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游戏建模学习经验分享最近通过很多师弟的交流，我发现游戏建模初学者大多存在三个大问题，一是工具的使用不够熟练，甚至有些功能还不知道，二是对布线的规范没有太大的要求和了解，三是对游戏制作流程不清晰和板绘下的功力不够，对贴图制作用工少，甚至有些人还处于一直做白膜的阶段，那么对大多说想要要学游戏建模的学习者想要学什么:低模，高模制作，贴图材质，动作特效。毕竟很多人学的并没有那么快，建模实质就是孰能生巧，做的东西多了，遇到问题多了，解决之后就会学的更多。今天就跟大家聊一聊目前我遇到新手关于建模方面的问题。1：工具使用不熟练很多师

6.5——ADRC学习深刻理解PID1.    典型的传递函数——一阶惯性环节一个储能元件（如电感，电容）与一个耗能元件（如电阻）的组合，就能构成一阶惯性环节。如一个RC电路特点：当输入量发生突变时，输出量不能突变，只能按照指数规律逐渐变换，这就反应了该环节具有惯性。（也就是说，惯性环节的输出一开始并不与输入同步按比例变化，直到过渡过程结束,y(t)才能与x(t)保持比例。）而惯性环节的时间常数就是惯性的量度。 我们的…

(ADRC)自抗扰控制器学习总结（一）ADRC自抗扰控制基本思想要点：1.标准型与总扰动，扩张状态与扰动整体辨识，微分信号生成与安排过渡过程以及扰动的消减与控制量产生。ADRC主要构成：1>跟踪微分器（TD） 解决由不连续或带随机噪声的量测信号，合理提取连续信号（跟踪给定）及微分信号的问题。 根据微分输出与最速综合函数，可以安排闭环系统的过渡过程。以单位阶跃信号为例，经过跟踪微分器的过渡，产生的输出效果

3D建模大神都在用的学习技巧！整个互联网的形态一直以来都是2D模式的，但是随着3D技术的不断进步，在未来的5年时间里，将会有越来越多的互联网应用以3D的方式呈现给用户，包括网络视讯、电子阅读、网络游戏、虚拟社区、电子商务、远程教育等等。甚至对于旅游业，3D互联网也能够起到推动的作用，一些世界名胜、雕塑、古董将在互联网上以3D的形式来让用户体验，这种体验的真实震撼程度要远超2D环境。我们所接触到的游戏建模，室内建模，数学建模等，包括现在很流行的电子商务，都对3D模式有着很强的需求，可见，未来市场对3D建模这一技术的渴望程度。.

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游戏建模经验分享：模型学习方法最近通过很多师弟的交流，我发现游戏建模初学者大多存在三个大问题，一是工具的使用不够熟练，甚至有些功能还不知道，二是对布线的规范没有太大的要求和了解，三是对游戏制作流程不清晰和板绘下的功力不够，对贴图制作用工少，甚至有些人还处于一直做白膜的阶段，那么对大多说想要要学游戏建模的学习者想要学什么:低模，高模制作，贴图材质，动作特效。毕竟很多人学的并没有那么快，建模实质就是孰能生巧，做的东西…

零基础学习3dmax建模有这4个技巧！你都知道？小白学习必备3dmax建模方法有很多，大致可分为内置建模模型、复合对象建模、二维图形建模、网格建模、多边形建模、面片建模和NURBS建模。确切地说，它们不应该有固定的分类，因为它们可以交互使用。【3D建模学习资料领取方式见文末】一、内置建模模型这个是3dMax中自带的一些模型，用户可以直接调用这些模型。比如想创建一个台阶，可以使用内置的几何体模型来创建，然后将其转换为”可编辑对象”，再对其进一步调节就行了。但是，使用基本几何形体和扩展几何形体来建模的优点在于快捷简单，只调节参数和摆放位置就可以完成模型

机器学习(19)之支持向量回归机「建议收藏」微信公众号关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第二【Python】：排名第三【算法】：排名第四前言机器学习（15）之支持向量机原理(一)线性支持向量机机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化机器学习(18)之支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数在前三篇里面我们讲到了SVM的线性分类和非线性分类，

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自监督学习 | (1) Self-supervised Learning入门原文地址本文通过整理自监督学习的一系列工作，把主流方法分成三大类，方便大家更全面的了解自监督学习的定义、方法、用途。学习的范式我们首先来回顾下机器学习中两种基本的学习范式，如图所示，一种是监督学习，一种是无监督学习（林轩田课程中把机器学习范式分为监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习）。监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播（计算梯度…