2024年网页设计项目实战设计 篇1
石家庄新华学校网站设计培训目标：
1、通过学习使学员了解创意方法、设计方式、项目流程等设计应具备的网页美术设计师的岗位技能，使学员具有独立完成Web站点设计的能力。学完后能从事网站的美术设计、页面开发制作、界面设计、流媒体设计等工作。
2、通过学习使学员能运用ASP技术开发相应的基于B/S的应用程序;了解开发网站的整体管理、维护、建设等方面的前后台程序的流程和规范;掌握网络的的基本维护和管理，并能熟练对SQL数据库进行管理、设计等。完成本专业课程能够胜任网站开发工程师等职位，并能独自开发网站，具备网站开发的技能和项目实战经验。
2024年网页设计项目实战设计 篇2
初高中毕业是可以学习ui设计的，但是相对来说初高中学历较低，会对就业有很大影响。UI设计师的职业前途很好，但是初高中学历偏低，很多企业招聘门槛都是以大专最低学历为准，但如果在ui设计行业能力突出，也可以很容易获得工作。
一些初高中毕业生中考考的不理想，没有考上好的高中，将来不会上好大学，找好工作。就不知如何所措。学习UI设计也有好处，可以增长见识，扩大交往氛围，能交到很多朋友。一些对美术、计算机基础好的、感兴趣的初高中毕业生，也奔着自己的目标选择了UI设计。
适合学习人群：初高中及以上，男女不限。计算机、美术基础好的、感兴趣的人群即可
学习时间：9：00-20:00
学习时长：4个月
学习班型：全日制、晚班、周末班
一、何为网页设计
网页设计是一个广义的术语，涵盖了许多不同的技能和学科中所使用的生产和维护的网站。从AAA教育天背北京校区了解到，网页设计分为信息的架构、视觉设计等，信息的架构，它属于策划型，主要展现个人的策划能力;视觉设计属于商业艺术型，需求量非常大，现在人们越来越注重美观，而且要求越来也高，要求有良好的艺术修养，入职后还要对商业有深刻理解，如何将你的个性与商业目的完美结合。
二、就业范围广
网页设计这个行业跟的经济，文化修养有密切的关系，只有在经济蓬发的时代或在经济发达的城市才能产生价值，因此AAA教育北京校区不仅使他们掌握大量实用技术，更使他们积累丰富的项目实战经验。毕业时，他们不仅成了高素质软件人才，对职业生涯也有了更具体的规划，使他们摆脱了迷茫，重新找到了自己的职场定位。
课程种类：
1、网站配色与布局
2、Web端UI设计商业项目实战
3、HTML5网页前端技术
4、网页UI阶段项目
阶段培养目标：
1、熟悉UI设计的流程和相关规范
2、具备设计互联网主流商业网站的能力，包括：营销型企业站/门户类/电商类/游戏网站等
3、具备涉及网络营销及推广媒体的能力，包括：针对百度竞价推广的LandingPage着陆页针对电商等网站的活动推广页 针对移动端的手机站页面 针对网络营销的新媒体：微信/微博/EDM等
4、具备和前端开发技术人员的沟通协作能力，包括：网站效果图的切片能力 理解HTML5/CSS3标准、DIV CSS标准化布局 学会规避前端开发过程中的UI设计常见问题
5、UI设计的市场需求比较大;
6、UI设计的就业面广泛，学完之后可以从事平面设计、网页设计、电商设计等;
7、任何职业、岗位都是需要有才之人，只要你有足够的能力，找工作是不成问题的，不在乎你是否为女生。
学习UI设计的好处包括：UI设计的市场需求比较大;UI设计的就业面广泛，学完之后可以从事平面设计、网页设计、电商设计等;对于UI设计来说，最为需要的是有才之人，只要有足够的能力，找工作是不成问题的。
2024年网页设计项目实战设计 篇3
响应WEB概念在移动互联网兴起的初期，的确很火，它主要解决原PC网站样式向移动端过渡的问题，以一套前端代码适配PC、手机和其他显示设备，以较小的代价实现网站产品的多维呈现。
我个人作为勉强的全栈，曾经选用过最热的Bootstrap前端框架，开发过一些web应用。虽然后来，随着移动端越来越成为重点实现方向，感到响应式网站设计，并不能为移动网站带来优良的体验和高开发效率，至少在我近几年的项目中，面向移动端，已经完全放弃了响应式开发方法，采用了更纯粹的移动前端框架，以适应不仅是web，还有APP、小程序的前端需求。
但是，并不能说响应式web设计落伍了，没用了。根据项目特点，人员技术力量，选用最适合的方法，做最优秀的实现，是开发的实践准则。
