前言
Adobe Fireworks CS5是一款专业级图像处理应用程序，融矢量和位图处理功能于一身。之所以采取独特的图像处理方法，是由于Fireworks旨在让用户能够创建和处理屏幕图形，以供Web或诸如移动应用程序和Adobe Flash等基于屏幕的工具使用。Fireworks让用户能够快速、轻松地创建、编辑和修改图形和设计方案，是一款高效的工具！

随着Adobe Fireworks CS5的推出，该软件作为一款独特的快速创建原型的应用程序而声名鹊起。自从面世至今，Fireworks始终秉承着固有的灵活性以及“保留所有内容的可编辑性”。在创建模型和原型的过程中，客户的想法或设计方案可能会频繁更改，因此这种灵活性非常重要。Fireworks具有诸如多页面、Device Central和Photoshop集成以及像FXG 2.0导出和AIR原型等工作流程，这使得它成为必不可少的设计工具。

关于经典教程
本书是Adobe Systems公司和众多专家联合出品的Adobe图形和出版软件官方培训系列丛书之一。读者可按自己的节奏阅读其中的课程。如果读者是Adobe Fireworks新手，将从中学到掌握该程序所需的基本概念和功能；如果读者有一定的Adobe Fireworks使用经验，将发现本书介绍了很多高级功能，其中包括使用最新版本创建Web和应用程序原型的提示和技巧。每个课程都提供了完成特定项目的具体步骤，同时给读者提供了探索和试验的空间。读者可按顺序从头到尾地阅读本书，也可根据兴趣和需要选读其中的课程。每课的末尾都有复习题，对该课介绍的内容做总结。
前言
[第1课　了解工作区
1.1 熟悉Adobe Fireworks ](https://yq.aliyun.com/articles/95357)
1.2 工具面板
1.3 使用属性面板
1.4 配置面板和面板组
1.5 使用多个文档
1.6 撤销操作
1.7 复习
第2课 重要的工作流程工具：页面面板、状态面板和图层面板
第3课 处理位图图像
第4课 使用选区
第5课 处理矢量图形
第6课 蒙版
第7课 使用文本
第8课 Web优化
第9课 使用元件
第10课 原型基础
第11课 高级原型创建技术
第12课 改进工作流程
第13课 高级主题

《Adobe Fireworks CS5中文版经典教程》——导读相关推荐

  1. 《应用时间序列分析：R软件陪同》——1.5 习题

    本节书摘来自华章计算机<应用时间序列分析:R软件陪同>一书中的第1章,第1.5节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区"华章计算机"公众号查看. 1.5 ...

  2. 《应用时间序列分析：R软件陪同》——2.3 随机游走

    本节书摘来自华章计算机<应用时间序列分析:R软件陪同>一书中的第2章,第2.3节,作者:吴喜之,刘苗著, 更多章节内容可以访问云栖社区"华章计算机"公众号查看.

  3. 《应用时间序列分析：R软件陪同》——导读

    ** 前言 ** 首先,一些教材偏重于数学理论和推导.作者多为数学出身,他们习惯于数学的严格性和导出精确而又漂亮的数学结论.这些书适用于那些愿意为时间序列的数学理论研究做出贡献的读者. 其次,国内教材 ...

  4. arima模型_时间序列分析(R)‖ARIMA模型预测实例

    背景 十九大报告,对教育方面做出了详细说明.近年来,随着研究生招生规模的逐渐扩大,报名参加硕士研究生考试的人数也逐年增加.大多数关于研究生的文章是以研究生的现状.研究生的教育.研究生的就业等方面为主题 ...

  5. R语言入门（1）时间序列分析

    时间序列分析 使用软件为Rstudio,参考CRAN中时间序列分析分析函数和package,拿手上的数据练习一下时间序列分析. 1.原始数据说明 选择连续9天的数据,共2025条,时间间隔为5分钟.具 ...

  6. r软件时间序列分析论文_高度比较的时间序列分析-一篇论文评论

    r软件时间序列分析论文 数据科学 , 机器学习 (Data Science, Machine Learning) In machine learning with time series, using ...

  7. 时间序列分析及应用r语言pdf_R语言：时间序列经典分析法(二)

    题记:本文是个人的读书笔记,仅用于学习交流使用.本文将深入研究时间序列技术. 01 解决什么问题? 前面一章,介绍了时间序列中涉及到的基本概念,本章将在此基础上介绍如何对时间序列的资料进行分析,怎么选 ...

  8. 使用R语言对股票数据进行时间序列分析

    tushareID:469251 R语言相对于python在做统计分析是十分方便的软件,时间序列分析在数理统计理论方面很有支撑,解释性也很强,理论已经很成熟,不了解的小伙伴可以去搜下相关课程. 这里记 ...

  9. R语言mgcv包时间序列分析在空气污染与健康领域的应用（3）---模型自由度选择

    广 义 相 加 模 型 ( generalized additional model,GAM)是对传统广义线性模型的非参数拓展,可有效处理解释变量与效应变量间复杂的非线性关系.GAM 目前已广泛应用于 ...

  10. R语言mgcv包时间序列分析在空气污染与健康领域的应用（1）

    在空气污染与健康研究领域,经常需要用时间序列方法将随时间变化的污染物暴露资料和随时间变化的事件发生数资料联系起来,分析人群健康结局与暴露水平之间的关系. 时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据, ...

最新文章

  1. 特斯拉Autopilot事故频发，真正意义上自动驾驶还要多久问世？
  2. instance “error” 了怎么办？- 每天5分钟玩转 OpenStack（159）
  3. 【python】 web开发入门
  4. 机械革命重装Win10系统后独立显卡驱动故障问题解决
  5. AT2305-[AGC010D]Decrementing【博弈论】
  6. mysql level用法_MYSQL使用方法
  7. js 中null,undefined区别
  8. windows7系统配置maven环境
  9. const、volatile、mutable关键字
  10. lcd1602怎么利用按键清屏_边学边练，8个LCD1602精选电路方案大合辑
  11. java 缓冲流 刷新_java – 缓冲和刷新Apache Beam流数据
  12. 「代码随想录」本周学习小结！（动态规划系列五）
  13. java基础总结06-常用api类-时间日期类
  14. go语言-csp模型-并发通道
  15. STM32 vcap引脚
  16. 分享一个不错的数据分析实战案例【全程附图】EXCEL
  17. ESP8266制作天气预报海藻球微景观生态缸记录（六）-网页控制灯光颜色准备
  18. 微信小程序实现：输入手机号点击按钮查询手机号归属地
  19. 域名证书(SSL)格式说明
  20. 暴涨狂欢背后，区块链概念股为何难觅龙头？

热门文章

  1. 兼容Silverlight4的实用的Silverlight可拖放工具类源代码
  2. 如何查询并解决80端口 (转)
  3. 【C++】多线程与并发【一】
  4. Linux下的ATT语法(即GNU as 汇编语法)入门
  5. 使用APIHOOK实现进程隐藏
  6. Activex、OLE、COM、OCX、DLL之间区别、联系
  7. 【网络编程】MarioTCP
  8. Qt中文手册 之 QTableWidget
  9. apn java_android设置移动联通电信wap接入点
  10. 7-5 二分法求多项式单根 (20分)