Decimation Master是ZBrush 4R8自带的一个插件.中文名叫减面大师.其功能非常强大,也非常的方便,可以帮助我们提高效率,减少电脑资源损耗.作为一名3D美术师是必须掌握的一个技术. 原来的高精度模型在执行了减面操作之后会变成低度模型,从下图可以看出,细节几乎与原来的模型并没有太多区别,没有任何损失,这样的面数比较适合我们进入其他三维软件中烘培法线或者AO贴图.可以直接利用这一方法导入到其他三维软件中进行编辑,比如拓扑,烘培. 接下来我们介绍下这个插件如何用. 在ZBrush菜

抖音3d特效,可谓是越来越火爆了,这个有着迪士尼画风的3D大眼,就刷屏了国内外用户的首页! 有人好奇这些特效究竟是怎么制作的?其实就是把3D模型调整适配到头部模型上,调整位置或者大小就可以制作出一个简单的3D特效. 看起来步骤非常简单,但对模型的要求还是比较严格的.抖音平台明确要求3D特效必须上传三角面结构模型,同时它还要求保持模型尽量小的大小. 而小于10M的要求,大部分的模型几乎都不满足,三角面更是需要大量人工时间进行转换,才能得到满足上传需求的模型格式.所以很多人看到这个要求,就直接放弃了

CountDownLatch CountDownLatch同意一条或者多条线程等待直至其他线程完毕以系列的操作的辅助同步器. 用一个指定的count值对CountDownLatch进行初始化. await方法会堵塞,直至由于调用countDown方法把当前的count降为0,在这以后.全部的等待线程会被释放.而且在这以后的await调用将会马上返回.这是一个一次性行为--count不能被重置.假设你须要一个能够重置count的版本号.考虑使用CyclicBarrier.     事实上本类实现很

1.简介 预测就是借助于对过去的探讨去推测.了解未来.灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现.掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.对于一个具体的问题,究竟选择什么样的预测模型应以充分的定性分析结论为依据.模型的选择不是一成不变的.一个模型要经过多种检验才能判定其是否合适,是否合格.只有通过检验的模型才能用来进行预测.本章将简要介绍灰数.灰色预测的概念,灰色预测模型的构造.检验.应用,最后对灾变预测的原理作了介绍. 灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇

阅读目录 开篇介绍 1.1示例介绍 (OnlineExamination在线考试系统介绍) 1.2分析.建模 (对真实业务进行分析.模型化) 1.2.1 用例分析 (提取系统的所有功能需求) 1.3系统设计.建模 (技术化业务模型) 1.3.1 枚举类型的使用 (别让枚举类型成为数值型对象) 1.3.2 基础数据.业务数据 (显示实体和隐式过程) 1.3.3 模型在数据库中的主外键关联问题 (面向对象模型与关系模型的天然抗阻) 1.3.4 角色.类型 (区分类型与面向对象概念) 1.3.5 名词

开篇介绍 在开始这篇富有某种奇妙感觉的文章之旅时我们先短暂的讨论一下关于软件开发方法论的简要: 纵观软件开发方法论,从瀑布模型.螺旋模型.RUP(统一软件开发过程).XP(极限编程).Agile(敏捷开发)一路走来,他们的好他们的美,我想接触过的人都会口口称赞,都是大师们一身的经验结晶最后沉淀为专业的技术方向.技术领域,带领我们软件开发者们永无止境的前进,目睹一场又一场的美景一桌又一桌盛宴.他们在不断的开辟新的领域,称为伟大的科学家一点都不为过. 但是为什么这么多方法论都没有能在企业中大面积的普

阅读目录 开篇介绍 1.1示例介绍 (OnlineExamination在线考试系统介绍) 1.2分析.建模 (对真实业务进行分析.模型化) 1.2.1 用例分析 (提取系统的所有功能需求) 1.3系统设计.建模 (技术化业务模型) 1.3.1 枚举类型的使用 (别让枚举类型成为数值型对象) 1.3.2 基础数据.业务数据 (显示实体和隐式过程) 1.3.3 模型在数据库中的主外键关联问题 (面向对象模型与关系模型的天然抗阻) 1.3.4 角色.类型 (区分类型与面向对象概念) 1.3.5 名词

在图形学中,数学是不可或缺的一部分,所以本书最开始的部分就是数学知识的复习.在图形学中,最常用的是矢量和矩阵,所以我根据前面三个章节的数学知识,总结一下数学知识. 一.矢量 数学中的矢量,拥有方向和长度.其实矢量和点在坐标系中的表示完全一致(笛卡尔坐标系为准),区分矢量和点的关键,我觉得就是做平移.点是不能用平移操作来保证一致的,比如点A(1,2,3)经过平移矢量(1,2,3)后就是B(2,4,6),此时就是一个新的点.但是矢量经过相同平移操作后,还是矢量(1,2,3),这是因为矢量表示的是 v

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Toby,项目合作QQ:231469242 随机森林就是由多个决策树组合而成的投票机制. 理解随机森林,要先了解决策树 随机森林是一个集成机器学习算法

中文名4D电影,外文名CINEMA 4D,研发公司为德国Maxon Computer,特点为极高的运算速度和强大的渲染插件,使用在电影<毁灭战士>.<阿凡达>中,获得贸易展中最佳产品’的称号,前身为FastRay. CINEMA 4D拥有快速的渲染速度,可以在最短的时间内创造出最具质感和真实感的作品.C4D拥有丰富而强大的预置库,你可以轻松的从它的预置中找到你需要模型.贴图.材质.照明.环境.动力学.甚至是摄像机镜头预设,大大提高了我们的工作效率.从其他三维软件导入进来的项目文件都

