ZBrush 中通过遮罩为模型添加子物体的方法简单且方便,我们可以通过按住Ctrl键绘制遮罩结合相关命令创建具有抽出厚度的模型提取出作为子物体附在模型表面.本文将详细介绍在Zbrush中如何通过遮罩得到子物体. ZBrush软件下载: ZBrush 4R8(Win版):http://wm.makeding.com/iclk/?zoneid=19415 ZBrush(Win版):http://wm.makeding.com/iclk/?zoneid=19416 ZBrush(Mac版):http:

需求说明: 省级用户可以登记国家指标 省级用户和市级用户可以登记指标分解 登记国家指标时,需要录入以下数据:指标批次.文号.面积,这里省略其他数据,下同 登记指标分解时,需要录入以下数据:指标批次.文号.面积,以及可以选择多个市(市级登记的时候是县)的指标,每个市(县)的指标也是要输入批次.文号.面积 登记指标分解时,一个指标批次不能选择多个相同的市(县) 登记指标分解时,需要判断当前剩余面积是否足够,比如省登记的时候,要看国家本年度下发给省的指标面积是否大于省本年度所以指标面积,登记国家指标不

GIS案例学习笔记-明暗等高线提取地理模型构建 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 目的:针对数字高程模型,通过地形分析,建立明暗等高线提取模型,生成具有明暗阴影效果的地形. 操作时间:25分钟 数据:chp12/ex1/数字高程模型DEM 建模过程 模型运行界面 模型运行结果 彩色合成效果 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com

ZBrush® 中通过遮罩为模型添加子物体的方法简单且方便,我们可以通过按住Ctrl键绘制遮罩结合相关命令创建具有抽出厚度的模型提取出作为子物体附在模型表面.本文将详细介绍在Zbrush中如何通过遮罩得到子物体. 若有疑问可直接访问:http://www.zbrushcn.com/changjian/zbrush-4r7-zhezhao-ziwuti.html 1.在Light Box(灯光盒子)默认的3D工具选择PolySphere(多边形球体)物体,单击Tool>Make PolyMesh3

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

matlab2016版本无法兼容matlab2018版本Classification Learner创建的分类器 在java环境下,使用matlab2016版本调用matlab2018版本Classification Learner创建的分类器,步骤如下: 保持matlab java版本与系统版本一致,eclipse版本可不一致 1. 提取模型:使用显式函数调用模型(类似MATLAB Coder方式,因为java不支持函数句柄) saveCompactModel(trainedModel.Cla

一.sklearn模型保存与读取 1.保存 from sklearn.externals import joblib from sklearn import svm X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) joblib.dump(clf, "train_model.m") 2.读取 clf = joblib.load("train_model.m") clf.predit([0,0]

本文讨论使用ZBrush®软件如何在屏幕上创建遮罩和操纵遮罩. 1. 绘制遮罩 按下Ctrl键你就能够在你的模型上绘制遮罩(笔刷的笔划的开始和结束都必须在模型上),默认情况下,遮罩区域在模型上显示为一块暗色的区域,如图所示.左边:使用小的笔刷在模型上绘制小的遮罩点:右边:遮罩后雕刻,遮罩区域没有受雕刻的影响. 2. 拖动矩形通过你的对象 按下Ctrl键,在模型的画布上点击并拖动出一个矩形部分包括你的对象,你能看到如图所示的结果.注意:你需要从对象外部开始拖动,但是你不需要在对象以外的部分结束拖动

参考链接:https://www.bilibili.com/video/av61771773/?p=4   作为一个懒人,给提取出来的lol人物模型亲手制作动画是不存在的,但是又想给人物模型应用新的有趣的动画,怎么办?我们可以使用mixamo上的现有动画!   先上效果图:   以亚索为例,首先按照之前说的提取模型方式将亚索的dae文件提取出来,记住这里不需要勾选"包含骨架":   因为最近知道怎么用3ds max导入贴图文件了,所以抛弃c4d了,这里以3ds max为例,将dae文件

来源:http://www.dataguru.cn/article-794-1.html rugarch包是R中用来拟合和检验garch模型的一个包.该包最早在http://rgarch.r-forge.r-project.org上发布,现已发布到CRAN上.简单而言,该包主要包括四个功能: 拟合garch族模型 garch族模型诊断 garch族模型预测 模拟garch序列 拟合序列分布 下面分别说一下. 一.拟合garch族模型 拟合garch族模型分三个步骤:(1)通过ugarchspec

<谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读>,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码.现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现[点击阅读原文直接访问]: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFl

参考博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fsta

现有基于矢量图形的骨架线提取方法主要包括数据预处理.基于约束 Delauny 三角剖分的骨架线结点生成和骨架线的连接 3 个过程,上述过程都可利用现有 GIS 系统的数据处理.空间分析和建模功能实现.ZTMap 系统不仅提供基础的数据处理.分析和制图功能,而且提供脚本编程批处理.空间分析和建模功能,这些优势都为降低开发成本和实现难度提供了充分的技术条件.本文从 GIS 空间分析的视角,提出一种基于 GIS空间分析的复杂多边形骨架线提取方法.采用 Python 面向对象编程语言结合 ZTMap 系

① 设置ajax请求(10分) ② 后台更改数据值(10分) ③ 重新计算平均分(10分) ④ 无刷新更新评分结果(10分) 思路: 在详情页面中有一个评分的按钮,单击后进行修改数据,首先找见本条数据的主键id,通过ajax 将id和修改的参数值传递到后台控制器中,再去模型进行修改数据. 代码:模型中提取数据,发送至视图进行循环渲染 模型代码<?php namespace app\day29\model; use think\Model; class CompanyModel extends M

Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署 重构单体应用为微服务(本文) 原文链接:Refactoring a Monolith into Microservices 微服务重构的概述 将单体应用转化为微服务是应用现代化的一种形式,数十年来开发者们一直致力于此.因此,将应用重构为微服务时,我们可以借鉴其中的一些经验. 首先不要大规模地重写代码

OpenVINO 系列软件包预训练模型介绍 本文翻译自 Intel OpenVINO 的  "Overview of OpenVINO Toolkit Pre-Trained Models" 原文链接: https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_models_intel_index.html 翻译:coneypo,working in Intel for IoT,有问题或者建议欢迎留言交流 Q&A 问:用 Pre-trained mode

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关于具体需求,请看前面的博文:DDD领域驱动设计实践篇之如何提取模型,下面是具体的实体.聚合.值对象的代码,不想多说什么是实体.聚合等概念,相信理论的东西大家已经知晓了.本人对DDD表示好奇,没有在真正项目实践过,甚至也没有看过真正的DDD实践的项目源码,处于极度纠结状态,甚至无法自拔,所以告诫DDD爱好者们,如果要在项目里面实践DDD,除非你对实体建模和领域职责非常了解(很多时候会纠结一些逻辑放哪里好,属于设计问题)以及你的团队水平都比较高认同DDD,否则请慎重...勿喷! 代码在后,请先看D

1.DDD领域驱动设计实践篇之如何提取模型 2.DDD领域驱动设计之聚合.实体.值对象 其实这里说的基础设施层只是领域层的一些接口和基类而已,没有其他的如日子工具等代码,仅仅是为了说明领域层的一些基础问题 1.领域事件简单实现代码,都是来至ASP.NET设计模式书中的代码 namespace DDD.Infrastructure.Domain.Events { public interface IDomainEvent { } } namespace DDD.Infrastructure.Dom