MODO Essential Training MODO基本培训 Lynda课程中文字幕

本课程提供MODO软件的基础培训,涵盖3D建模、纹理、渲染和动画。从用户界面介绍到高级功能如MeshFusion,帮助CG艺术家掌握MODO的工作流程。

MODO Essential Training 中文字幕

MODO基本培训 中文字幕MODO Essential Training

借助MODO,艺术家拥有强大的3D平台,可用于建模,渲染,纹理和动画
这项重要的培训将为您带来使用MODO的基础知识,并为进一步学习提供坚实的基础
首先,您将被介绍到用户界面,然后您将跳入一个简单的入门项目
接下来,了解如何在3D中进行建模,并通过设置灯光和渲染场景图像来查看您创建的内容
然后,您可以将材质添加到3D模型中以获得逼真的表面纹理和颜色
最后,您将通过使用动画功能和模拟虚拟对象的物理属性来让事情发生变化
教练Henry Santos是一位经验丰富的3D角色动画师,他还演示了如何使用MeshFusion和细分曲面建模等更高级的功能,以便掌握使用MODO创建第一个项目所需的所有工具

主题包括:
构建简单的3D模型
处理原始和预设对象
使用变形和复制工具
细分(SubD)表面建模
了解复制器
使用MeshFusion创建融合模型
添加灯
用材料和UV贴图着色
绘画和雕刻
动画你的场景
渲染和导出渲染
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  • [导师]嗨,我是亨利桑托斯。
    欢迎使用MODO,这是一款用于创建3D计算机图形和动画的强大工具。
    借助MODO,CG艺术家可以有效地创作艺术作品并分享他们的视觉。
    在本课程中,我们将首先浏览软件,以便您可以开始熟悉用户界面的组织方式。
    然后,我们将立即着手并开展一个简单的项目,以便您了解MODO工作流程。
    接下来,我们将介绍构建,纹理和制作3D模型动画的基本工具和工作流程。
    最后,我们将我们的3D创作导出为图像和动画。
    在我们深入了解MODO的基本知识后加入我的行列。
    本课程视频下载地址:MODO基本培训
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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