下面，围绕实战开发响应web的大致方法、流行的框架工具介绍、响应式的优缺点总结，展开一些叙述和讨论。什么是响应式网站设计？
响应式网页设计 Responsive Web Design，从开发角度上讲，就是使网页能通过识别屏幕宽度、做出相应调整的网页设计，它面向的设备是超宽屏幕、pc显示器、平板电脑、手机。这里面大家很容易忽视超宽屏幕的设计，因为很多开发者为了简化设计，往往在针对超宽屏幕只做居中处理。
实现原理
通过css样式语言，有时候也会结合一些javascript，考量屏幕宽度，自动调整网页显示和布局，以适应不同尺寸屏幕的浏览优化体验。
实现目标
最好的响应式设计，就是设计者开发出一套全端网页，为电脑、手机、平板等不同终端的用户提供更加舒适的界面和更好的交互体验，比如手机端的触摸和PC端鼠标操作效果。而且随着目前大屏幕移动设备的普及，响应式开发方法还是有自己独特的优势。响应式网站开发方法
布局
在构建响应式网站或改造旧网站成为响应式结构时，首先要考虑的就是布局。
主要是两部分页面元素：
延展全屏宽的元素，比如我们在PC贯穿全屏宽的元素，css: width:100%；
主内容块的最大宽度定义，以下定义了4种常见分辨率的容器最大宽度；
@media (min-width: 576px) {
.container { max-width: 540px; }
}
@media (min-width: 768px) {
.container { max-width: 720px; }
}
@media (min-width: 992px) {
.container { max-width: 960px; }
}
@media (min-width: 1200px) {
.container { max-width: 1140px; }
}
媒体元素宽度定义
下面的CSS代码将确保图片永远不会比其父容器大：
img { max-width: 100%; height: auto; }
或者根据设备的分辨率不同，需要显示不同size的图片:
<img src=" image.jpg" alt="" data-src-600px=" image-600px.jpg" data-src-800px =" image-800px.jpg" />
这种弹性显示媒体的方式，需要借助CSS或JS的方式实现。
版式（Typography）定义
这是响应式设计中最重要的部分，有很多响应式设计的排版方式需要注意，比如：
CSS3规范中包含了一个定义尺寸的元素rem。它的工作原理与em几乎相同，但是rem的大小相对于html元素而言，这使得rem比em更容易使用。
html { font-size:100%; }
通过以下CSS代码可以定义不同分辨率下的相对字体大小。
@media (min-width: 640px) { body {font-size:1rem;} }
@media (min-width:960px) { body {font-size:1.2rem;} }
@media (min-width:1100px) { body {font-size:1.5rem;} }最流行的响应式框架
使用前端框架可以提高前端开发的效率。通常框架已经为开发者搭好了脚手架，只需要在上面累加我们的特殊需求就可以了，这帮助码农减少编码工作量，并节省了宝贵的时间。
当前有各种各样的响应框架可用，并且新仍在不停的进化更新。在众多选择中，选择适合的框架是很困难的。下面列举了几个最流行的响应框架。
Bootstrap
Bootstrap是国内最流行、最快速、最友好的框架。这个框架是2011年由Twitter的开发者创建的。目前，整个网络上有数百万的网站都在运行这个神奇的框架。在GitHub他的追捧数量已经超过了100多K。
Bootstrap包括了HTML、CSS和JavaScript。你可以轻松地开发各种规模和复杂度的响应式网站。
Foundation
Foundation是一个企业级的前端框架。FaceBook、eBay、Mozilla、Adobe、HP、思科、迪士尼等都在他们的网站上使用这个框架。
