为什么很多人都说服装制版很难？为什么很多人都说服装制版很难？牵着你的心百家号---------------------------------------------------服装基础(专业知识)学习 点上面“牵着你的心”免费订阅---------------------------------------------------。为什么很多人都说服装制版很难？认识几个做衣服的朋友，都说到假如想要做好服装，先好好讨好制版师。还有人说现在好版师太少了。我当时就问到，用服装制版软件，比如Marvelous Designer，可不可以降低制版的难度呢？答曰这就跟画画的基本功一样，手上功夫不行，软件也救不了。然而我还是想象不出服装制版最关键的困难点在哪？朋友也都是擅长做不擅长总结，有没有人能很好的讲解一下知者易 不知者难大多数服装CAD系统没有你所指的Marvelous Designer这个东西这么复杂，至少目前还不需要。先说制版这个事情，服装大规模在中国生产的时候，才带动了版师这个行业，应该说那时候还没有专业的培训，而是之前的裁缝（裁缝，就是在布上直接画线的）转行做了版师。相对对于简单的，或者说常规的衣服，比如衬衫，中山服，西装，裙子，这些衣服来说熟能生巧，可以在布上直接画，到了工厂在纸上画，应该区别不大。问题在于，老式裁缝根本满足不了工业制版的需求，毕竟，衣服千变万化，根本不可能一次在纸上画好，需要经过很多次转换，拼接，才能形成另外的衣片。尤其对于女装转省（sang)来说。（有空再答）上个图。这是一条裤子，可以看出各个地方都是有公式的，作为一个新人，你按部就班，一条线一条线画就是了，它肯定是一条裤子。也可以直接画在布上。但对于这样的东西，画在布上是基本不可能的，毕竟你吃完饭之后回来看看，觉得那条线不大畅通，需要修改。自己想想一下吧，用粉笔画在布上再修改是什么状况。上面说的女装转省，在这里并没有完全用到。如果你需要，我可以重新做一个你看看。说这么多，其实我要回答的是，打版不难，无论你跟工厂的师傅，还是去培训班，三五个月出来后，你一定会画出个东西来。难的地方在于修版，难的地方在于，画的是平面，你得去想象它的立体效果。最重要的是，你画出来的东西不是按照公式数据套出来的几片纸，而是传神，或者说一个好的纸样师傅是一个设计的灵魂代言人！打版，难的是打出神来。至于你要问什么是传神，什么是版型或者衣服的神，我真回答不上来，这个大概就是中文的精髓吧？最后想说，打版的分支也比较多，1.有欧版的（通常客户指定了各个部位的详细尺寸，只要你懂步骤，按着画就是了，万一画出来的畸形的不得了，可以有商量的余地）2.国内的也有分，就不一一多说了，比如专职扒版的等等。3.另外有分礼服的，内衣的，商务的，运动的，时尚的等等，通常这些东西都不会集中在一个人身上，就是说，你可以跟着师傅或者学校学基础，当你选择了公司之后，就会固定下来，比如你做商务装的，之后基本就这条路了，断然不会去做内衣。另外，你属于什么性格，也会直接影响你的版型，或者说，你的版型受制于你的性格，这是一个不断发现不断修正和突破的过程。但确实不难，相信你自己。谢邀，制版涉及到数学里三维立体几何，因为人体表面由许多曲面构成，并且是动态的，需要满足日常的肢体活动跟静态的美观。还涉及到对服饰文化的理解，对现代审美的理解，才能够在版型内融合设计师的设计要素。还要懂面料特性懂工艺处理方式。把这些理论跟经验结合于一身，才是合格的版师。这些样板的要素，有一方失衡，就对版师的能力构成挑战，比方说常见的就是设计师一定要达到某种效果，但是这个效果在现有设计图上的线条分割上很难达到，需要牺牲一些版型合体度，还要结合复杂的工艺才能达到。版师的工作就是在你掌握的这些要素里拆分，组合。因为现在行业从业人员教育水平较低，你跟好多版师谈“映射原理”只会得到一头雾水，大多还是师傅带徒的形式，工作中摸索经验，往往只是一方面擅长，会处理问题，但是不知道为什么，不会总结，不会应变。所以说好的版师很少。其实国外也一样，好的版师也少，我看他们意大利很多样板也不合理。很多来国内圈钱的版师不带着工艺师大多混不久。衣服本身快速消费品，不是芯片，不是导弹，很多环节结合到一起就会弱化版型这个环节。所以说造成这种比较传统封闭的局面。软件本身还是工具，目前来说还是取决于操作的人。但是你看现在围棋电脑都能把人打败了，将来肯定会有更智能的软件出现。