PR的基础教学
1、首先当我们打开pr软件，会出现这个窗口，点击“新建项目”。
2、然后在“常规”这里，可以选择项目存储位置，以及给项目命名。
3、然后“暂存盘”这里，可以将其他路径设置到与项目存储位置一致，也可以不管这里。
4、设置好之后，点击“确定”。
5、有些人可能会出现这个窗口，可以直接点击“确定”。
1、先启动打开Premiere，在开始窗口中选择执行“新建项目”，然后在新建项目窗口中设置项目参数。
2、新建了项目之后，我们导入素材到PR项目中，创建序列，将素材放到序列时间轴进行一些编辑的操作。
3、我们在剪辑的过程中随便打开很多面板出来，还可以随意的拖动这些面板的位置，总之将PR界面彻底打乱。
4、现在想回到默认界面的话，我们需要执行窗口菜单，找到工作区，选择一个默认界面或者单击重置为保存的布局。
5、除了在窗口菜单中选择默认界面之外，我们在软件的上方还可以看到很多默认界面的切换选择，我们可以直接单击一个进行切换默认界面。
6、选择了一个默认界面之后，等待PR界面面板重新排列，就可以看到一开始我们打开PR出现的默认界面了。
会计面试常见问题大全：
1、一般纳税人可抵扣票证有哪些?纳税申报的流程如何?
2、客户扣款(已开具发票)如何进行会计处理?需要附哪些原始单据?
3、年终奖是如何计算缴纳个人所得税的?
4、财政年报和汇算清缴报表口径有什么差异?
5、公司购买装修材料用来装修租用的办公用房，如何进行会计处理?
6、公司开办费如何进行会计核算?所得税清缴时如何进行调整?
7、你为什么离开以前的公司?
8、你目前的工作是什么?说说你工作的流程。
9、你觉得费用支出如何处理?(一般为服务行业)
10、公司成本如何核算?(一般为制造企业)
其实，在各种会计面试场合，有一些会计面试常见问题，比如会计招聘考官往往会问及工作经验方面的问题。如果你的工作经验非常丰富自然不成问题，而对于缺乏经验者(尤其是会计专业大学生)往往成为硬伤。
大家好，欢迎来到我的博客！今天我要为大家分享的是关于Java基础面试题(经典)的内容。在准备面试之前，了解一些常见的面试题是非常重要的。这些问题考察了你对Java编程语言的基本理解和掌握情况，对于未来在实际工作中能否运用Java来解决问题起到了很好的检验作用。
Java基础面试题(经典)是指那些在Java编程语言的学习和应用过程中广泛问及的经典问题。这些问题涵盖了Java基础知识、语法、面向对象编程、集合框架、异常处理、多线程等方面。掌握了Java基础面试题(经典)，你可以更好地理解和运用Java编程语言。
在求职过程中，掌握Java基础面试题(经典)有助于提升你的竞争力。很多招聘者在面试中会问及一些经典的Java基础问题，这些问题旨在考察你对Java核心知识的掌握程度。通过事先准备并熟悉这些问题，你可以在面试中展现自己的知识水平，给招聘者留下深刻的印象，提高你被录用的机会。
接下来，我将为大家提供一些Java基础面试题(经典)的示例，希望能帮助大家更好地准备面试。
Java是一种面向对象编程语言，面向对象编程是一种软件开发方法，通过将实际世界中的事物抽象成对象来解决问题。在Java中，对象是根据类（Class）定义的，类是对象的模板，用于描述对象的属性和行为。
在Java中，字符串是不可变的，也就是说一旦创建了一个字符串对象，就不能再改变它。当对字符串进行修改时，实际上是创建了一个新的字符串对象，原始字符串对象并没有改变。
静态方法是属于类的方法，可以直接通过类名调用，而不需要创建类的实例。静态方法中不能直接访问类的非静态成员，只能访问静态成员。实例方法是属于类的实例的方法，需要通过创建类的实例来调用，可以访问类的静态和非静态成员。
继承是面向对象编程中的一个重要概念，它允许一个类（称为子类或派生类）继承另一个类（称为父类或基类）的属性和方法。在Java中，可以通过使用关键字“extends”来实现继承。
多态性是指一个对象在不同情况下具有不同的表现形式或表现行为的能力。在Java中，多态性可以通过继承和接口来实现。当子类继承父类或实现接口时，可以以父类或接口类型引用子类对象，实现编译时的多态性。
Java中的异常处理机制可以帮助我们更好地处理代码中可能出现的错误和异常情况。它通过使用try-catch语句块来捕获和处理可能发生的异常，从而保证程序的正常执行。
Java中的集合框架提供了一组实现了常用数据结构的类和接口。常见的集合框架包括List（列表）、Set（集合）、Map（映射）等。它们分别提供了不同的数据存储和访问方式，适用于不同的场景和需求。
线程是程序执行的最小单元，它代表了一个独立的执行路径。在Java中，可以通过继承Thread类或实现Runnable接口来创建线程。线程的创建和控制可以使用Thread类提供的方法来实现，如start()、sleep()、join()等。
通过准备和熟悉Java基础面试题(经典)，你可以增加在Java面试中的竞争力，并展示自己的知识水平和技能。我希望本篇博客能够对你在面试中的准备有所帮助。
如果你对Java基础面试题(经典)有任何疑问或想进一步讨论，欢迎在评论区留言。谢谢大家的阅读！
保存工程文件，在pr里面右键导入，选择导入工程文件选择已经保存好的ae素材。
1、当我们不断地移动、关闭某些工作版块时候，就出现了整个页面比较紊乱
2、我们可以点击页面上方的【窗口】
