flash动画形变讨论二:低头

本文介绍了形变动画的基础概念,重点讲解了提示点的作用及其在控制图形变化过程中的重要性。通过实例演示了如何快速制作动画,并强调了保持工作区域干净的重要性。文章最后提供了关键词和相关技术领域的标签,帮助读者深入理解形变动画制作技巧。
上次说了基本的形变,现在说下提示点,提示点是控制图形变化的基本,它是按照节点的位置移动来计算整个图形移动.
一般来分是2个地方要加,
1是移动位置和变化最小,主要作用是固定图形这个点是主要的.
第2个就是移动和变化最大的点,我们一般看到的效果全靠这些点来控制.
作为快速制作一般加第1种就可以了(前提是节点必须少),而第2种就要麻烦和耽误时间了,不过制作还是很快的.
[img]/uploads/allimg/090227/2222010.jpg[/img]
这里我在眼角,头发上各加了一个提示点(因为是快速制作其他地方没加)
[img]/uploads/allimg/090227/2222011.jpg[/img]
[img]/uploads/allimg/090227/2222012.jpg[/img]
后来发现原来头发画的时候右边有个色块没删除,(所以大家做的时候要保持干净)基本上是快速制作,所以只是做个演示,就随便看下吧,毕竟元件形变基础的动画形式太过简单没人讨论(看上帖就明白了),所以我就不做详细的了.形变帖完毕.
 
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/4916.html
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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