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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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