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Materiales de copia de nivel básico pintados a mano para interiores

¡Puedes copiar las pinturas de Chen Hongwei! Pluma de rastreo. Marcadores. ! 1 par de lápices.

Una de las ventajas de los rotuladores es que son cómodos y rápidos. Las herramientas no son tan complicadas como la acuarela y el gouache. Papel y bolígrafo son suficientes. Generalmente utilizo dos tipos de papel: uno es papel de copia normal, utilizado para dibujos y bocetos, y el otro es papel de ácido sulfúrico (A3).

Los rotuladores al agua de Swan son una gran herramienta para dibujar.

Los rotuladores a base de aceite de ZG son los mejores que tengo, con la mejor calidad y rendimiento.

Los marcadores a base de aceite de TOUCH tienen buen color, son baratos y rentables, alrededor de 8 yuanes.

El rotulador a base de aceite American Sanfu tiene dos cabezales. Puedes cambiar el ángulo del bolígrafo para dibujar diferentes trazos. El color es suave y el efecto es mejor que TOCH al mismo precio. Unos 8 yuanes cada uno.

P: ¿A qué debo prestar atención a la hora de elegir un rotulador?

Respuesta: Los rotuladores se dividen en base agua y base aceite. ¿Sabías? Los marcadores a base de aceite son de secado rápido, resistentes al agua y a la luz. Rotulador al agua, azul brillante, transparente. Además, si lo aplicas con un bolígrafo mojado en agua, el efecto será el mismo que el de la acuarela. Algunos marcadores a base de agua se vuelven impermeables cuando se secan. Cuando quieras comprar un rotulador, debes comprender las propiedades del rotulador y la sensación de dibujar. Esta herramienta de dibujo, el rotulador, se puede adquirir en el estudio de diseño. Puedes dibujar con solo abrir la tapa y colorear varios materiales.

P: Los rotuladores vienen en muchos colores. ¿Con qué color debería empezar?

Respuesta: Los marcadores no se mezclarán incluso si se colorean repetidamente, por lo que es mejor para los principiantes tener cincuenta colores. De hecho, el rotulador es originalmente un material pictórico que expresa pinceladas. No sólo el color, sino también la forma del bolígrafo, la forma de la pintura plana y el tamaño del área pueden mostrar diferentes expresiones. Para expresar libremente puntos, líneas y superficies, lo mejor es coleccionar varios marcadores. El rotulador de dos bolígrafos es bastante fácil de usar.

P: ¿En qué papel debo dibujar para que los colores se vean más vivos?

Será mejor que dibujes en un bloc de papel diseñado para rotuladores. Pero si el dibujo es grande, se puede dibujar en papel de calco. Un experto copiaba el manuscrito en un bloc y luego lo coloreaba. De esta forma, aunque la coloración falle, basta con hacer otra fotocopia y volver a dibujarla.

P: ¿A qué debes prestar atención al elegir un micrófono?

Respuesta: Los rotuladores se dividen en base agua y base aceite. ¿Sabías? Los marcadores a base de aceite son de secado rápido, resistentes al agua y a la luz. Rotulador al agua, azul brillante, transparente. Además, si lo aplicas con un bolígrafo mojado en agua, el efecto será el mismo que el de la acuarela. Algunos marcadores a base de agua se vuelven impermeables cuando se secan. Cuando quieras comprar un rotulador, debes comprender las propiedades del rotulador y la sensación de dibujar. Esta herramienta de dibujo, el rotulador, se puede adquirir en el estudio de diseño. Puedes dibujar con solo abrir la tapa y colorear varios materiales.

P: Los rotuladores vienen en muchos colores. ¿Con qué color debería empezar?

Respuesta: Los marcadores no se mezclarán incluso si se colorean repetidamente, por lo que es mejor para los principiantes tener cincuenta colores. De hecho, el rotulador es originalmente un material pictórico que expresa pinceladas. No sólo el color, sino también la forma del bolígrafo, la forma de la pintura plana y el tamaño del área pueden mostrar diferentes expresiones. Para expresar libremente puntos, líneas y superficies, lo mejor es coleccionar varios marcadores. El rotulador de dos bolígrafos es bastante fácil de usar.

P: ¿En qué papel debo dibujar para que los colores se vean más vivos?

Será mejor que dibujes en un bloc de papel diseñado para rotuladores. Pero si el dibujo es grande, se puede dibujar en papel de calco. Un experto copiaba el manuscrito en un bloc y luego lo coloreaba. De esta forma, aunque la coloración falle, basta con hacer otra fotocopia y volver a dibujarla.