手机打字，回答的比较片面，欢迎交流。制版不难，制出好看合体的版型就不那么容易了。我们在学的时候完全是按照书本上给的公式来计算尺寸，各个位置的形状也基本固定，按部就班地做下来其实是很简单的事情。但是各个位置的尺寸是可以改变的。甚至某些位置的尺寸多出几厘米，某条曲线弧度稍稍有所变化，最终作出的衣服在廓形和贴体度都会有不小的差别。银酱学服装的J家迷妹一只3人赞同学服装的大学狗一只 上课途中 开个小差说说自己并不成熟的看法。我觉得是难在细节。学过画画的都知道，人体本身就是一个很复杂的结构，它不是一个平面的东西，很多人说服装不就是一块布包裹在人身上吗？但是这块布应该怎样去包裹人体从一个平面到一个立体的可穿拖的转变就是制版需要研究的东西。而这块布对于人体的合体度和舒适度就取决于制版中的对于这些细节的掌控。还有就是现在基础款的服装很多都已经无法满足人们的需要 有一些奇奇怪怪的衣服都需要自己开发制版 像我现在上课学的都是很简单的基础款 照着书画下来也不会错 但款式就很基础以及烂大街…而对于初步制好的版之后也需要进行 放量 绷样 修改数次 最后才能确定好工业样板 中间的过程也是十分枯燥的。86 M每行每业都有技巧，高手都是少数。Marvelous Designer是模拟呈现，适合有点制版基础的设计师，效果比手绘更具象。版师的工作内容是人体适配，还是需要和真实的人体、面料打交道的。会飞的绵羊创业逆袭中11人赞同谢邀！服装版型最难的点在于细节的把握，因为版型就是数据的把控，吃量吃势的艺术，误差在毫米范围内，多一毫米少一毫米做出的成品衣服效果是不一样的，服装要吃量的地方很多，例如领子，领口，下摆，前中止口，袖山，大小袖的接缝。运动休闲正装要求的吃量也不同，材料不同吃量也不同，所以好的版师和初学者的差异就是在于各种风格类型各种细节吃量的把控，初学者其实就是只会做个大概的纸样版型，对于细节没有经验和概念，需要长时间的锻炼积累，想做好版型没有四五实践年经验是做不好的，好的顶级版型师傅年薪几十万，还有上千万。拿袖山吃量举例，运动袖山吃量在1CM以内，休闲在1-2CM，正装西服3CM以上，面料织物组织稀松的很容易就可以吃3CM，组织稠密的只能吃1CM多一点。吃量不够袖山就会干瘪不饱满，吃的太多容易出现褶皱，所以这是完全依靠经验积累的。这个问题我的回答还有一些我的诠释 这里我就不重复了，有兴趣看下这里面的回答。为什么越是简洁百搭的衣服鞋子越贵？ - 服饰搭配鱼曼鱼6人赞同中道友子魔法剪裁别说做这些，连普通基本款在淘宝上90%版型都有毛病的。Addict一句简单的就是，版型如同人体的骨架一样，多一寸少一寸都会导致整体发生变化。说难还不如说枯燥~因为几乎每一步其实都不需要你去创新，你只需要找到相应的公式，拿数字算下来，得出数字答案就是结果了。多长多短拿尺子画上去即可。真要说难，你说连算术题都应付不来的人，那确实难~良心说，也确实枯燥= =因为无非就是拿着尺子照着数字画长画短，一个数算错了，很有可能整个都变形了。而且公式又不是自己创新研究发现而来的，所以，能不枯燥吗至于你说制版软件能不能减低难度？拜托，还要再说一遍吗？不是难，是枯燥！！！！！！！！！！！！！！！枯燥！！！！！！！！！！！！！！！当然，那个东西不用浪费笔墨是挺好用的，就是枯燥，而且现在很多院校老师整体掌握水平都不怎么样，整个教课的过程就是已经有人贴图了，我就不贴了。再说一遍，不难！如果你算术题不好~算我没说吧施先生一只爱做饭的裁缝3人赞同服装制版的难点不是软件可以解决的，软件只能带给板师工作上的便利，关键还是脑袋里对人体的了解，对工艺的把控，有一定的审美，沟通能力强！以上缺一不可！制版本身也是活到老学到老，要做好，必须关注市场的趋势，多了解，多沟通，多跟同行交流！再抖个机灵:要想知道难在哪儿，去看看大公司对高级板师的要求就知道了( _ )知乎用户一个斯基，也是一个古怪的玉蜀黍。谢谢邀请差一点点就学服设了，阴差阳错变成了环艺狗，对于这方面真的没有太多了解。看着现在服设专业的老同学们光是笔记都几大本，制版的确是一门大学问。因为衣服是穿在人身上的，人不是数据定好的人台，就像其他几个答主说的，熟练的制版师会根据自己的经验将基础版型进行修改，包括个体差异，穿着习惯，布料材质等。所以就算是人台型号分的再细，用上最先进的制图软件，也不可能做到百分之百正确舒适。