85、3D绘图入门指南

3D绘图入门指南

1. 2D与3D变换类对比

2D类 3D类 说明
Transform Transform3D 2D变换是操纵元素和形状的强大工具,可用于移动、倾斜和旋转等,在动画中也不可或缺。从Transform3D派生的类对3D对象执行相同的操作,有RotateTransform3D、ScaleTransform3D等类似的变换类,3D变换能以不同方式扭曲和变形视觉效果。

在3D绘图中,Viewport3D容纳Visual3D对象。要为Visual3D提供内容,需定义描述形状的Geometry3D并将其包装在GeometryModel3D中,再作为Visual3D的内容。这两步过程在2D绘图中是可选的,但在3D绘图中是必需的,因为库中没有预建的3D类。而且,3D模型比2D模型更复杂,创建Geometry3D对象时,不仅要指定形状的顶点,还要指定其组成材料,不同材料对光的反射和吸收特性不同。

2. 构建3D对象的几何形状

2.1 MeshGeometry3D类

构建3D对象需从构建几何形状开始,可用的类是MeshGeometry3D。计算机倾向于用三角形构建3D图形,因为三角形是定义表面最简单、最精细的方式,其他直边形状可分解为三角形集合。多个三角形组合成网格,足够多的三角形能创建出任何复杂表面的错觉。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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