关于如何使用ZBrush®3D图形绘制软件雕刻僵尸模型,Fisker老师用了6个章节共41课时,从人体躯干和骨骼雕刻,到衣服.鞋子制作,再到顶点着色,向大家一一展示了雕刻过程,其中分享了很多ZBrush常用方法和技巧,通篇教程学下来,相信你对ZBrush已经有了更深入的了解. 查看详细的视频教程可前往:http://www.zbrushcn.com/qita/zbrush-xuanran-bufen.html 模型雕刻完成之后,并非就结束了,最后通常都要对模型进行渲染,以实现更加逼真的效果.那么…

继上节课Fisker老师对ZBrush中对渲染和灯光起到重要作用的Light和LightCap进行了具体讲解之后,本节课继续研究Render(渲染)和Light及LightCap相结合会产生什么样的效果. 查看详细的视频教程可直接前往:http://www.zbrushcn.com/qita/zbrush-xuanran-bufen2.html 这里以Fisker老师雕刻的作品为例.首先调整Light里的参数,按照模型从上往下的顺序.将Intensity[强度]设置为1,Ambient值设置为7…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算…

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个…

django模型系统(二) 常用查询 每一个django模型类,都有一个默认的管理器,objects QuerySet表示数据库中对象的列表.他可以有0到国歌过滤器.过滤器通过给定参数,缩小查询范围(filter). QuerySet等同与select语句,过滤器等同于一个限制字句,比如where.limit 使用.query可查看对应的SQL语句 all()获取所有 name.objects.all()queryset 获取第一条 name.objects.first()返回的是对象 获取最后…

目录 前言 预备知识 一.估计问题 1.问题推导 2.前向算法/后向算法 二.序列问题 1.问题推导 2.维特比算法 三.参数估计问题 1.问题推导 2.期望最大化算法(前向后向算法) 总结 前言 HMM隐马尔可夫模型,这个名字看起来熟悉,其实很是陌生.它给人一种很神秘高深的感觉,确实,很强大的一个模型,在概率论统计学应该是应用广泛而且很重要的:虽说很高深强大的一个模型,其原理确实我们最基础的理论知识不断推导计算来的. 上一篇<HMM隐马尔可夫模型来龙去脉(一)>,从HMM基础理论开始,我们可…

摘自 1.李航的<统计学习方法> 2.http://www.cnblogs.com/pinard/p/6955871.html 一.概率计算问题 上一篇介绍了概率计算问题是给定了λ(A,B,π),计算一个观测序列O出现的概率,即求P(O|λ). 用三种方法,直接计算法,前向算法,后向算法. 考虑隐马尔可夫模型(一)中的盒子球模型. 假设Q={1,2,3,4}, V = {红,白},在给定λ(A,B,π)的条件下,其中: ,  , 求O=(红,白,红)的概率. 二.直接计算法 说通俗一点,就是暴…

  两个dds文件怎么导入到一个模型上呢?这模型又不能拆开.   一开始我想的是用两个材质球来完成,一个材质球对应一个dds文件,然而行不通.   一个材质球对应两个dds文件还不太会弄,于是我想着干脆把两个dds文件合并为一个,用ps再下个可以打开dds文件的插件就可以实现该操作,不过效果并不是我想象的那样,上面那层dds图像直接把下面那层给盖住了,结果还是只能显示一个dds文件的贴图.   查了半天终于知道怎么用一个材质球贴两个dds文件了.不过并没有什么卵用,达不到我想要的效果.   没办…

博客转载自:https://blog.csdn.net/wokaowokaowokao12345/article/details/51321988 前言 抛开算法层面不谈,要利用PCL库中PCLVisualizer可视化类,显示出不同模型并对模型做出不同渲染,制作出丰富的可视化效果以增强自己应用的功能.下面将对如何添加立方体模型和圆球模型到视窗并渲染进行一个大概描述. 立方体模型 //向视窗添加一个立方体模型并渲染,只显示线框.若不要显示线框将下面一行代码注释即可. viewer->addCub…

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC…