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网站结构优化模型图直播_工图中璎𒨧’(2024年11月全新视觉)

内容来源：尹娜SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

网站结构优化模型图

3D建模必看博主和书籍推荐，附详细步骤！最近发现对3D建模感兴趣的人越来越多，身边的朋友也在讨论这个话题。𐟘𒠤𘊥‘襅쥏𘩝⨯•建模岗位的就有上百人，大部分还是大学生！看来建模行业确实在发生变化，给有志于这个方向的小伙伴们一些建议和总结，希望能帮到你们~ 𐟎젥🅧œ‹博主推荐： 𐟔堩픥ž‹志（教你如何用3DMAX做建模） 𐟔堦•ˆ果图在线（教你如何用C4D做建模） 𐟔堳DMAX建模教程（用简单方法教你3DMAX建模技巧） 𐟔堳D建模干货分享（分享各种建模技巧和经验） 𐟎젥𛺦衦€维培养书籍： 𐟓– 《3D数学基础图形与游戏开发》 𐟓– 《3D游戏与计算机图形学中的数学方法》 𐟓– 《计算机图形学几何工具算法详解》 𐟓– 《游戏编程中的人工智能技术》 𐟎젥𛺦衧𔠦网站： 𐟎ˆ 模型素材：3D66、欧模网、知末网、CG模型网 𐟎ˆ 贴图素材：泼辣有图、图鱼、千图网、花瓣网 𐟎ˆ 插件素材：CG资源网、脚本之家、R站 𐟎젥𛺦衦�ᮦ�꤯𜚊[一R] 确定模型主题和需求 [二R] 收集参考资料和灵感 [三R] 选择合适的建模软件和工具 [四R] 创建模型的基本形状和结构 [五R] 细节处理和优化模型 [六R] 材质和贴图的添加 [七R] 渲染和输出模型 [八R] 思维培养和创新希望这些资源能帮到你们，祝大家建模之路顺利！𐟘˜

时间序列预测新思路：图结构与GNN的结合 𐟓Š𐟓ˆ时间序列预测是统计学、经济学和计算机科学中的热门研究领域。探索多元时间序列中变量间的相关性和因果关系，对于提升时间序列模型的性能至关重要。当采用深度神经网络作为预测模型时，利用多变量时间序列之间的两两信息有望提高预测效果。 𐟔𐟓š已知显式图结构的情况下，图神经网络（GNN）已被证明是利用该结构的强大工具。然而，在实际应用中，图结构往往未知。因此，我们提出了一种方法，旨在在图结构未知的情况下，同时学习和优化图结构与GNN。 𐟌𐟔禈‘们将这个问题转化为通过优化图分布的平均性能来学习概率图模型。该分布用神经网络参数化，使得离散图可以通过重参数化进行微分采样。经验评估表明，我们的方法相比最近提出的双层学习方法更为简单、有效，且性能更佳。 𐟌Ÿ𐟓ˆ创新点包括：提出了一种时间序列预测模型，该模型能够学习多个时间序列中的一个图结构，并利用GNN进行同时预测。图和GNN都是端到端学习的，最大限度地利用了数据流之间的成对交互。图的结构是由神经网络参数化的，而不是被视为一个（超）参数，这使得参数的数量不会随着时间序列的数量二次增长，从而具有更好的尺度。通过这种方法，我们能够更有效地探索多元时间序列中的复杂关系，提升预测的准确性和可靠性。

#大模型日报# ai前沿动态【Cliqueformer：基于模型的结构化Transformer优化】链接；论文概述：本文提出了一种名为Cliqueformer的可扩展神经网络模型，用于解决基于模型的离线优化（MBO）问题，该模型通过学习黑盒目标函数的结构来提高MBO的效率和鲁棒性，克服了传统方法中存在的分布漂移问题。文章巧妙地将函数图模型(FGM)的结构作为超参数预先定义，然后学习与之匹配的数据表示，而不是直接从数据中学习FGM结构。这种方法结合了Transformer架构的可扩展性和变分瓶颈技术，有效地解决了分布漂移问题，并提高了MBO的性能。

