Papervision 3D 学习之路(1)Papervision Resource

学习资源:

 

Blog :

          http://pv3d.org/  :  (最棒的link)准备把上面的文章从头到尾都看一遍。

          BLITZ Labs中的文章(推荐)  http://labs.blitzagency.com/?cat=30

         http://www.flashbookmarks.com/  右下角有专门的 3D Papervision Categary 

         http://kevincao.com/  (一个中文的Blog, 很有启发)

Sample:

          PV3D Examples http://blog.davr.org/pv3d-examples/  (一个Sample 的 资源列表)

          ClockMark 一个很牛的日本人 http://clockmaker.jp/blog-en/  Demo一些很好的效果

 

     在最新的GreatWhite的架构中,Viewport3D(也就是所有PV3D元素的根Container)中的所有元素都是每帧重画的位图信息。Viewport3D是继承自Sprite,有一个buttonMode属性来改变鼠标状态。但是内部的元素在显示层级上只有位图信息,没有自己的buttonMode。(3D元素最终还是要转化为可以显示出来的DisplayObject)

    对互动材质的实现更加合理,只需改变材质的interactive属性即可。发出的事件也是PV3D自定义的InteractiveScene3DEvent,而不是as3内置的那些(MouseEvent)。

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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