3、把效果控件、源监视器、节目监视器、音轨混合器依次选中即可
4、当然，我们也可以在【窗口】下拉菜单中选择【工作区】
5、在弹出的菜单中，直接选择【编辑】即可恢复
6、我们的premiere将立刻回到了原来的初始界面
难。
如果是零基础学剪辑的话，那是真的难，因为里面有各式各样的操作像是对滤镜或者是各种通道和分辨率，就需要识别好久而且修图的话，还有那种动态的修图，蒙版的操作，是真的比较难。
但是如果想学的是零基础的话，手机版的是最简单的基础版的操作还是可以的这种基础版的是比较简单的。
1、首先当我们打开pr软件，会出现这个窗口，点击“新建项目”。
2、然后在“常规”这里，可以选择项目存储位置，以及给项目命名。
3、然后“暂存盘”这里，可以将其他路径设置到与项目存储位置一致，也可以不管这里。
4、设置好之后，点击“确定”。
5、有些人可能会出现这个窗口，可以直接点击“确定”。
6、首先点击顶部菜单栏文件->新建->序列。
7、接着设置视频分辨率，我一般设置为1920-1080,所以需要在左边栏找到RED R3D下的1080p 16x9 25，并且选中它，然后在底部设置视频名字，这个名字就是视频输出时候的命名，最后点击“确定”。
8、成功设置序列，界面。
9、接着点击 文件->导入。
10、选中一个素材，点击底部的“打开”。
11、打开的文件会放在这里。
12、将素材拖拽到时间轴上，会弹出这个窗口，这里可以根据自己选择，因为我们刚刚设置了分辨率，所以这里我会选择“保持现有设置”。
13、然后我们点击时间轴上的素材，找到左边栏“效果控件”下的“缩放”，然后改变这个数值，会对素材进行缩放控制。
14、改变数值之后，可以看到素材已经完全贴合16x9的分辨率了。
下面与大家分享一下pr什么吧。
Adobe Premiere软件简介：
PR软件的全称是Adobe Premiere，是Adobe旗下开发的一款具有强大功能的视频后期剪辑软件，可以搭配Adobe的其他软件使用，具有很高兼容性的同时也具有一定的专业性。
AdobePremiere内置了十分强大的视频特技效果和转场特效，其中包括切换、过滤、叠加、运动及变形等五种。这些视频特技可以在一起混合使用，通过各种专业操作手法，搭配设计产生各种视频效果。
Adobe Premiere软件有哪些版本：
现在常用的版本有CS4、CS5、CS6、CC、CC2014、CC2015、CC2017以及CC2018版本。
Adobe Premiere软件优势：
PR软件易学易用，功能完善，其个性化的功能，也更利于不同用户的编辑使用。pr可以进行视频编辑和剪接各种视频素材，能够以幻灯片的风格播放视频剪辑，具有变焦和单帧播放视频的能力。通过使用时间轴和剪切窗进行剪辑，过程十分高效快捷，可以很大程度地节省编辑视频时间。除此之外，pr还可以对视频素材进行各种特技处理。根据工作的流程的分工，预置了学习、组件、编辑、颜色、效果、音频编辑、图形、字幕工作区，我们只需要单击需要使用的工作区，即可完成切换。
Adobe Premiere应用及就业方向:
Adobe Premiere目前在广播电影电视、视频工作室、栏目包装、短视频制作、宣传片、MTV音乐电视等制作领域，广泛应用。
根据其功能来描述，它在特效制作、音频编辑、添加字幕、视频合成、动画制作等制作方向上也广泛应用，尤其表现在视频剪辑及合成。
机器学习是当今科技领域的热门话题之一，许多公司在招聘过程中更加重视求职者对机器学习算法基础的掌握。在面试中，面试官往往会提出一些与机器学习算法基础相关的问题，这些问题不仅考察了求职者的专业知识水平，还展现了求职者解决问题的能力和逻辑思维能力。
在面试中，经常会被问及一些与机器学习算法基础相关的问题，下面列举了一些常见的面试题：
机器学习是一种通过对数据进行学习和分析，使计算机系统能够自动学习和改进的技术。它主要利用统计学和数据分析来让计算机系统具备学习的能力。
监督学习是一种通过已知输入和输出数据之间的关系来训练模型的机器学习方法，而无监督学习则是通过不需要标记的输入数据来学习数据结构和模式。
回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计学方法，它能够预测一个变量如何随着另一个或多个变量的变化而变化。
决策树算法是一种用于分类和回归问题的机器学习算法，它通过构建一个树状结构来模拟决策过程，根据输入特征进行判断并输出结果。
神经网络是一种模仿人脑神经元之间信息传递方式的算法模型，它通过多层神经元之间的连接来实现复杂的学习任务。
准备机器学习算法基础面试题需要一定的时间和系统性的学习过程。以下是一些建议：
熟悉常见的机器学习算法，了解其原理和应用场景，掌握算法背后的数学原理，对于面试中的问题能够做到心中有数。
在学习过程中进行实践项目和练习题能够帮助加深对机器学习算法的理解和应用，同时也能够提高解决问题的能力。
参加机器学习相关的培训和课程能够系统性地学习知识，并且有机会和其他学习者进行交流，共同提高。
关注机器学习领域的学术进展和发展趋势，及时了解最新的算法和技术，对于面试中的问题更有把握。
了解机器学习算法基础面试题的重要性，通过对常见问题的准备和学习，能够更好地在面试中展现自己的专业能力和解决问题的能力。不断学习和提升自己，在机器学习领域走得更远！