交通流量预测与深度学习模型优化全攻略交通流量预测是城市规划和交通管理的重要环节，而深度学习算法在解决这一问题上展现出了强大的潜力。𐟚—𐟒芊𐟔 探索交通流预测的深度学习模型：利用PyTorch等深度学习框架，我们能够构建和优化交通流量预测模型。通过改进模型结构，提高训练效率，我们可以更准确地预测未来交通流量。 𐟚€ 创新交通流预测模型：图神经网络（GNN）和图卷积网络（GCN）是处理复杂交通网络的有效工具。通过引入自监督学习，我们可以进一步优化模型的性能，使其更适用于自动驾驶、交警手势识别以及移动车辆等场景。 𐟔— 构建协同驾驶模型：在交叉路口，自动驾驶和手动驾驶车辆的协同驾驶是一个挑战。通过建立互联的自动车辆和链路传输模型，我们可以实现更高效和安全的交通控制。 𐟓Š 网络流量预测与深度学习：网络流量预测是网络管理和优化的关键。利用深度学习算法，我们可以构建模型来预测网络流量，从而优化网络性能。 𐟒ᠦœ𚥙襭椹指导与代码讲解：在机器学习和深度学习的指导下，我们可以复现和创新项目。从图像分类到模型可解释性，我们提供全面的代码讲解和指导。 𐟌 交通工程与规划：交通工程和规划是城市发展的重要组成部分。通过深度学习算法，我们可以优化交通流量预测模型，从而提高城市交通的效率和安全性。 𐟚栥ꌥˆ†析与性能优化：在实验分析中，我们关注模型的性能优化。通过消融实验、可视化及解释性实验等手段，我们可以不断改进模型的预测结果。 𐟌 智慧城市与未来交通：智慧城市的建设离不开交通流量的准确预测。通过深度学习算法，我们可以为智慧城市提供更智能的交通管理方案。以上是我们在交通流量预测与深度学习模型优化方面的一些探索和实践。我们期待与您共同探讨更多创新点和发展方向。𐟌Ÿ

2024图神经网络：新进展与创新在深度学习领域，图神经网络（GNN）因其强大的图数据处理能力而备受瞩目。特别是在医疗诊断中，尤其是癌症基因分析方面，可解释GNN框架展现出了前所未有的潜力和价值。 𐟧젥﨧㩇ŠGNN在癌症基因分析中的最新进展在癌症研究领域，基因数据的复杂性对模型提出了极高的要求。传统的机器学习模型在处理这类数据时往往力不从心，而GNN则凭借其处理图结构数据的能力，成功在癌症基因分析领域取得了显著成果。通过构建基因表达网络，GNN能够捕捉基因间的相互作用，从而准确预测癌症的发展和转移。今年的最新创新点之一在于多尺度特征融合。在GNN模型中，不同尺度的特征信息对于癌症的预测至关重要。研究人员通过设计多尺度特征融合模块，将不同层次的基因表达信息有效整合，显著提高了模型的预测精度。此外，边缘特征增强技术也被广泛应用于癌症基因分析中，通过增强图结构中边的特征表示，进一步提升了模型的性能。 𐟔젥﨧㩇ŠGNN框架的热门研究方向可解释GNN之所以成为研究热点，主要归因于其能够处理复杂数据模式、辅助决策、优化模型，并增强人们对模型的信任。在医疗诊断和金融分析等高风险领域，模型的可解释性尤为重要。目前，该领域的研究主要集中在两个方向：基于梯度/特征和基于扰动的方法。基于梯度/特征的方法：通过分析GNN中梯度信息的传播路径，研究人员能够识别出对预测结果有重要影响的基因特征。这种方法不仅提高了模型的透明度，还为科研人员提供了有价值的生物学见解。基于扰动的方法：通过对图结构或节点特征进行微小扰动，观察模型预测结果的变化，从而推断出关键基因或基因间关系。这种方法在癌症基因分析中具有广泛的应用前景，有助于发现潜在的癌症驱动基因。 𐟌Ÿ 2024年可解释GNN的创新点解耦训练框架：为了解决GNN训练过程中的效率问题，研究人员提出了将多层GNN解耦为多个简单模块进行训练的方法。这种方法不仅提高了训练速度，还保持了模型的性能。反向训练机制：受反向传播算法的启发，研究人员开发了一种反向训练机制，使前层模块能够感知后层模块的信息。这种机制有助于正确训练浅层模块，并控制偏差。 G-Tuning方法：通过调整预训练的GNN以保留下游图的生成模式，G-Tuning方法在迁移学习实验中取得了显著改进。这一方法对于癌症基因分析中的跨数据集预测具有重要意义。