上篇: ¿Cómo analizar y procesar big data? Análisis de big data Como todos sabemos, big data ya no es simplemente el hecho de que los datos son grandes, sino que la realidad más importante es el análisis de big data. Solo a través del análisis podemos obtener una gran cantidad. de información inteligente y profunda, información valiosa. Luego, cada vez más aplicaciones involucran big data, y los atributos de estos big data, incluida la cantidad, velocidad, diversidad, etc., muestran la creciente complejidad de big data. Por lo tanto, el análisis de big data es particularmente importante en el campo de big data y. Puede Se dice que es el factor decisivo para determinar si la información final es valiosa. Con base en este conocimiento, ¿cuáles son las metodologías populares para el análisis de big data? 1. Análisis visual. Los usuarios de análisis de big data incluyen expertos en análisis de big data y usuarios comunes, pero el requisito más básico para el análisis de big data para ambos es el análisis visual, porque el análisis visual puede presentar intuitivamente las características de big data y los lectores pueden entenderlo fácilmente. es tan sencillo como mirar la imagen y hablar. 2. Algoritmo de minería de datos. El núcleo teórico del análisis de big data son los algoritmos de minería de datos. Varios algoritmos de minería de datos basados ​​​​en diferentes tipos y formatos de datos pueden presentar de manera más científica las características de los datos en sí. Es precisamente debido a estas diversas estadísticas reconocidas por los estadísticos de todo el mundo. Los métodos (que pueden describirse como verdad) pueden profundizar en los datos y descubrir valores reconocidos. Por otro lado, estos algoritmos de minería de datos pueden procesar big data más rápidamente. Si un algoritmo tarda varios años en llegar a una conclusión, se perderá el valor de big data. 3. Análisis predictivo. Una de las aplicaciones definitivas del análisis de big data es el análisis predictivo, que extrae características de big data y construye modelos científicos, y luego introduce nuevos datos a través de los modelos para predecir datos futuros. 4. Motor semántico. La diversidad de datos no estructurados plantea nuevos desafíos al análisis de datos y necesitamos un conjunto de herramientas para analizar y refinar sistemáticamente los datos. Los motores semánticos deben diseñarse con suficiente inteligencia artificial para extraer información de los datos de forma proactiva. 5. Calidad de datos y gestión de datos. El análisis de big data es inseparable de la calidad y la gestión de los datos. Los datos de alta calidad y la gestión eficaz de los datos pueden garantizar la autenticidad y el valor de los resultados del análisis, ya sea en investigaciones académicas o aplicaciones comerciales. La base del análisis de big data son los cinco aspectos anteriores. Por supuesto, para un análisis de big data más profundo, existen muchos métodos de análisis de big data más distintivos, más profundos y más profesionales. Tecnología de adquisición de datos de big data: las herramientas ETL son responsables de extraer datos de fuentes de datos distribuidas y heterogéneas, como datos relacionales, archivos de datos planos, etc., después de la limpieza, conversión e integración a la capa intermedia temporal, y finalmente cargarlos en los datos En un almacén o mercado de datos, se convierte en la base para el análisis y procesamiento en línea y la extracción de datos. Acceso a datos: base de datos relacional, NOSQL, SQL, etc. Infraestructura: almacenamiento en la nube, almacenamiento de archivos distribuidos, etc. Procesamiento de datos: el procesamiento del lenguaje natural (NLP, Natural Language Processing) es una disciplina que estudia los aspectos lingüísticos de la interacción persona-computadora. La clave para procesar el lenguaje natural es permitir que la computadora "comprenda" el lenguaje natural, por lo que el procesamiento del lenguaje natural también se denomina comprensión del lenguaje natural (NLU, Natural Language Understanding), también conocida como lingüística computacional (Lingüística computacional). Por un lado, es una rama del procesamiento de información del lenguaje y, por otro, también es una de las disciplinas centrales de la inteligencia artificial (IA). Análisis estadístico: prueba de hipótesis, prueba de significancia, análisis de varianza, análisis de correlación, prueba t, análisis de varianza, análisis de chi-cuadrado, análisis de correlación parcial, análisis de distancia, análisis de regresión, análisis de regresión simple, análisis de regresión múltiple, regresión por pasos, predicción de regresión y análisis residual, regresión de crestas, análisis de regresión logística, estimación de curvas, análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales, análisis factorial, agrupamiento rápido y métodos de agrupamiento, análisis discriminante, análisis de correspondencia, análisis de correspondencia multivariado (análisis de escala óptimo), tecnología de orientación, etc. Minería de datos: clasificación, estimación, predicción, agrupación por afinidad o reglas de asociación, agrupamiento, descripción y visualización (descripción y visualización), minería de tipos de datos complejos (texto, red, imágenes gráficas, video, audio, etc.) Predicción de modelos: predicción Modelado, aprendizaje automático, simulación de modelado. Visualización de logros: computación en la nube, nube de etiquetas, diagrama de relaciones, etc. 下篇: ¿Qué tal el Xiaomi Mi 10 Youth Edition? ¿Cómo se utiliza para grabar vídeos?

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