Photoshop練功坊 -入門操作到進階合成
很多張完全由 Photshop 完成的宣傳海報
一組可以在 Facebook 上發佈的系列宣傳圖
隨心所欲的去背照片
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小編
2021/10/08
給Photoshop的初學者
書名：Photoshop完美編修設計事典
作者：永樂雅也/ 高橋Toshiyuki/ 黑田明臣/ 楠田諭史
本書能滿足下列這些需求：
想了解經典的後製技巧
想突顯人物的印象
想使用流行的影像效果
想讓風景變得截然不同
想加入文字與標誌
想創造難以置信的合成影像
想製作令人激賞的設計
想創作有趣的影像拼貼作品
適合這樣的你：
Photoshop影像後製初學者
想進一步利用Photoshop拓展作品設計理念的人
想學習立刻能在職場派上用場之技巧的人
目錄
1 BASIC
一開始介紹的是基本的後製與加工的技術，其中包含調整亮度、對比，變更色調與裁切的方法，也講解一些使用照片之際的巧思，都是一些學會之後就無比便利的技巧。
2 PERSON
接著要介紹人物的後製與加工方法，其中包含肌膚、頭髮、嘴唇這些部分的修正方法，以及改變照片的氛圍，加深照片的印象，這些都是針對人物後製時的常用技巧。
3 SCENE
這章介紹花朵、風景或建築物這類日常風景照片的後製手法。
4 TYPOGRAPHY
這裡有文字或標誌所需的後製創意，這章要介紹許多方便的技巧，讓我們學會如何將文字或標誌轉換成酷炫的活版印刷或類比質感。
5 COOL& CUTE
這一章要介紹能於「可愛場景」、「酷帥場景」使用的後製加工創意，這也是想讓作品更有味道之際的實用技巧。
6 COLLAGE
接下來要介紹有趣的影像拼貼技巧。使用影像拼貼技巧可將多張影像拼成令人驚豔的畫面。
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熱門精選
【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
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更多AI課程推薦：
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104學習精靈精選課程
想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
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PhotoShop 360度照片編修教學
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小編
2021/10/08
Photoshop設計幫幫忙
書名：Photoshop設計幫幫忙
作者：上原ゼンジ/ 加藤才智/ 高橋としゆき/ 吉田浩章/ 浅野桜
一本完全從使用者角度編寫，書中列有常見使用者的問題，提供像字典一樣查閱，所有範例操作都在1～2頁內完成。
不僅囊括了Photoshop的各種操作方法與設定，還涵蓋了編修、合成、製作插畫、網頁設計。
適合有基礎且開始做作品的使用者。
所有使用者關注的Photoshop CC至CS3應用技巧，
強力推薦給這樣的你！
1.希望瞭解如何正確編修、後製數位照片的人
2.希望隨意改圖或繪製有趣插畫的人
3.想瞭解各種Photoshop設計技巧的人
4.到底這是怎麼做出來的？想馬上解決問題的人
5.還在學習Photoshop階段，不想閱讀艱澀參考書籍的人
6.想應用在工作上，沒書可參考，網路不好找，就覺得傷腦筋的人
目錄
第1章 基本操作
第2章 調整顏色
第3章 編修、遮色片
第4章 混合模式、合成影像
第5章 濾鏡效果
第6章 繪圖、插畫
第7章 照片編修
第8章 印刷、輸出
第9章 網頁
第10章 色彩管理
第11章 提高工作效率
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APP程式開發-雲端照片編修技術 Cloud Image Editing
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推薦給你
為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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