自制超级马里奥乐高：花花抱回家指南 𐟌𘊥˜🯼Œ大家好！今天我要和大家分享一个超级有趣的小项目——自制超级马里奥乐高花花抱回家。这个设计灵感来自游戏《超级马里奥》的设定图和周边玩具，真的是超级可爱！乐高马里奥食人花 𐟌𚊩斥…ˆ，我们来看看这个花花的设计。它借鉴了乐高新款马里奥食人花的管道钩边技巧，管道都是直角拐弯，所以看起来特别像方型脸。我还做了一大一小、一红一黄两圈管道，真的是细节满满！问号盒子 𐟓抦Ž夸‹来是问号盒子，这个部分完全是借鉴了乐高官方的问号盒子设计。虽然市面上可能也有类似的，但我觉得自己做的更有心意，毕竟大家都用了同一个原型和借鉴了乐高集团套装嘛。结构优化 𐟛 ️ 为了让这个花花抱回家模型更稳固，我做了很多结构优化。无需胶水，凸出来的部分一碰就掉，真的是超级方便！这个模型是送给粉丝的小礼物，绝对不卖钱，大家可以放心使用。总结 𐟎‰ 总的来说，这个自制超级马里奥乐高花花抱回家项目真的很有趣，既锻炼了自己的动手能力，又收获了一个可爱的收藏品。希望大家也能从中找到乐趣！如果有任何问题或者建议，欢迎在评论区留言哦！

𐟤–华为盘古大模型全解析𐟔 𐟓š想要快速了解华为盘古大模型吗？这里为你详细解读！ 𐟎›˜古NLP大模型：利用大数据预训练，结合多源知识，持续学习海量文本数据，效果不断提升。 𐟓𘠧›˜古CV大模型：基于海量图像、视频数据，赋能行业客户快速实现特定场景任务，微调即可。 𐟎堧›˜古多模态大模型：融合语言和视觉信息，实现图像生成、理解及3D、视频生成，助力产业智能化。 ⚰️ 盘古预测大模型：面向结构化数据，基于庞大基模型空间，通过优化策略构建高效图网络架构。 𐟔젧›˜古科学计算大模型：应用于气象、医药等领域，从海量数据中提取数理规律，使用神经网络求解微分方程。 𐟒ᠥŽ为盘古大模型，全栈自主创新，为各领域提供强大支持！

𐟚€ PyTorch：深度学习的动态引擎 PyTorch是一个基于Python的开源深度学习框架，由Facebook最初开发，现已成为深度学习领域的热门选择。它提供了一种灵活、高效且易于学习的方式来实现各种深度学习模型。 𐟓š 核心思想：PyTorch的核心思想是使用张量（tensor）来表示数据，这使得它能够轻松处理大规模数据集，并在GPU上进行加速。 𐟛 ️ 工具包：PyTorch提供了多个工具包，如torch用于通用数组操作，torch.autograd用于构建计算图形并自动获取梯度，torch.nn用于神经网络层和成本函数，torch.optim用于优化算法，以及torch.utils用于数据载入和其他便利功能。 𐟌Ÿ 主要特点：动态计算图：PyTorch使用动态计算图来表示模型结构和参数，方便模型构建和调试。自动求导：支持自动求导，可以方便地计算梯度和优化模型参数。 GPU加速：利用GPU加速，显著提高训练速度和模型性能。易于使用：提供简洁易懂的API和丰富的文档，用户可以快速上手并进行深度学习任务。多种数据类型支持：支持多种数据类型，包括浮点数、整数、布尔值等，满足不同数据处理需求。社区支持：拥有庞大的社区支持，用户可以获得丰富的资源和帮助。 PyTorch被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域，成为了深度学习领域的重要工具。