不过软件的确可以在一定程度上给予帮助。而且并不是所有布料都适合这个版型，也不是所有人都适合这个版型。 所以既没有普适版型，也不可能有知道所有版型的制版师。这是一个只有凭借多做多看才能积累经验的工作。（而且这东西真的只有上手才知道，所以自娱自乐的我用废了很多打版白布...）衣服的常见面料如何区分，什么样的面料才算好的面料？ - 时尚没有基础的人如何自学裁缝？ - 衣服Won.SSIS发现运动乐园 探索体育乐趣 …6人赞同谢邀其实是目前服装行业一只脚进入时尚产业，还有一只脚留在血汗工厂，整体从业者素质偏低，审美低下，优秀版师自然受追捧。来，烧年，跟我读q~i~ong~ qiong。设计师不会制版，设计师不会设计秀场，设计师不会布置橱窗，永远迈不进时尚产业。发布于 添加评论感谢分享收藏没有帮助举报作者保留权利匿名用户3人赞同家里有人是做定制的，我泡在布料堆里长大～身边全是老裁缝2333裁剪难在，画出来的每块布料缝起来，都要贴在它该贴的地方。这靠算公式是不够的，还得总结经验，有手感。“驼背后身要加宽，含胸前片要减，胖子袖窿深要量，袖片的线要有点弧度，领子多一公分少一公分感觉都完全不一样 ，你看你这个袖片，线画得简直丑bulbuls....&以上出自教我做衣服的长辈...最后我没当裁缝，被念叨n年编辑于
条评论感谢分享收藏没有帮助举报作者保留权利引线小白香罗叠雪,碧海轻云,缝舞衣.1人赞同多上穿针引线论坛。http://www.eeff.net/forum-34-1.html编辑于
条评论感谢分享收藏没有帮助举报作者保留权利缪飞莲1人赞同其实这是要看做哪类款式，相对时装类比较难，变化多，需要大胆心细。对于休闲类的相对简单，不讲究修身符合人体。我是一名专业学制版，目前从事制版行业有半年，做的童装。编辑于
条评论感谢分享收藏没有帮助举报作者保留权利命运的约会裁缝1人赞同软件只是一个工具而已，就像厨师菜刀，至于是米其林大厨还是大排档水准，全靠个人能力！发布于 添加评论感谢分享收藏没有帮助举报作者保留权利DUOMI00爱美的人儿 //公众号DUOMI00我的专业技术活就是制版，大学的作业打过很多版做过很多衣服，虽然没有太多的工厂制版的工作经验，但是也去工厂里实习过一段时间。工厂里的版师一天打几个版，基本很多版都是先做样衣出来然后经过修改的，很少一次通过的，版师要很了解客户提供人台的体型尺寸，还要和车工沟通，及时处理问题。服装是穿在人身上的，一个好的版必定是为人体服务的，所以会有高级定制的说法，制版的时候要考虑尺寸，面料成分，工艺问题，并不只是单纯的套用公式就好。我们学打版刚开始都是手画的，老师说手画就是要培养你的感觉，如果连一条曲线都画不好，在电脑上你要怎么看出来哪里不合适哪里要修改，需要不断实践不断总结不断积累经验。发布于
条评论感谢分享收藏没有帮助举报作者保留权利[已重置]不好打的 要知道版的数据 放码是多少 很考基础的发布于 添加评论感谢分享收藏没有帮助举报作者保留权利yohoyahoya嗨因为每个人的身材不一样 对衣服的版型要求也不一样本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。牵着你的心百家号最近更新：简介:服装基础知识分享，服装设计作者最新文章相关文章学习机器学习需要具备怎样的数学水平？
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学习机器学习需要具备怎样的数学水平？
在过去的几个月里，我一直和一些人交流，他们已经开始切入数据科学领域并积极使用机器学习（ML）技术来探索统计规律、或构建完善的数据驱动产品。然而，我发现很多情况下统计分析结果不尽人意的原因是是缺乏必要的数学直觉和知识框架。这就是我决定写这篇博客的主要原因。最近兴起了许多易于使用的机器学习和深度学习的安装包，如scikit-learn，weka，tensorflow，r-caret等。机器学习理论是横跨统计、概率、计算机科学和算法等相关领域，可以用来构建智能应用程序。虽然机器和深度学习有着无限前景，但就这些技术而言，透彻的数学理解对掌握内部运算和获得较好的效果是非常有必要的。为什么要强调数学？毫无疑问机器学习中数学是重要的，例如你需要：1.选择合适的算法，包括考虑精度、训练时间、模型的复杂性、参数和数量特征；2.