DSLR Video Tips: Gadgets & Gear 数码单反相机视频提示:小工具和装备 Lynda课程中文字幕

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数码单反相机视频提示:小工具和装备 中文字幕DSLR Video Tips: Gadgets & Gear

有数十家公司将产品投放到当今的视频专业人员身上
但是出发的关键设备是什么? 专业人员使用什么来稳定素材,远程控制摄像机,或适应狭小空间? 数码单反相机视频技巧解答了摄影师对于相机配件和生产设备最常见的问题
Rich Harrington和Robbie Carman演示放大镜和平板电脑,外接显示器,哑光盒,三脚架和独脚架以及quadcopters等照明辅助设备,以及用于解决问题的后期制作技术,即使是最高科技的设备也无法修复这些问题

主题包括:
用磨砂盒减少镜头光晕
使用放大镜和电子取景器来检查焦点和曝光
用石板捕获元数据
修复摇摇欲坠的镜头
远程控制摄像机
滑动相机
提升相机
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  • 你好,我是罗比卡曼。
  • 我是Rich Harrington。
  • 欢迎来到数码单反相机视频提示:小工具和齿轮。
    Rich,市场上有很多支持设备可以帮助您提高生产工作流程。
  • [Rich]没错,Rob。
    通过帮助您拍摄并稳定相机,抓地力和支持装备可帮助您更轻松地制作出更流畅的作品。
    小工具还可以帮助您移动相机并聚焦图像。
  • [罗布]这些装备是投资项目。
    尽管它们的价格范围很大,但它们将帮助您在现场和编辑套件中避免头痛。
  • [Rich]我们创建了这门课程,真正帮助您开始构建您的装备包。
    我们将探索诸如电子取景器之类的东西,以及使相机运动的不同技术。
  • [罗伯特]是的,我们将检查一些设备,让您远程控制数码单反相机和小工具,让您的相机离开地面。
  • [Rich]我们会回答这样的问题,为什么我的相机镜头不稳定?
    为什么我需要流体云台三脚架?
    我怎样才能让我的相机进入狭小的空间?
  • 现在让我们继续深入了解如何在下一次制作中使用小工具和装备。
    本课程视频下载地址:数码单反相机视频提示:小工具和装备
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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