AEpolyRayTemplate.mel

最新推荐文章于 2013-05-08 21:30:31 发布
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#interface

作者在一小时内从零开始学会了属性面板界面的编写，并成功完成了polyRay属性界面的制作。

 

Node's AE interface is ready!!

 

自学能力上来了就是好啊，1个小时之前我对属性面板界面的编写还一无所知，一个小时候就把polyRay的属性界面写好了。

精选资源
批量改贴图路径.mel
11-14
maya批量修改贴图路径
FileTextureManager.mel
01-04
检查贴图是否丢失以及更换贴图路径的脚本。直接拖入MAYA窗口就可以使用，已经汉化。 是成倍提高工作效率的必备神器。
写完一点了...
1456996541
11-22 231
快要关电脑上床睡觉时,突然想到还没写BLOG,但又不知写什么,还是上来溜达一下吧......随便写几句也好....以前中学时和姐一起买日记本,想每天都写下自己的所见所闻所感,籍此来提高作文水平,但我记得当时没坚持几个星期就放弃了,后来每次回家看到那日记本都觉得有点微妙的感觉,翻开来看以前写的东西的那种感觉真的挺不错.不管那些字有多丑,记录的事有多么微不足道,回味起来却是让人感慨万分的.....好了...
最精髓的写完了！
机器猫的CG空间
08-20 1129
现在早先提出的4中投射方法全部实现了！详见上篇日志。接下来还有3件事 -。-|||||完成polyRayCmd，也就是配套的command，以加强和mel的整合。写AEpolyRayTemplate.mel，把属性面板写的易用近人一点写个简单的帮助【可选任务】写个界面，实在不想再用mel写半天了，可能直接编译个2011的只给2011版用Qt做UI吧~不放过一个小错误，以产品级别要求自己，欧耶~
lipmel.mel
11-19
lipmel.mel
精选资源
maya mel cha jian 20210106.mel
01-08
maya 插件：随机位移，随机抖动，重命名
[suDLS.mel]3Delight渲染shave自动化工具
机器猫的CG空间
07-08 2682
项目接下来要开始大量使用Shave&3DL，而现有的破解版本9.0.0在配置渲染时是异常繁琐的，正好之前写过一个小工具可以自动化执行这些重复的操作，但是有些小bug，今天拿出来修改了一下已经可以使用。使用方法秉承极简主义，界面语言响应Maya中文化的大潮流。
Maya Renderview自动keep渲染图片
机器猫的CG空间
05-08 2588
Houdini每次渲染的结果会自动以帧的形式存在MPlay里，也就是说如果一个shader效果在反复调节中测试渲染了50次只要不关闭MPlay那MPlay里会有50帧。而Maya的Renderview略有不同，提供了Keep image选项，但需要手动点一次存一次，不然就会覆盖buffer里的结果。在这个内存论T的年代完全可以把每次测试结果保存，这样可以避免已经点了渲染才想起上张还木存呢的事情发生
【Maya Plug-in 调试及技巧（2）】 及 【suSmoothFur的视频补充】 又及 【suCameraSpace的下载地址】
机器猫的CG空间
01-29 1837
Maya Plug-in 调试及技巧 2: MIntArray的查看MIntArray就是Maya api中内置的int的array类，内部实现貌似是链表而非数组，所以在内存管理上更加有效，而且作为一个类，本身自带了很多方便的方法。Maya Api的很多方法都直接使用MintArray来传值。有一点不便之处在于在调试的时候不能方便的查看元素的值。比如定义了一个MIntArray iComp，然后调试到某一状态时想知道此时iComp的元素分别是多少，默认的VS查看到的是：可以看到，浑然一坨啊。有种方法可以修改
suDebug 改进~~
机器猫的CG空间
09-21 1153
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LabVIEW锁相放大器及其应用
01-03
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程，并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术，其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数，实现对微弱信号的频率锁定，同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统，其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能，配备虚拟化操作界面，并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程，用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境，能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件，可以快速构建锁相放大器的用户操作界面，并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象，参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能，信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中，系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在边缘计算环境中，利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略，并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