3DMax小课堂——Vantage快速出图 “Vantage” 应该是指 Lumion 的 Vantage 功能，它是一种能快速出高质量渲染图的工具。一、前期准备工作场景搭建与模型优化在 3D 建模软件（如 SketchUp、Revit 等）中完成建筑或景观等场景的建模。要确保模型结构合理，尽量减少不必要的细节，比如远处的一些微小装饰可以适当简化，因为这些细节在渲染时可能会增加渲染时间但对整体效果影响不大。正确设置模型的单位，保证模型导入到 Vantage 后比例正确。并且检查模型是否有重叠面、非流形几何体等问题，这些问题可能会导致渲染出错或效果不佳。将模型导出为 Vantage 支持的格式，如 FBX、SKP 等格式，然后导入到 Vantage 软件中。材质与纹理设置在导入的模型基础上，为模型添加合适的材质。Vantage 有自带的材质库，其中包含各种建筑材料、植被材质等。例如，为建筑外墙添加石材材质，可以在材质库中选择合适的石材纹理，并调整其颜色、粗糙度等参数。对于一些特殊的材质效果，如玻璃的反射和折射，可以通过调整材质的透明度、折射率等参数来实现。确保材质的反射和折射设置符合物理实际，比如玻璃的折射率一般在 1.5 - 1.7 之间，这样可以让渲染出来的玻璃效果更加真实。光照布置 Vantage 提供了多种光照选项。可以先使用软件自带的太阳光源来模拟自然光照，调整太阳的高度角、方位角等参数，以得到不同时间的光照效果。例如，早晨的阳光比较柔和，颜色偏暖色调；中午的阳光直射，阴影比较短；傍晚的阳光角度低，光线颜色更偏向橙红色。除了自然光源，还可以添加人工光源，如室内的吊灯、壁灯等。调整灯光的强度、颜色和衰减范围，使室内外的光照效果协调一致。二、Vantage 中的快速出图设置渲染模式选择 Vantage 有多种渲染模式，如快速预览模式、高质量模式等。如果只是想快速看到大致的效果，可选择快速预览模式。这种模式下，渲染速度较快，但图像质量相对较低，它会采用一些简化的渲染算法，例如减少光线反射和折射的计算次数。当需要最终出图时，可以切换到高质量模式，不过高质量模式会花费更多的时间来渲染，因为它会进行更精细的光线追踪和材质计算。分辨率与图像尺寸设置根据出图的用途来设置分辨率。如果只是用于在屏幕上查看，如在设计方案汇报时在电脑上展示，设置 1920㗱080 像素左右的分辨率就可以；如果是用于打印海报等大型展示材料，可能需要设置 300dpi（每英寸点数）以上的分辨率，并且图像尺寸要足够大，如 A1（594mm㗸41mm）或更大尺寸。注意，提高分辨率和图像尺寸会显著增加渲染时间，所以在快速出图阶段，可以先采用较低的分辨率来查看整体效果。渲染特效与后期处理 Vantage 允许添加一些简单的渲染特效来提升图像的视觉效果。例如，可以添加环境光遮蔽（AO）效果，它能够模拟物体之间的间接光照遮挡，增强场景的层次感和立体感。色彩校正也是快速出图时可以使用的功能，通过调整图像的对比度、饱和度、色温等参数，让图像的色彩更加吸引人。不过要注意避免过度调整，以免图像看起来不真实。渲染输出完成上述设置后，点击渲染按钮开始渲染。在渲染过程中，Vantage 会根据设置的参数计算光线传播、材质表现等内容，并生成最终的图像。可以同时渲染多个视图角度，比如从建筑的正面、侧面、鸟瞰等不同角度进行渲染，这样可以在短时间内得到多个不同视角的图像，用于全面展示设计方案。「室内设计培训」「山西室内设计培训」「就业超话」「职业技能」「3DMax」上乘教育的微博视频

𐟚€ 探索PyTorch：深度学习的新引擎 PyTorch是一个开源的深度学习框架，基于Python语言，为研究人员和开发者提供了一个灵活、高效且易于学习的平台。最初由Facebook开发，PyTorch现已成为深度学习领域中最受欢迎的工具之一，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。 𐟔 PyTorch的核心概念张量（tensor）：PyTorch使用张量来表示数据，这使得大规模数据集的处理变得轻松，并且能够在GPU上实现加速。自动微分（automatic differentiation）和自动求导（automatic gradients）：这些功能有助于更好地理解模型训练过程，并提高训练效率。 𐟓栐yTorch的主要工具包 torch：类似于Numpy的通用数组库，支持在GPU上进行计算。 torch.autograd：用于构建计算图形并自动获取渐变。 torch.nn：提供神经网络层和成本函数。 torch.optim：包含通用优化算法，如SGD和Adam。 torch.utils：提供数据载入器和其他便利功能。 torch.legacy：为了向后兼容性，从Torch移植来的legacy代码。 torch.multiprocessing：实现进程间torch Tensors的内存共享。 𐟌Ÿ PyTorch的主要特点动态计算图：PyTorch使用动态计算图来表示模型结构和参数，便于模型构建和调试。自动求导：支持自动求导，方便计算梯度和优化模型参数。 GPU加速：利用GPU加速，显著提高训练速度和模型性能。易于使用：提供简洁易懂的API和丰富的文档，用户可以快速上手。多数据类型支持：支持多种数据类型，满足不同数据处理需求。社区支持：拥有庞大的社区支持，为用户提供丰富的资源和帮助。 PyTorch不仅是一个强大的深度学习框架，更是一个不断进步和创新的平台，为研究者们提供了无限可能。