maya动力学有以下几套系统: 1.刚体.柔体系统 刚体系统的典型节点连接方法如下: 物体的变换节点.形状节点连接rigidBody节点,刚体节点输出力到解算器节点,解算器输出新的变换到变换节点 值得注意的是柔体系统实际上是用粒子实现的,通过给每个网格顶点赋予一个粒子,再让粒子反过来操纵网格,实现网格的变形. 通过在粒子之间创建大量弹簧,实现粒子之间的相互影响,于是物体看上去就像发生了弹性变形一样. 弹簧的节点连接方法如下: 2.普通粒子系统 普通粒子系统可以同网格物体发生碰撞.典型节点连接方法…

Maya中mentalray灯光渲染终极训练视频教程 http://www.cgtsj.com/cg/f/vx3627/index.html Maya无人机建模制作训练视频教程第一季 http://www.cgtsj.com/cg/f/vx3626/index.html Maya动作捕捉关键帧技术视频教程 http://www.cgtsj.com/cg/f/vx3625/index.html Maya与PS材质绘制技巧视频教程 http://www.cgtsj.com/cg/f/vx3561/i…

MAYA灯光材质渲染教程合集 教程格式:MP4和flv 两种格式 使用版本:教程不是一年出的教程,各个版本都有 (教程软件为英文版) 清晰度:可以看清软件上的文字 语言:部分中文字幕,其他英文(通过看操作步骤学习) 教程大小:约120 GB 下载地址 中文字幕: MAYA 2013基础实例教程(中文字幕) maya 2017 基础教程(中文字幕) Maya UV纹理布局视频教程(中文字幕) Maya毛发插件Yeti从入门到精通(中文字幕) Maya与Arnold灯光渲染训练视频教程(中文字幕)…

英文出自:Streamcomputing 转自:http://www.csdn.net/article/2013-10-29/2817319-the-application-areas-opencl-can-be-used 摘要:个经典案例.有人将其称之为OpenCL计算领域的13个"小巨人". 一.Dense Linear Algebra(稠密线性代数) 级(矢量/矢量vector/vector),2级(矩阵/矢量),3级(矩阵/矩阵),应用范围极其广泛. 应用范围: 线性代数:LA…

一.CNN的原理 1.CNN的思想: (1)借鉴了hopfield神经网络和CA a.hopfield的非线性动力学(主要是用于优化问题,比如旅行商问题等NP问题),Hopfield的能量函数的概念,Hopfield解决了模拟电路的实现问题 b.CA细胞自动机,局部连接的时间和空间都离散的动力学系统,CNN借鉴了CA的细胞的概念和局部性.一致性.平行性等特点 2.结构和模型 (1)结构图如下图所示: (2)理论模型 半径和领域:半径r和领域N(r),3*3邻域和5*5邻域等 CNN的状态方程:…

Gesture Drawing with Alex Woo Gesture Drawing with Alex Woo and Louis Gonzales http://eisneim.com/?page_id=1271 ------------------------------Animation------------------------------Basics Animation 03 Drawing for Animation (基础动画03绘图动画电子书)http://www.9…

本节内容: 控制MDP的算法: 状态行动奖励: 非线性动力学系统: 模型: LQR:线性二次型调节控制:(Riccati方程)…

摘要 这篇文章提供了一个关于递归神经网络中某些概念的指南.与前馈网络不同,RNN可能非常敏感,并且适合于过去的输入(be adapted to past inputs).反向传播学习(backpropagation learning)是为了前馈网络而描述,并进行调整来满足我们的建模需要,并且推广到递归网络.这篇简要的文章的目的是搭建一个应用和理解递归神经元网络的图景(scene). 1.简介 广为人知的是,给定了一个隐藏节点的集合(可能非常大),传统的前馈网络可以用来近似任何空间受限的有限函数.…

作者:许铁-巡洋舰科技链接:https://www.zhihu.com/question/37082800/answer/126430702来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 作者:许铁-巡洋舰科技链接:循环神经网络RNN打开手册 - 混沌巡洋舰 - 知乎专栏来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近朋友前小伙伴都已经传播疯了的谷歌翻译,实现了令人惊艳的性能.这里的技术核心, 就是RNN- 我们常说的传说中的循环神经网络. RNN可以称…

MEMS陀螺仪(gyroscope)的设计和工作原理可能各种各样,但是公开的MEMS陀螺仪均采用振动物体传感角速度的概念.利用振动来诱导和探测科里奥利力而设计的MEMS陀螺仪没有旋转部件.不需要轴承,已被证明可以用微机械加工技术大批量生产.  绝大多数MEMS陀螺仪依赖于由相互正交的振动和转动引起的交变科里奥利力.振动物体被柔软的弹性结构悬挂在基底之上.整体动力学系统是二维弹性阻尼系统,在这个系统中振动和转动诱导的科里奥利力把正比于角速度的能量转移到传感模式. (图一) 通过改进设计和静电调试使…