它相当复杂，不适合新手使用。Foundation具有可读性、灵活性、语义性和完全可定制性。Foundation自带GPU加速功能，可实现闪电般的快速和流畅的动画效果。它提供了Fastclick.js，可在移动设备上快速渲染。
Pure
非常轻的一个框架。该框架包含响应式CSS模块，是为迎合移动市场而开发的。开发人员可以使用各种样式、CSS模块以及组件和可定制的工具来开发网站。
Semantic UI
SemanticUI是相对较新的框架，但它在很多方面都很突出。它已经成为非常流行的前端框架之一。它使用的是自然语言。
Semantic的性能记录功能让你可以追踪到代码的瓶颈，而无需深挖堆栈痕迹。使用Semantic，直观的底层之上可以配备一个高级主题变量，让您有充分的设计自由度。
Semantic UI集成了大量的第三方库。因此整个开发过程会更容易一些。响应设计的优点
响应式方式可以在台式机，平板电脑或智能手机上构建流畅运行的web样式设计 。它的实质是一种适配性的编码设计，它具备很多优点：开发维护一套前端响应式代码，可以适配多种显示设备。只需要拥有一个入口网址，无须通过脚本，判断浏览设备而重定向访问，更不需要配置二级域名。简化SEO（搜索引擎优化），响应式设计，无需为移动版本创建特定的内容，这对SEO友好的。搜索引擎收录的只是内容，而对网页语言代码毫无兴趣。因此，谷歌百度在一段时期还建议优先考虑响应式设计。有可能会节约开发成本？这一点我自己也很有疑惑，我个人认为如果是仅仅适配显示的话，响应式设计的确可以节约成本，但精致的移动端交互设计，还是纯移动框架最受用。简化网站推广数据分析，无论来自什么入口，都一网打尽所有访问数据。响应设计的缺点
尽管响应式设计有很多优点，那么缺点应该被忽略吗？事实并非如此。响应式网页设计有一些需要注意的缺点。为了在一套体系框架下，去做各分辨率下的大小显示适配、内容取舍，那种煎熬你体验过吗？
某些响应式网站的加载时间会更长。因为将加载一些不必要的HTML / CSS。例如，很多响应站点上的图像只是在视觉上按比例缩小，而没有采用媒体内容的弹性加载策略。
耗时的开发。对于响应式网站而言，这是一项耗时的任务。如果您打算将现有网站转换为响应式网站，则可能需要更多时间。
响应式Web设计的流体布局，使设计人员难以很好地控制设计风格。设计人员正在尝试分别针对移动和桌面布局显示线框和设计原型。只有改进了这两种布局，才能真正实现响应式Web设计策略。UX（用户体验）不佳。通过响应设计，您想要同时满足台式机和移动用户的需求。但是，移动设备和台式机毕竟是完全不同的用户体验。因此，有很大风险可能同时失去两类用户。需要承受内容的取舍。排版的需要、推广策略的不同、体验的差异，造成移动版本的内容很可能与桌面版本的内容不一致。因此，采用响应式设计不可能使您的内容适应这些设备中的每一个，那么在一个页面里用技术实现这种取舍，是很痛苦的。写在最后
选择了开发，终会有学不动的那天，对于前端、后端、运维、全栈，都是一样。某项技术熟练了，我们总希望它的生命周期长一点。如果有一天，对新技术的那种兴奋感不再有的时候，做一个方向的了解者规划者也是不错的。
希望所有Coder身体健康，永远快乐。
2024年网页设计项目实战设计 篇4
Python作为一门广泛应用的编程语言，对于初学者来说，通过实际项目的练习是提高编程技能的有效途径之一。在这篇文章中，我们将介绍一些适合Python初学者的练手项目，这些项目循序渐进，有助于深入理解Python的各个方面。
一.学习Python需要掌握的技能
成为Python高手需要一定的时间和实践，但以下是一些建议，可以帮助你更快入门并提高技能：
学习基础知识：
- 了解Python的基本语法、数据类型、控制流等。
- 学习函数、模块和包的使用。
深入理解数据结构和算法：
- 学习常见的数据结构（列表、字典、集合、元组等）和算法。
- 知道如何选择和使用适当的数据结构和算法是提高性能的关键。
阅读Python文档和PEP：
- 学会查阅官方文档和PEP（Python Enhancement Proposals）。
- 这有助于你深入理解Python的一些高级特性和最佳实践。
使用版本控制：
- 学习使用Git进行版本控制，这对于协作和代码管理非常重要。
掌握面向对象编程：