选择参数设置和验证策略；3.通过了解偏差方差权衡来识别拟合不足与过度拟合；4.估计正确的置信区间和不确定性。你需要具备怎样的数学水平？到底需要具备多少数学知识才能理解机器学习这个交叉领域的技术呢？这个问题没有统一的答案，通常是因人而异的。机器学习的数学公式和理论研究正在进行中，研究人员也正在研发更多的先进技术，所以回答这个问题是不太容易的。下面我将从以下方面阐述我认为成为机器学习科学家/工程师所需的最低数学水平以及每个数学概念的重要性。&1.线性代数：我的一个同事Skyler Speakman说“线性代数是二十一世纪的数学”，我完全同意这个说法。在ML中，线性代数到处都是。主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU分解、QR分解/因式分解、对称矩阵，正交化和正交化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和规范这些都是理解机器学习及其优化方法所必需的。线性代数令人惊奇的是，有很多在线资源。 我一直说传统的课堂正在死亡，因为互联网上有大量的资源。我最喜欢的线性代数课程是MIT（Gilbert Strang教授）课程。2.概率理论与统计学：机器学习与统计学领域是有很多相似的地方。实际上，有人最近将机器学习定义为“在Mac上统计数据”。 机器学习需要基本统计和概率理论的综合知识，如概率规则和公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和期望、条件和联合分布、标准分布（伯努利，二项式，多项式，均匀和高斯）、矩生成函数、最大似然估计（MLE）、先验和后验、最大后验估计（MAP）和抽样方法。3.多元微积分：主要领域包括微积分、偏导数、向量值函数、梯度方向、Hessian矩阵、雅可比矩阵、拉普拉斯和拉格朗日分布。4.算法和复杂度优化：&这些在评估计算的效率和可扩展性，或利用稀疏矩阵时，显得非常重要。 需要知识包括数据结构（二叉树，散列，堆，堆栈等）、动态规划、随机和线性算法、图形、梯度/随机下降和原对偶方法。5.其他：包括上述四个主要领域未涵盖的其他数学主题。它们包括实分析和复分析（集合和序列、拓扑、度量空间、单值和连续函数、限制、柯西内核、傅里叶变换），信息理论（熵，信息增益），函数空间和Manifolds流形。我推荐的机器学习在线MOOC和材料如下：·KhanAcademy's&LinearAlgebra,&Probability & Statistics,&Multivariable Calculus&and&Optimization.·Coding the Matrix: Linear Algebrathrough Computer Science Applications&by Philip Klein, Brown University.·Linear Algebra - Foundations to Frontiers&by Robert van de Geijn, University ofTexas.·Applications of Linear Algebra, Part 1&and&Part 2.A newer course by Tim Chartier, Davidson College.·JosephBlitzstein -&HarvardStat 110 lectures.·LarryWasserman's book -&All of statistics: A Concise Course in Statistical Inference.·Boydand Vandenberghe's course on&Convexoptimization from Stanford.·LinearAlgebra -&Foundations to Frontiers on edX.·Udacity'sIntroduction to Statistics.这篇文章的主要目的是给出数学在机器学习中的重要性建议以及掌握这些相关内容的有用资源。 然而，一些机器学习爱好者是数学新手，可能会发现这个帖子很令人泄气（说实话，这不是我的目的）。&对于初学者，你不需要掌握很多数学知识才能开始机器学习。 根本的先决条件是我之前一篇博客文章中所描述的数据分析，您可以边学习数学边去掌握更多的算法和技术。来源：PPV翻译小组
