首先我们创建一个模型对象 var geometry = new THREE.BoxGeometry( 100, 100, 100); //边长100的正方体 var material = new THREE.MeshLambertMaterial({ color: 0xFF0000 }); var mesh = new THREE.Mesh(geometry, material); scene.add(mesh); 移动 接下来我们尝试将模型中心移动到 100,100,100的位置 方法1:Me

本文主要是对Threejs中加载模型的支持种类进行简单的知识科普. 3ds (.3ds) 3ds是3ds max通用储存文件格式.使用的范围更宽,可被更多的软件识别使用. amf (.amf) AMF是以目前3D打印机使用的"STL"格式为基础.弥补了其弱点的数据格式,新格式能够记录颜色信息.材料信息及物体内部结构等.AMF标准基于XML(可扩展标记语言). 3mf (.3mf) 由微软牵头的3MF联盟,于2015年推出全新的3D打印格式--3MF(3D Manufacturing F

脚本作为组件挂在摄像机上即可,调用接口开关IsControlMove,控制是否启用: using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.EventSystems; public class CameraMove : MonoBehaviour { //public Transform target; public Vector3 target; priv

在Skyshop插件中,使用类似不锈钢等材质的模型,实时反光效果非常好,如果是其他反光不明显的模型,如砖头,建筑等,这时候就需要调整模型的Shader的高光贴图了. 如官方例子中的用砖块组成的柱子,反光效果是非常好的. 如反光效果不明显,首先看下Shader中是否有高光贴图,如Marmoset/Bumped Specular IBL. 如没有,则可以使用Photoshop处理下漫反射贴图来制作一张高光贴图. 点击Photoshop中的图像=>调整=>去色. 如果图像比较暗可以调整下黑白的亮度,

[toc] 1. 概述 通过之前的教程,对WebGL中可编程渲染管线的流程有了一定的认识.但是只有前面的知识还不足以绘制真正的三维场景,可以发现之前我们绘制的点.三角形的坐标都是[-1,1]之间,Z值的坐标都是采用的默认0值,而一般的三维场景都是很复杂的三维坐标.为了在二维视图中绘制复杂的三维场景,需要进行相应的的图形变换:这一篇教程,就是详细讲解WebGL的图形变换的过程,这个过程同样也适合OpenGL/OpenGL ES,甚至其他3D图形接口. 可以用照相机拍摄照片来模拟这个图形变换的过程,

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在建筑施工图审查系统中,设计单位提交设计完成的模型/图纸,审查专家审查模型/图纸.审查过程中如果发现不符合规范的地方,则流程退回到设计单位,设计单位人员根据审查意见重新调整设计,调整完成后再次提交到审查专家.此时为了便于专家审查,需要知道当前轮次的模型/图纸与上一轮次的模型/图纸发生了哪些异动,针对异动情况进行审查即可. 先看效果 效果如上图.左侧是当前审查轮次的模型,中间是上一轮次的模型,右侧是2个模型的对比产生的异

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效果预览 注:Cube上附着的绿色是我添加的粒子效果. 软件环境 NGUI 3.9.x Unity 5.1 x64 相关知识 RenderTexture RenderTexture是一种特殊的纹理,它是在运行时创建和更新. 文档:http://www.ceeger.com/Components/class-RenderTexture.html ScrollView ngui的一个滑动组件 UITexture ngui显示贴图组件 原理 用一个相机单独照射3D模型和粒子 ——> 把相机的图形映射到

ZBrush 作为最专业的数字雕刻与绘画软件,能够制作出高质量的3D模型,包括模型的颜色贴图和材质属性.不同材质可以改变照明在表面上的反应,以便模型表现出光泽.凹凸.反射.金属性或透明效果.ZBrush提供了许多预置材质帮助用户控制调整模型,除此之外,您还可以从外部导入材质在ZBrush中使用,以创建新的材质. 若有疑问可直接访问:http://www.zbrushcn.com/jichu/butong-caizhi.html 那么,经常会有一个场景模型中的材质表现是多种的,如何把不同材质赋予在

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

原地址:http://www.cnblogs.com/ybgame/archive/2013/02/21/2920009.html 如何导入一个模型,导入的模型在unity3d的project面板中是怎样显示的?包含什么内容?如何加载到场景中?怎样去控制它?模型和动画之间的关系?   关于Mesh组件http://game.ceeger.com/Components/comp-MeshGroup.html   关于模型的导入http://game.ceeger.com/Components/cl

原地址:http://tieba.baidu.com/p/2807225555 我觉得有三点感觉在导出时比较重要的1.单位的设置3dsmax系统单位设置就设成厘米显示单位公制也设成厘米这样在max里的一网格就是10厘米,像这样子 但感觉不是很理想,我这把枪太长了差不多占了6个网格,OhNo这样子就有60厘米长了,我得给它来个整体的缩放,我要把它缩放成1厘米这样到unity就是1米刚好,可是现在一网格是10厘米不好缩放,等缩放成一厘米我的这把枪就看不见了,还是把系统单位设成1毫米可靠,设成1毫米再

两种模型,两种方法 模型:CBOW和Skip-Gram 方法:Hierarchical Softmax和Negative Sampling CBOW模型Hierarchical Softmax方法 CBOW 是 Continuous Bag-of-Words Model 的缩写,是预测 INPUT:输入层,输入的是若干个词的词向量 PROJECTION:投影层,是输入的若干个词向量的累加和,注意是向量的累加和,结果是一个向量. OUTPUT:输出层,其实是个二叉树,隐层的那个节点要跟输出层的那个

转载请注明来自大型玉米的博客文章(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! 效果展示:   watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYTM5NjkwMTk5MA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" width="300" height="500" alt

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工业方面制作图表,制作模型方面运用到 3d 模型是非常多的,在一个大的环境中,构建无数个相同的或者不同的模型,构建起来对于程序员来说也是一件相当头疼的事情,我们利用 HT 帮大家解决了很大的难题,以下例子可在官网上查找到http://hightopo.com/demos/index.html: 这些都是工业控制上的一些实例,只要你有想法,你就能把这些实现得更好. 本文 Demo 地址: http://hightopo.com/guide/guide/plugin/obj/examples/exa

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722178 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型. 在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的.这样状态的转换概率便是全部的参数.[马尔科夫模型HMM概述] 而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于

以下我为这篇<Rapid Deployment of Anomaly Detection Models for Large Number of Emerging KPI Streams>做的阅读笔记 - Jeanva Abstract Rapid deployment of anomaly detection models for large number of emerging KPI streams, without manual algorithm selection, paramete

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