- 了解类和对象的概念，学会使用继承、封装和多态。
- 学会设计和实现面向对象的解决方案。
掌握异常处理：
- 了解如何使用`try`和`except`块来处理异常。
- 编写健壮的代码需要处理可能发生的错误。
学习模块和库：
- 掌握Python的标准库，了解常用的第三方库。
- 熟悉常见的数据科学、机器学习、Web开发等领域的库。
实践项目：
- 通过实际项目锻炼自己的技能。
- 可以选择参与开源项目，这有助于学习和与其他开发者互动。
刻意练习：
- 解决编程挑战和算法问题，如LeetCode、CodeSignal等。
- 刻意练习是提高编程技能的有效方式。
参与社区和网络：
- 参与Python社区，加入社交媒体和论坛，与其他开发者互动。
- 学习他人的经验和最佳实践。
持续学习：
- Python生态系统不断发展，持续学习新的技术和工具是成为高手的关键。
记住，成为高手是一个渐进的过程，需要不断学习和实践。不断挑战自己，积累经验，并深入理解Python的核心概念，你将逐渐变得更加熟练。
需要Python的学习资料的小伙伴可以戳→怎样学好python？
1.1 AI游戏项目
随着游戏产业的蓬勃发展，游戏开发者们对游戏AI的需求也越来越强烈。在游戏AI的研究和应用上，有许多成熟的模型和方法可以参考。比如，AlphaGo，AlphaZero等强化学习方法、DQN、DQN+AlphaGo等结合强化学习和蒙特卡洛树搜索的方法、基于规则的决策方法。不过，这些模型和方法都存在一些缺陷。
首先，这些模型和方法并不能完全解决游戏AI难题，尤其是在制作更加复杂的游戏中。第二，它们主要面向的是静态（比如围棋和DOTA），而忽略了游戏AI所面临的动态环境变化以及如何适应它。第三，它们的训练数据集很少，导致它们的泛化能力差。第四，它们不一定能够在实际运行环境中提升效果，因为它们可能依赖于经验，并且只能在特定的环境中工作。最后，当环境改变时，需要重新训练模型，因此它们需要较长的时间才能得到更新迭代。
遗传算法（GA）是一种进化计算模型，是搜索和优化的一种方法。其背后理念是，先随机产生初始种群，然后不断地进行变异和交叉运算，最后筛选出一组优秀的个体，作为结果。遗传算法的基本思路是，将种群看做有着一定基因结构的有机生物，并根据已有的遗传信息，对这些基因结构进行变异和交叉，从而生成新的个体。适应度函数反映了个体对于目标函数的适应程度，适应度函数值越高，个体越容易被保留。
基于生成式学习的游戏AI（Genetic-Based Game AI）是一种游戏AI学习模型。该模型以遗传算法作为训练和指导生成游戏AI的方式，包括动态的影响、模拟的运行环境以及蒙特卡洛树搜索算法。该模型采用了最新游戏AI技术，可以解决游戏AI面临的诸多困难。
该模型的基本思想是，借鉴遗传算法的理论，通过模拟各种游戏规则和行为，开发出游戏AI。在设计游戏AI时，我们可以按照遗传算法的标准套路来处理：
初始化种群：随机生成一些个体作为种群。编码：将游戏场景转换为适合遗传算法的输入形式，例如，将棋盘上的每个格子都对应一个编码，每个编码又可以唯一标识一个格子。选择：根据适应度函数对当前种群进行排序，确定优质个体。交叉：将优质个体进行交叉，生成新的个体。交叉的标准是保持父代和子代之间的差异。变异：将优质个体进行变异，改变一些编码，增加一些无意义的差异。更新种群：将优质个体替换掉旧的种群。执行游戏：在真实的游戏场景中训练生成的游戏AI。测试：测试游戏AI的表现，并根据测试结果调整遗传算法的参数，或者重新初始化种群。
实现代码：
代码的详细解析：
环境定义（TowerEnv）:
- `action_space`: 定义环境中可能的动作（'up', 'down', 'left', 'right'）的列表。
- `observation_space`: 一个列表，结合了位置和距离的编码。
- `reset`: 重置环境状态的方法。
策略模型定义（PolicyModel）:
- 初始化方法包括定义输入形状（input_shape）、动作数量（num_actions）和创建一个神经网络模型。
- 模型包含一个输入层、一个具有 ReLU 激活函数的隐藏层、一个 Dropout 层和一个具有 softmax 激活函数的输出层。
- 使用 Adam 优化器和稀疏分类交叉熵损失函数进行编译。
价值模型定义（ValueModel）:
- 初始化方法类似于策略模型，但输出层是具有线性激活函数的单个神经元。
- 使用 Adam 优化器和均方误差损失函数进行编译。
训练和测试:
- `train` 和 `test` 函数的具体实现没有提供，但它们用于训练和测试模型。
主程序:
- 创建了一个 TowerEnv 的实例作为环境。
- 初始化了策略模型（policy_model）和价值模型（value_model）。
- 调用 `train` 方法进行模型训练。
- 调用 `test` 方法在真实游戏中测试策略模型和价值模型的性能。
项目地址：
CharlesPikachu/AIGames: use AI to play some games. (github.com)
1.2 Faster RCNN算法复现
Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）是一种经典的目标检测算法，其结构包括两个主要部分：区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）和目标检测网络。
Faster Rcnn是双阶段目标检测家族中的一员，由Rcnn -> Spp-net -> Fast Rcnn 再到Faster Rcnn，Faster Rcnn中首次使用深度学习的方法进行关键区域的提取，真正实现了end to end的目标检测，Faster Rcnn是双阶段目标检测系列最关键的节点，其后出现的Mask Rcnn与Cascade Rcnn都是基于Faster Rcnn而来，本次实现一个简要版的Faster Rcnn以增强自己对其的理解。
在之前参加天池比赛时，使用了Faster Rcnn和FPN，并做出了一定的改进也取得了不错的成绩，但当时是在mmdetection框架的基础上进行改进，难免无法顾及一些细节，通过这次从头开始实现Faster Rcnn和FPN，对细节方面有了更好的掌握，相信在实现了Faster Rcnn后，双步和和单步的目标检测算法我都可以进行简要版的复现，下图是Faster Rcnn的结构图。
Fast R-CNN 提出背景
目标检测 任务比 图像分类 任务更为复杂，其具体有以下两个方面的 挑战 ：
需要处理大量的候选对象区域（candidate object locations） ；
这些候选区域只是粗略的定位，需要加以改进才能实现精确的定位 ；
这些问题的解决方案会影响目标检测最终的 速度 和 精度 ；
基于此作者提出了一种单阶段训练算法 (single-stage training)，
该算法通过 共同学习(jointly learns) 候选对象分类(classify object proposals) 和 空间位置优化(refine their spatial locations) ；
R-CNN 缺点
虽然 R-CNN 利用深度卷积网络实现了较好的目标检测效果，但仍存在着以下的 缺陷 ：
训练是一个 多阶段 的过程 (ConvNet → SVMs → bounding-box regressors)；
训练在 空间和时间 上都很昂贵 ( 每个候选区域提取的特征都需要通过磁盘写入和读取) ；
物体检测很 慢 ( 需要对每个候选区域进行特征提取 ) ；
而 R-CNN 的检测速度很慢源于对于每一个建议对象都会执行ConvNet前向传播，而没有使用共享计算 ；
空间金字塔池化网络 (Spatial pyramid pooling networks) SPP-Net 的提出通过 共享计算 实现 R-CNN 的加速 ；
如上图所示，输入图像(input image) 通过 卷积层(convolutional layers) 后提取到特征的 特征图(feature maps of conv5) ，
在最后的 全连接层(fully-connected layers) 之前，加入 空间金字塔池化层(spatial pyramid pooling layer) 实现固定尺寸的输出 ；