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喜欢该文的人也喜欢学服装打版很难学吗？_百度知道
学服装打版很难学吗？
求做这行的把情况详细告诉我谢谢
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看水平而定，你要学得很高水平，这是无法想象的事情，只是学会的话有师傅教你的话3个月就可以了，一般情况下要经历18个月的循环，这是我做设计师朋友说的，祝你好运
采纳率：61%
打板不难学做好版型就需要一些时间的积累经验了，有老的师傅教那就最好了。
不难学，要到专业的服装学院学习基本的服装知识，理论，不是一句半句说的清楚的
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学习服装打版一般要多久？
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服装打版一般半工读效果不是很理想，打版是一个注重细节的技术，并不是说抽点时间学一下就可以的。服装纸样做出来后必须用面料车成成品，因为影响成品造型的基本上由以下几个因素造成：1、 服装结构：规格的搭配是否合理，不同的部位具有不同的规格搭配，还要根据人的常用活动部位的频率及幅度做适当的调整，不能一味的以静态的服装规格去衡量；2、服装面料：服装面料有厚与薄，有无弹力以及弹力大小，垂直性等；3、 服装工艺：不同的部位要配以不同的车法、线迹、线的粗细程度、对于弹力服装还要注意车缝时手对服装的拉力等；综上所述，我们可以看到，只有真正用服装面料车成成品，在效果客户不满意的时候才能知道问题会出在哪里，而不是一味地去改服装纸样的规格。服装纸样学到成功应该是体现在处理每个部位细节的能力上，服装发展到现在，当然也包括一些服装立裁的能力甚至是手缝针的能力（对一些要求高的时装而言，是必须具备的）而不是泛泛的说这个服装款式我会做，那个服装款式我也会做，那仅仅是会做服装纸样，离能够去担当一个服装纸样师傅的要求还很远，那些成天只知道在纸上画，从来没有车成成品的学生，说他学服装纸样学得再好那都是理论上的好，没有什么实际意义。
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转行到大数据行业，需要的数学水平要到什么程度？
00:34:32 +08:00 · 8157 次点击
之前 java 开发，因为个人兴趣转到大数据，不懂水有多深。
因为我读书的时候数学不是很好，打个比方，看到那里数学符号和复杂公式就晕，脑袋自动抗拒。
但是基本的一些数学常识和统计常识还是知道的。
所以，这个行业需要什么样的数学水平？
5 回复 &| &直到
14:38:27 +08:00
& & 00:41:40 +08:00 via iPhone
想一想 分类 回归 聚类 关联 线性 非线性，如果这些名词有概念有想法我觉得可能就够了……
& & 08:53:34 +08:00
大数据也有细分行业啊， hadoop 、 spark 开发，基本就不需要啥数学水平，数据分析需要点统计学知识，但也还好，数据挖掘、机器学习、自然语言处理啥的理论要求才高，不过这几个行业一般都是硕士起。
& & 12:34:04 +08:00
@ 恩。这是是知道的……
& & 12:34:45 +08:00
@ 明白了。那这行业总的来说，感觉想深入还是的往挖掘和机器学习方向靠？
& & 14:38:27 +08:00
@ 门槛越高的肯定越吃香，要么大数据开发这样就业面广些，工资也比较高，而且 Java 转的跨度没那么大，很快能上手，要么数据挖掘当专家，公司少但是一旦入职就比较重要，不过属于短期看不到成果的那种，不像写程序写完就能看到成果，数据分析感觉就是给编程能力不强的或者转行的人准备的，毕竟基层数据分析还有用 Excel 的，而且好多数据分析天天整报告感觉比程序员还苦逼，工资也不高，不过数据分析偏业务一些，如果有行业深耕打算倒是也可以。
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