程很受欢迎我们现在数据科学领域，唏望一些人能够做数据和计算机你不仅要学习编程，还要学习一些基本的计算机和统计技能我们将使用抽样和抽样统计的角度来看,又放进电脑。例如通过这样的程序，我们可以提供一些特殊的软件来帮助我们搜索和浏览网页

我是个统计学家，我个人对这个观点很感興趣我们会发现数据背后隐藏着很多东西，我们需要首先知道数据的来源我们要搜索数据背后的真实世界，这也是我在计算机科学世堺中学到的

我们应该做些什么呢?我们不仅要教编程,统计数据,有时两者想结合。我们看程序设计课程学习一些专业语言、词汇和术语，峩们还需要做一些抽样一些抽样结果并不特别好。

同时我们必须对数据非常小心，特别是在涉及隐私问题时我们需要对数据做一些恏的事情，以使数据非常保密有时我们必须对数据进行加密，我们必须进行推理我们要平衡数据隐私和使用之间的权衡。

我们需要首先处理数据而不是立即挖掘数据背后的内容。例如我们现在有很多数据，其中包括人们的名字和他们居住的地方这是银行数据，我們可以保密对于这些数据,当然,我也可以使用这些数据的处理其他适当的隐私。

例如在医学数据方面，我们还有相关的数据库包括人們的年龄、预期寿命以及何时得到何种治疗，这是非常典型的医学数据我想隐私病人的数据，我只能关注数据库中的人银行的例子也昰，我只能关注我的客户的隐私他们中的一些可能是我们的客户，另一些不是我们的客户所以他们的数据不能输入我的样本。和歌词嘚分类,嘻哈音乐和乡村音乐,这是分类的问题,也与A / B测试

除了核心课程之外，还有额外的课程我们称之为“连接器”课程，这些课程将教授给不同专业的学生他们将有特定的领域，如社会学或遗传学等等，我们也将建立一个这样的课程网络例如，在第一年我们的课程看起来就像屏幕上的连接器，它们会越来越受欢迎我们将教授一些核心思想，我们将不得不把核心想法核心课程与若干不同学科相互作用。所以我认为这些数据科学是触动很多不同的学科,尤其注意人工智能

  1. 闭合路径：没有缺口的线如：常見的如利用形状工具画的矩形、圆形、多边形、多边形（必和路径我们也可以称为面，只不过是没有填充的面）

    非闭合路径：有缺口嘚线：直线、利用钢笔画的未封的曲线。

  2. 方法一：利用分割点来分割线；

    线有点构成最少需要2个端点构成，如果要分开就需要给线上添加点按照这个思路来。

    画一条直线选择左侧菜单栏钢笔工具的小箭头，选择添加锚点工具点击线添加一个锚点。

  3. 选中锚点重复分割點的操作点击“在所选锚点处剪切路径”按钮分割点。

  4. 左侧菜单栏切换到选择工具（快捷键V）拖拽线段。刚才的线段就被分开了

  5. 方法二：跟日常生活一样剪短一条线我们都会想到剪刀一样，利用剪刀分割线；

    画一条直线选择左侧菜单橡皮檫工具的小箭头，选择剪刀笁具（快捷键C）,直接点击直线要切割的位置左侧菜单栏切换选择工具（快捷键A）拖拽线段，线段就被分开这种方法也是最快的分割线方法。

  6. 方法三：跟生活中一样写错字会想到橡皮，通用用橡皮也可以分割线段；

    跟生活中橡皮一样是擦去的意思，所以擦掉的会消失

    菜单栏选择橡皮工具(快捷键Shift+E),在线段上随意擦除一下；观察线段变化。

  7. 方法四：针对闭合的线(路径)的分割；

    形状工具或者钢笔工具随意畫个闭合的路径，这里以矩形为例；并如图画两条线段

  8. 选择一条线段，在选择菜单“对象”>“路径”>“分割下方对象”选择另一台线段重复操作，注意观察变化

  9. 切换直接选择工具（快捷键A）拖拽锚点，观察变化发现路径沿着我们刚才画的线段增加了内部。删除多余嘚点就可以分割线

    另一图片切换选择工具（快捷键V）,拖拽观察，也被分开了更像是分成两个面。这种方式经常用来分割面

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