在“绘图属性” - “绘图细节”窗口中选中 Layer1 下的曲面数据,“Colormap/Contours” 选项下有“Level”标签,选中并设置“Minor Levels”,将其数值调大即可.

准备数据并选中数据: 这里如果只关心z<1部分的趋势,可以对Z轴范围进行调整,双击Z轴的数字: 然后修改显色条的范围,双击曲面: 最后让曲面最上面部分clip掉: 成功了:

之前我们用ZBrush®中的Curves和Insert笔刷快速创建模型的躯干.四肢以及手指.经过老师耐心的讲解我们也收获了很多,知道了创建模型的流程和雕刻技巧.今天的ZBrush教程将结合一些新的雕刻笔刷完善人体造型雕刻,继续对剩下工作做进一步修缮.文章内容仅以fisker老师讲述为例,您也可以按照自己的想法,跟着老师的步调进行创作,让模型更富有创造力. 若有疑问可直接访问:http://www.zbrushcn.com/qita/renti-zaoxing.html 光滑模型:按住Shift键

作者基于WIN10+VS2015+OpenCV3.0.0 (本人在学习的时候参考了xiahouzuoxin 的有关文章,在此感谢 ) 图像平滑与图像模糊是同一概念,主要用于图像的去噪.平滑要使用滤波器,为不改变图像的相位信息,一般使用线性滤波,本文举例双边滤波,中值滤波和高斯滤波.只需调用库函数即可.效果在下文贴出. 例程如下  #include"cv.h" #include"highgui.h" //void example2_4(IplImage*image)

在上一篇博客介绍TOML配置的时候,讲到了通过信号通知重载配置.我们在这一篇中介绍下如何的平滑重启server. 与重载配置相同的是我们也需要通过信号来通知server重启,但关键在于平滑重启,如果只是简单的重启,只需要kill掉,然后再拉起即可.平滑重启意味着server升级的时候可以不用停止业务. 我们先来看下Github上有没有相应的库解决这个问题,然后找到了如下三个库: facebookgo/grace - Graceful restart & zero downtime deploy

继上文继续写.有了顶点迭代器之后就可以利用MItMeshVertex类的getConnectedVertices方法来获取相连点并代入平滑算法. 选择什么样的平滑算法呢?本人比较懒,直接打开了计算机图形学(第四版)322页直接用bezier样条曲线的方法来做平滑.该算法的公式比较复杂,有大量阶乘计算,考虑到执行效率的问题,我决定简化这个式子,即在三点相连形成一条线的情况下,中间点的位置式子如下: x(u) = x0 *(2!/(0!*2!) )*(u^0)*((1-u)^2) + x1 *(2!

背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题,就是在计算实例的概率时,如果某个量x,在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致整个实例的概率结果是0.在文本分类的问题中,当一个词语没有在训练样本中出现,该词语调概率为0,使用连乘计算文本出现概率时也为0.这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0. 拉普拉斯的理论支撑 为了解决零概率的问题,法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法估计没有出现过的现象的概率,所以加法平滑也叫做拉普拉斯平滑. 假定训练样本很大时,每个分量x的计数加

1 指数平滑法 移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效,但它们的计算比较难,因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值.此外,移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化,也不能应用于现有数据集的范围之外.因此,移动平均法的预测效果相对较差. 指数平滑法(exponential smoothing)是一种简单的计算方案,可以有效的避免上述问题.按照模型参数的不同,指数平滑的形式可以分为一次指数平滑法.二次指数平滑法.三次指数平滑法.其中一次指数平滑法针对没有趋势和季节性的序列,二次指数平滑

背景 golang 程序平滑重启框架 supervisor 出现 defunct 原因 使用 master/worker 模式 背景 在业务快速增长中,前期只是验证模式是否可行,初期忽略程序发布重启带来的暂短停机影响.当模式实验成熟之后会逐渐放量,此时我们的发布停机带来的影响就会大很多.我们整个服务都是基于云,请求流量从 四层->七层->机器. 要想实现平滑重启大致有三种方案,一种是在流量调度的入口处理,一般的做法是 ApiGateway + CD ,发布的时候自动摘除机器,等待程序处理完现有