度，将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器，从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计（如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法）、性能评估指标（如能耗、延迟、资源利用率）以及仿真实验结果分析等内容，旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化；②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计；③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现，优化系统延迟与能耗。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与仿真参数设置，同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果，以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
JAVA网上购书平台-下载即用.zip
最新发布
01-03
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/5e7a10a8225b goods 图书商城，网上购书系统 图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统
智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实时监测系统设计：实现高效安全的生产状态监控
01-03
内容概要：本文介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10目标检测模型的车间智能监控系统，旨在实现对生产车间中人员位置、设备运行状态及其他关键物体的实时监测与智能管理。系统通过采集和标注车间环境数据，利用PyTorch框架进行模型训练，并结合OpenCV实现图像处理与视频流分析，最终完成目标检测、状态识别、异常告警及可视化展示。文章详细阐述了从数据准备、模型训练、目标检测到UI界面开发的全流程，并探讨了与ROS、MES系统集成的应用前景。; 适合人群：具备一定计算机视觉与深度学习基础，从事智能制造、工业自动化或AI应用开发的工程师和技术人员，尤其适合高校学生、研发人员及工业领域技术人员； 使用场景及目标：①在制造车间实现人员行为监控与安全预警；②实时检测设备运行状态，及时发现停机或异常；③构建智能化监控平台，提升生产管理效率与自动化水平； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与训练流程进行实践操作，重点关注模型选型差异、数据增强策略及多系统集成方法，同时可根据实际场景优化检测精度与推理速度。
【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化：多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用
01-03
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SAP Adobe Form开发例子
01-03
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（全新整理）上市公司绿色全要素生产率数据（2007-2024年）数据格式：面板数据，excel、dta
01-03
1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/155912894 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理
【计算机视觉】基于YOLOv5的打架行为检测模型：公共安全场景实时识别与智能预警系统设计
01-03
内容概要：本文介绍了一套基于YOLOv5的实时打架行为识别与预警系统，旨在提升公共安全监控的智能化水平。系统通过四个核心模块实现完整功能：数据准备与标注、YOLOv5模型训练、实时视频流识别以及PyQt5开发的可视化界面。利用公开或自定义采集的打架行为数据集，经过标注和数据增强后，使用YOLOv5进行训练，获得高精度检测模型（准确率超92%）。模型部署于实时摄像头视频流中，结合OpenCV实现行为检测与即时预警，并通过PyQt5构建用户友好的图形界面，支持状态显示、报警提示等交互功能。系统具备低延迟（0.2秒内响应）、高准确性与可扩展性，适用于多种公共场景的安全监控。 适合人群：具备Python编程基础、熟悉深度学习框架（如PyTorch）的高校学生、科研人员及从事计算机视觉、安防系统开发的工程师，尤其适合需要完成毕业设计或实际安防项目的从业者。 使用场景及目标：①应用于商场、校园、地铁站等人流密集场所，实现对打架行为的自动识别与实时预警；②帮助开发者掌握从数据处理、模型训练到系统集成的全流程技术栈，理解YOLOv5在真实场景中的落地方法；③拓展至边缘设备部署、多行为识别等高级应用。 阅读建议：建议按照“数据→模型→识别→界面”的顺序逐步实践，配合提供的代码链接与密码下载完整资源，边学边调，重点关注模型训练参数设置与实时推理性能优化。
contextXGenSwitchToolsMEL.mel maya错误
03-18
嗯，用户问的是关于Maya的MEL脚本错误，具体文件是contextXGenSwitchToolsMEL.mel。首先，我需要确认这个脚本的用途。ContextXGenSwitchToolsMEL.mel应该与XGen在Maya中的工具切换有关，可能涉及毛发或植被生成。...
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