游戏服务器也是基于MVC架构的吗?是的,所有的应用系统都是基于MVC架构的,这是应用系统的天性.不管是客户端还是后台,都包含模型.流程.界面这3个基本要素:不同类型的应用,3要素的“重量”可能各有偏差.目前那些声称比MVC更好的架构,在我看来,不过是MVC的在某种场合下的细化.但是,MVC这个概念是比较抽象的,项目中每个人都有自己的理解,在细节之处大家的实现往往大相径庭.像Spring这样的基于MVC的具体框架工具,能够缓解一些混乱局面,但是作为一个非常通用.有弹性的框架,它允许你做任何违反MV

EM算法是一种迭代算法,传说中的上帝算法,俗人可望不可及.用以含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计 EM算法定义 输入:观测变量数据X,隐变量数据Z,联合分布\(P(X,Z|\theta)\) 输出:模型参数\(\theta\) (1)选择初始模型参数\(\theta^{(0)}\),开始迭代 (2)E步:记\(\theta^{i}\)为第i次迭代参数\(\theta\)的估计值,计算在第i次迭代的期望\[Q(\theta,\theta^{(i)}) = E(logP(x,

作者:韦易笑链接:https://www.zhihu.com/question/38060533/answer/84432973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. 传统标准PVS 标准 PVS其实就是两步: 1. 先求解简易模型:减面,枚举模型上每个顶点,找到一个点使得删除该顶点,模型变形最小,不停的寻找并删除影响最小的点直到模型变形超过一定阀值.最终求解出简易场景模型,为第二步计算做准备. 2. 划分成小的三维格子,再格子里面均匀或随机选取 N个采样

原文:Breaking things is easy 译文:机器学习中安全与隐私问题(对抗性攻击) 我是通过Infaraway的那篇博文才发现cleverhans-blog的博客的,这是一个很有意思的议题 ,特此转载到自己的博客保存学习,稍有修改! 一.背景 直到几年前,机器学习算法在许多有意义的任务上都没有很好地发挥作用,比如识别物体或翻译.因此,当机器学习算法没能做正确的事情时,这是规则,而不是例外.今天,机器学习算法已经进入了下一个发展阶段:当呈现自然产生的输入时,它们可以比人类表现得更好

CNN学习笔记:池化层 池化 池化(Pooling)是卷积神经网络中另一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样.有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的.它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值.直觉上,这种机制能够有效地原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要.池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合.通常来说,CNN的卷积层之间都

说明:本人是node.js的初学者,尝试向别人解释这是怎么回事是自我学习的一个好方法.如果你发现有些地方并不是那么正确,欢迎提出来让我知道以便修正,共同进步,谢过^_^.       欢迎交流,本人微博:http://weibo.com/bitsea  很多地方都涉及到函数的回调,在这里简单说一下什么是函数的回调. 回调函数就是回来再调用的函数. 基于js的单线程执行代码的风格,回调是必须的选择.也可以说是一种不得已而为之的选择吧,回调无疑增加了代码的复杂性,使其变得难读.难理解,难维护.但是,

PhysX PhysX(wiki en  中文,physx wiki   physx wiki2)是nVidia公司一款跨平台实时物理引擎,可使用硬件(GPU.PPU: Physics Processing Unit, 物理处理器)加速 支持刚体(rigid bodies).软体(soft bodies).流体(fluids).面料(cloths).力场(force fields)等 目前已在github上开源,有3个开源项目: PhysX3.3(私有库):其中集成了Apex1.3.4 Phys

为何要花时间实现自己的ClassLoader 尽管人生的乐趣非常大一部分来自于将时间花在有意思可是无意义的事情上,可是这件事绝对是有意思并且有意义的,有下面几个情景是值得我们花费时间实现自己的classLoader的: 我们须要的类不一定存放在已经设置好的classPath下(有系统类载入器AppClassLoader载入的路径),对于自己定义路径中的class类文件的载入,我们须要自己的ClassLoader 有时我们不一定是从类文件里读取类,可能是从网络的输入流中读取类,这就须要做一些加密和

这篇教程是朋友们介绍利用3DSMAX制作逼真的欧式沙发建模,教程制作出来的效果真心很不错,通过这篇教程,大家可以学习沙发建模的制作方法和思路,推荐过来,一起来学习吧! 3DSMAX软件下载:http://wm.makeding.com/iclk/?zoneid=21554 这篇教程教脚本之家的朋友们用3DSMAX制作欧式沙发,教程介绍的是沙发建模的部分,难度不大.适合新手学习者.好了,先来看看最终的效果图: 具体的建模过程如下: 首先,运行一个3ds max,首先检查一下系统单位设置,我觉得这是

背景减除 一旦背景模型建立,将背景模型和当前的图像进行比较,然后减去这些已知的背景信息,则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了 缺点 —— 该方法基于一个不长成立的假设:所有像素点是独立的 场景建模 新的前景(物体移动的新位置) —— 旧的前景 (物体离开后留下的“空洞”)—— 背景 cvInitLineIterator()  和  CV_NEXT_LINE_POINT() 对任意直线上的像素进行采样 // 从视频的一行中读出所有像素的RGB值,收集这些数值并将其分成三个文件 #include

深度强化学习 基本概念 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个重要的分支,主要用来解决连续决策的问题.强化学习可以在复杂的.不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标. 深度学习 深度学习(Deep Learning)也是机器学习的一个重要分支,也就是多层神经网络,通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合.(从统计学角度来看,就是在预测数据分布,从数据中学习到一个模型,然后通过这个模型去预测新的数据) 深度强化学习 深度强化学习(Deep Re