在做图像数据处理时,经常会有栅格数据转矢量数据的操作,转换后的矢量文件会存在锯齿状边缘,不太美观,因此常常需要对矢量(shp)文件做平滑处理. 1 利用arcgis实现shp的平滑和简化 ArcToolbox / Cartography Tool / Generalization / Smooth Polygon,或者,制图工具 / 制图综合 / 平滑面. 2 基于GDAL矢量文件边界平滑 import sys from osgeo import ogr, gdal, osr #平滑函数 def

本文译自iOS 7 Blur Effects with GPUImage. iOS 7在视觉方面有许多改变,其中非常吸引人的功能之一就是在整个系统中巧妙的使用了模糊效果.许多第三方应用程序已经采用了这样的设计细节,并以各种奇妙的和具有创造性的方式使用它. 本文将通过几种不同的技术来实现iOS 7中的模糊效果,当然,这一切都利用了一个名为GPUImage的框架. GPUImage是由Brad Larson创建的,它利用GPU,使在图片和视频上应用不同的效果和滤镜变得非常的容易,同时它还拥有出色的性

一.view分层 (1)View的结构是分层的,一个view只能有一个父view,但可以有多个子view.子view的顺序是相关的,在数组中的位置越高或者说数字越大,就显示在后面,位置低的显示在前面.顶层的在后面,底层的在前面.view可以重叠. (2)最顶层的view是管理屏幕的controller的view.如果mvc的view是另一个controller,通常会有一个controller的view是整个屏幕,其他细节就交给其他controller. 可以用代码实现view分层,有2个重要代

MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述 转载自http://my.oschina.net/feedao/blog/52252,不过这个链接也是转载的,出处已经无从考证了.   感觉数学似乎总是不够的.这些日子为了解决research中的一些问题,又在图书馆捧起了数学的教科书.   从大学到现在,课堂上学的和自学的数学其实不算少了,可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识.Learning和Vision都是很多种数学的交汇场.看着不同的理论体系的交汇,对于一个researcher来说,

3DS MAX玩家必看!70个提高渲染速度的小技巧 (注:节省RAM不一定会加快渲染速度.请同学们根据实际情况加以利用.) 1. 尽量限制Ploygon数量,越少渲染速度越快 2. 如果使用Vray,用Proxy来代替高面数的模型. 3. 制作阴影时,subdivisions 最好不要太高. 4. 移除场景中不需要的对象. 5. 若模型在输出画面很小时,贴图分辨率不要太高. 6. 避免过度使用glossiness与highlights.可以用简单的diffuse, bump 及 reflecti

##参考资料## 我是通过阅读<Pro Git>这本书学习 Git 的,我读的时候还是第一版的英文版,现在已经出第二版了,而且英文版和中文版都有.英文第二版的地址是 [https://git-scm.com/book/en/v2](https://git-scm.com/book/en/v2),中文第二版的地址是[https://git-scm.com/book/zh/v2](https://git-scm.com/book/zh/v2).想看第一版的话把地址中的`v2`改成`v1`就可以了.

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.

一.数字.公式.函数.变量,哦,NO! 又又一次说起贝塞尔曲线(英语:Bézier curve,维基百科详尽中文释义戳这里),我最近在尝试实现复杂的矢量图形动画,发现对贝塞尔曲线的理解馒头那么厚,是完全不能承受富有创意的创作的,至少得有我当年追我老婆的脸皮厚才行. 然而,瞅瞅维基百科上的释义,或者其他一些相关的技术文章,总是离不开各种公式,一大堆变量……例如下面维基截图缩略图: 完全是数学爱好者的菜啊!我想,要是让UI设计师们去学习这些东西,估计还不如一刀来个痛快的! 这就是爱好领域与能力掌握的

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个

前言 前端工程师在中国兴起也就5年左右,以前公司里没有专门前端工程师的这个职位,很多前端方面的任务都是由全栈工程师来完成,有的基础一点的后台或者设计的帮助分担一些.但是随着互联网的快速发展,特别是所谓的Web2.0的发展,前端业务变得复杂起来,需要有专业的前端工程师来满足用户多样化的需求. 然而,高校的计算机教育并没有跟上互联网快速发展步伐,现在高等学校里没有的前端课程,对于需要打基础的前端同学来说学习起来比较困难. 学校里没有前端的课程,那如何学习JavaScript,又如何使自己成为一个合格

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)属于无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.但因为假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. 1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路:通过联合概率\(P(x,y) = P(x|y) P(y)\)建模,运用贝叶斯定理求解后