人员、任务、进度、工时、周期、依赖关系 一目了然。无论项目大小、简单复杂都能轻松管理
最近几乎全民热议 996,马云甚至连发了两条微博讲述自己关于 996 的看法。身为职场中的一员,996 也和设计师息息相关。在当下各方热烈争论的时候,我们不妨来听听同行的看法。为此,我邀请了 4 位曾在一线做设计,现在拥有多重身份的设计师,来聊聊他们对 996 的看法以及应对的经验。
你是否有过 996 的经历?
罗子雄 – 所思科技创始人、前锤子科技设计总监
在游戏、影视、广告公司工作时都会工作的比较晚,有的时候还会007(中午12点到晚上12点7天)。特别是广
前面用了比较长的篇幅讲了线性风格的图标要如何设计。那么面性风格图标的设计只要熟悉了线性图标的绘制方式,操作就没有难点,并且面性风格的实际操作难度比线性图标更低,所以我们用一篇文章来讲面性图标的设计。
往期回顾:
《从零开始画图标系列:超全面的基础知识》
《从零开始画图标系列:工具类图标设计规范》
《从零开始画图标系列:线性图标设计实战演示!》
面性图标在操作中和线性图标的最大差别就在于描边和填充模式,我们知道为了满足像素对齐的要求,线性描边会在操作中产生很多不可控的因素,
在日常的设计工作中,我们经常会碰到:「因为作品中视觉元素过多,导致整体视觉主体不够突显,使得画面杂乱、缺少主次关系、甚至有些轻浮」。这种现象会极大地影响设计作品的视觉表达以及信息传递,使得用户在阅读作品时找不到所要表达的重点,导致视觉最终没有着落点以及画面缺少层次感。视觉主体一般情况下可以是文案、产品或者某一个画面中的视觉元素等等,一旦我们明确画面中的视觉主体,就要做到足够明显。那么突显视觉主体的常用设计手法有哪些?希望本期内容能帮助到大家。
合理使用色块
在日常设计工作中,
@N可可洛N、@爆炒地瓜:Joanna Ławniczak 是一位特立独行的插画家,她的插画风格与用色都非常大胆,洋溢着迷人的光芒,明明只是一幅画,却让人舍不得关上,她的插画深受南戈尔丁的摄影和王家卫电影的影响,也征服了 Facebook、Monocle 杂志和希尔顿酒店这样的大公司。今天,我们一起和她聊聊关于绘画、关于生活的话题。
Behance:https://www.behance.net/lawniczak
Dribbble:https://dribbble
这组 OAuth 系列教程,第一篇介绍了基本概念,第二篇介绍了获取令牌的四种方式,今天演示一个实例,如何通过 OAuth 获取 API 数据。
很多网站登录时,允许使用第三方网站的身份,这称为第三方登录。
下面就以 GitHub 为例,写一个最简单的应用,演示第三方登录。
一、第三方登录的原理
所谓第三方登录,实质就是 OAuth 授权。用户想要登录 A 网站,A 网站让用户提供第三方网站的数据,证明自己的身份。获取第三方网站的身份数据,就需要 O
前些天,StackOverflow 发布了 2019年的年度程序员调查,这个调查报查有90000名程序员参与,这份调度报告平均花了20分钟,可见,这份报告有很多的问题,也是很详细的。这份报告有一些地方,让我有了一些思考。
首先,我们先来看一下之份报告的 Key Results:
Python 成为了过去一年中成长最快的语言,把Java挤到了第二位,排在后面的是Rust语言。
有半数以上的被访者在是在16岁写下自己的第一行代码。
DevOps Specialists 和 Si
背景
部门算法团队开始成长起来,开始有越来越多的尝试以及成果,但是现在工程方面严重的限制了(主要是做预测服务)他们的研究成果转化为实际输出的能力。去年下半年,我们就发现TF官方的Java binding 存在严重的内存泄露问题,而TF Java binding 因为封装包括训练和预测所需要的API,比较复杂,我们也难以更改。同时,使用TF serving,就需要提供标准的RPC调用来完成交互,而所有的数据处理等工作都是在Java端,这也对运维模式产生一定的压力,毕竟要维护se
背景
部门算法团队开始成长起来,开始有越来越多的尝试以及成果,但是现在工程方面严重的限制了(主要是做预测服务)他们的研究成果转化为实际输出的能力。去年下半年,我们就发现TF官方的Java binding 存在严重的内存泄露问题,而TF Java binding 因为封装包括训练和预测所需要的API,比较复杂,我们也难以更改。同时,使用TF serving,就需要提供标准的RPC调用来完成交互,而所有的数据处理等工作都是在Java端,这也对运维模式产生一定的压力,毕竟要维护se
背景
部门算法团队开始成长起来,开始有越来越多的尝试以及成果,但是现在工程方面严重的限制了(主要是做预测服务)他们的研究成果转化为实际输出的能力。去年下半年,我们就发现TF官方的Java binding 存在严重的内存泄露问题,而TF Java binding 因为封装包括训练和预测所需要的API,比较复杂,我们也难以更改。同时,使用TF serving,就需要提供标准的RPC调用来完成交互,而所有的数据处理等工作都是在Java端,这也对运维模式产生一定的压力,毕竟要维护se
背景
部门算法团队开始成长起来,开始有越来越多的尝试以及成果,但是现在工程方面严重的限制了(主要是做预测服务)他们的研究成果转化为实际输出的能力。去年下半年,我们就发现TF官方的Java binding 存在严重的内存泄露问题,而TF Java binding 因为封装包括训练和预测所需要的API,比较复杂,我们也难以更改。同时,使用TF serving,就需要提供标准的RPC调用来完成交互,而所有的数据处理等工作都是在Java端,这也对运维模式产生一定的压力,毕竟要维护se