Millumin 3 for mac(专业视频编辑软件)

本文详细介绍Millumin 3 mac版的强大功能,如DMX控制、Cinema4D插件、3D结构和实时预览网格等,助你轻松编辑视频并实现3D动态效果。

Millumin 3 for Mac 版本,这是一款Mac上专业视频编辑软件,Millumin能够非常方便地帮助我们管理视频文件和编辑视频文件:给视频添加特效、将多个视频并排混合在一个视频界面内等等,非常不错!

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Millumin 3 mac下载安装教程
镜像包下载完成后打开,双击.pkg按照安装引导器进行安装即可!

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millumin 3 mac版功能介绍
灯具

现在,您可以轻松控制任何启用DMX的设备,然后在时间轴中为其设置动画。

在线和用户友好的配置器允许您创建自定义夹具。

新插件

Cinema 4D,Unity和Photoshop插件可让您实时获取草稿/最终渲染。他们加入了很长的已有插件列表(After Effects,游戏手柄控件,TUIO输入,TCP / Inet Siphon等)。3、3D结构

通过使用代表要投影到其上的表面的网格,结构简化了3D视频映射。这使您可以创建3D移动变形。

3D结构

通过使用代表要投影到其上的表面的网格,结构简化了3D视频映射。这使您可以创建3D移动变形。
时间码

使用时间码同步您的节目。Millumin现在支持音频(LTC)和Midi(MTC)时间码。

时间码可用于触发提示或在多台计算机上获得帧同步。特殊的测试卡可让您轻松调整延迟。

音频矩阵混音器

现在,您可以混合音频文件的每个通道,然后将其路由到输出。

对于5.1或7.1安装,它可能非常有用。

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预览网格

预览网格监视节目中接下来要播放的内容(下一列或实时供稿)。

网格还可以用作实时输入混合器,以在需要时触发您的信号源。

斑点追踪

Millumin包括全新的Blob跟踪相机效果。

您可以使用此Blob跟踪来跟踪舞台上的演员,激活效果或进行其他操作:它与其他任何交互一样容易设置。

时间线曲线

时间轴已得到极大改进,尤其是在显示曲线时,因此它为您提供了动画,淡入淡出和过渡的概述。当然,可以使用鼠标快速编辑这些曲线。
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更新日志
重大更新

时间码支持(LTC / MTC)

时间码交互

导入高级灯具(Open-Fixture-Library格式)

高级音频可在每个通道混合

3D结构可简化视频映射/变形

Cinema 4D插件

Unity插件

Photoshop插件

实时预览网格

Blob追踪器

提示回想特定的时间(仪表板/时间线)

导出时间轴时渲染音频

时间线上的曲线

视频,音频和DMX大师

库中的媒体信息/预览

自动执行程序

免费文字媒体

调度程序交互

MIDI显示控制支持

sACN支持

OSC查询服务器

iOS屏幕捕获(最低iOS 11)

自动保存项目版本

细微更新

仪表板列的注释

图层像素限制

更改工作区原点(即不在中心)

ISF着色器和效果的图像输入

包含/排除时间线中的灯光

统一监视器,用于记录DMX,MIDI,OSC,…

系统监视器以显示CPU / GPU使用情况

来自AJA设备的输出

MIDI / OSC反馈以进行交互

UDP字符串作为OSC

PJLink模式用于数据跟踪

多个字符串服务器进行数据跟踪

数据跟踪的字符串模板

MIDI数据跟踪目的地

通用相机和采集卡的格式化选项

NDI选项输出为RGBA

显示透明背景

放大资料库

时间线和着色器的缩略图

灯的颜色标签

手动创建互动

复制所有列

时间轴中的矩形选择

自动更新第三方插件

重命名效果

幻灯片手动按钮

交互累加器的循环选项

DMX图层的“跳过最后一个频道”选项

保持SHIFT跳过过渡

改进之处

库过滤器以显示丢失的文件

快捷键CMD + SHIFT + X可在时间轴中拆分媒体

视频播放优化

通用相机和采集卡的优化

Blackmagic输出的优化

更快的LED /像素映射

NDI 4Kp60分辨率

在Enttec DMX USB Pro Mk2上处理2个Universe

更快的翘曲

更快找到丢失的文件

直接在时间线中拖放文件

将交互分配给属性视图中的按钮

交互稳定(即使没有信号传入)

平面设计

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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