如上图所示，采用了三层金字塔结构，将每一层特征图分别划分成 4×4、2×2、1×1 大小的子块，得到 (4×4 + 2×2 + 1×1) = 21个子块 (Spatial bins) ，
对每一个Spatial bins 进行 MaxPooling，就可以实现21维的特征向量的提取，将它们连起来就形成了一个 固定长度的特征向量 ，
这样 256 层特征图一共包含了(4×4 + 2×2 + 1×1) * 256 维特征 ；
但 SPP-Net 依然存在着明显缺点：训练是一个多阶段的过程，特征依然要保存在磁盘中，无法更新SPP层之前的卷积层 ；
项目地址：
DetectionBLWX/ssdetection: ssdetection is a general framework for our research on strongly supervised object detection. (github.com)
1.3 音乐下载器
Music-dl是一个基于Python3的命令行工具，可以从多个网站搜索和下载音乐。
Music-dl是一个基于Python3的命令行工具，最初由开发者团队为了满足用户在多个音乐网站上搜索和下载音乐的需求而创建。该项目的灵感来自对用户友好且高效的音乐下载工具的需求，以便在命令行环境中轻松实现音乐下载。
目的：
Music-dl的主要目的是提供一个简单而强大的工具，使用户能够从各种音乐网站中检索和下载他们喜欢的音乐。通过支持多个网站，Music-dl旨在为用户提供更大的灵活性和选择，以满足他们多样化的音乐品味和需求。
功能特点：
- 多网站支持：Music-dl支持从多个知名音乐平台检索和下载音乐，为用户提供广泛的选择。
- 命令行界面：作为一个基于命令行的工具，Music-dl注重简洁性和高效性，使用户能够通过终端轻松地执行搜索和下载操作。
- 开源：Music-dl是一个开源项目，允许开发者参与和贡献，以不断改进和扩展其功能。
如何使用：
用户可以通过命令行输入关键字，Music-dl将在支持的网站上搜索匹配的音乐，并提供下载选项。例如：
music-dl search "歌曲名称" music-dl download <音乐链接>
通过这些简单的命令，用户可以轻松地在终端中管理他们的音乐下载任务。
这是一个简短的背景介绍示例，你可以根据实际情况和项目的特性进行调整。
使用方式：
$ music-dl --help Usage: music-dl [OPTIONS] Search and download music from netease, qq, kugou, baidu and xiami. Example: music-dl -k "周杰伦"
Options:
--version Show the version and exit.
-k, --keyword TEXT 搜索关键字
-s, --source TEXT 数据源目前支持qq netease kugou baidu xiami flac
-c, --count INTEGER 搜索数量限制
-o, --outdir TEXT 指定输出目录
-x, --proxy TEXT 指定代理（如http://127.0.0.1:1087）
-m, --merge 对搜索结果去重和排序（默认不去重）
-v, --verbose 详细模式
--help Show this message and exit.
CharlesPikachu/musicdl: Musicdl: A lightweight music downloader written in pure python. (github.com)
二. 总结
这篇文章介绍了一系列适合Python初学者的练手项目，并提供了学习Python所需的基本技能。我首先列举了学习Python的基础知识，包括语法、数据类型、控制流等，然后强调了深入理解数据结构、算法、面向对象编程等重要概念。
在介绍学习技能的同时，文章列举了一些建议，如实践项目、参与开源项目、刻意练习、参与社区和网络等，以帮助读者更好地应用所学知识。最后，文章提到持续学习是成为Python高手的关键，因为Python生态系统不断发展。
本文分享自华为云社区《【云驻共创】Python 的练手项目有哪些值得推荐？》，作者：柠檬味拥抱。