在3D建模领域，3DS MAX是一款广泛使用的专业级软件，尤其在游戏场景的构建中，它扮演着至关重要的角色。为了提高工作效率，许多3D艺术家和设计师都会利用脚本插件来辅助他们的工作。"工作中常用的3DMAX脚本插件"这个主题涵盖了这些工具的关键知识点，它们能显著提升建模、纹理、动画和渲染等环节的速度。 脚本插件是3DS MAX中的一种自定义扩展，它们通过编程语言如MAXScript编写，用于增强或简化原生功能。这些插件通常提供一键式解决方案，处理复杂的任务，比如自动布线、批量修改对象属性、快速创建纹理贴图等。在游戏场景模型建设中，时间效率至关重要，因此选择合适的脚本插件能大大提高生产力。 例如，"UVLayout"脚本可以帮助用户快速展开模型的UV坐标，使得纹理映射更为准确。"QuadRemesh"则可以优化模型的拓扑结构，使其更符合四边形网格，便于后续的编辑和动画制作。"XNormal"则是一款强大的法线贴图生成工具，能为低多边形模型赋予高细节的表面质感。 "3DMAX脚"可能指的是各种自动化脚本，这些脚本能够执行一系列预先设定的任务，如自动烘焙光照信息、批量导入导出模型、统一模型比例等。熟练掌握编写和应用这些脚本，可以让日常工作流程更加顺畅。 再者，"3DMAX插"可能是指第三方开发的插件，如"Forest Pack"，它能快速生成大规模的植物分布，"Arch&Design"则适用于创建建筑和室内设计元素。这些插件不仅提供了丰富的预设，还允许用户自定义参数，适应不同的项目需求。 在压缩包中的"工作中常用的3DMAX脚本插件"很可能包含了上述提到的一些工具或者其定制版本。用户应当根据自身的具体需求，选择合适的脚本插件进行安装和学习。在使用过程中，理解每个插件的工作原理和应用场景，以及如何与3DS MAX的其他功能结合，将有助于提升整体的工作效率和作品质量。 3DS MAX的脚本插件是提升工作效率的关键，它们可以解决建模过程中的各种难题，帮助设计师更快地完成高质量的游戏场景模型。不断探索和学习这些工具，是3D艺术家在竞争激烈的行业中保持竞争力的重要途径。

内容概要：本文详细介绍了如何使用Comsol软件进行三轴试验的数值模拟，重点讨论了邓肯张D-C模型、德鲁克普拉格D-P模型和摩尔库伦准则M-C的应用。首先，文章解释了这些模型的基本概念及其在土木工程和地质力学中的重要性。接着，分别阐述了如何在Comsol中设置这些模型的参数、边界条件和加载方式，以实现对三轴试验的高度还原。最后，通过对模拟结果与实际试验数据的对比，验证了模型的准确性并提出了优化建议。 适合人群：从事土木工程、地质力学及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①帮助研究人员理解和应用邓肯张D-C、德鲁克普拉格D-P和摩尔库伦准则M-C模型；②指导技术人员使用Comsol进行三轴试验的数值模拟；③提高对材料在不同应力条件下行为的理解，支持实际工程项目决策。 其他说明：本文不仅提供了理论背景，还详细描述了具体的模拟步骤，使读者能够在实践中应用所学知识。

内容概要：本文详细介绍了如何在COMSOL中实现高斯光束、超高斯光束以及贝塞尔光束的方法及其操作难点。首先解释了高斯光束的基本概念和实现方式，指出COMSOL内置的高斯背景场存在局限性，并提供了自定义束腰半径和相位曲率的具体公式。接着讨论了超高斯光束的特点及其在光刻胶模拟中的应用，强调了非线性折射率设置的重要性。对于贝塞尔光束，则重点讲解了柱坐标系的应用及避免边界反射的方法。此外，还分享了一些实用技巧，如利用探针函数监控相位分布、通过事件接口实现动态束腰调节等。 适用人群：从事光学仿真研究的专业人士，尤其是那些需要在COMSOL中进行复杂光束仿真的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：帮助用户掌握在COMSOL中创建不同类型光束的技术要点，解决实际操作过程中可能遇到的问题，提高仿真精度和效率。 其他说明：文中不仅提供了详细的数学表达式，还给出了具体的实施步骤和注意事项，确保读者能够顺利地将理论应用于实践。同时，作者还分享了许多个人经验，使文章更具指导性和实用性。

内容概要：本文详细介绍了如何利用Comsol软件结合邓肯张（D-C）、德鲁克普拉格（D-P）和摩尔库伦（M-C）准则进行三轴试验的数值模拟。首先简述了各准则的基本概念及其适用范围，接着逐步讲解了在Comsol中创建土样模型、设定材料属性、施加边界条件和载荷的具体步骤。随后，文章展示了求解过程及结果分析方法，强调了通过数值模拟生成应力-应变曲线并与实际试验数据对比的重要性。此外，文中还提供了许多实用技巧，如参数设置、加载步控制、网格划分等，帮助提高模拟精度和效率。 适合人群：从事岩土工程研究的技术人员、研究生及以上学历的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解土体力学特性的科研工作者，旨在通过数值模拟辅助实际三轴试验，减少实验成本并提升研究深度。具体目标包括掌握不同准则的特点及应用场景，学会使用Comsol进行三轴试验建模与仿真，能够根据模拟结果优化试验设计。 其他说明：文章不仅涵盖了理论知识和技术细节，还分享了许多实践经验，有助于读者更好地理解和应用所学内容。

Comsol水力压裂 渗流-应力-损伤耦合模型 本模型采用Comsol软件模拟注水过程中的岩石损伤和孔隙水压发展，采用经典摩尔库伦准则和抗拉阶段准则计算损伤 无需借MATLAB计算损伤变量在Comsol里面采用内置模块计算损伤变量，计算效率高 岩石采用Weibull分布描述非均质性，非均匀参数通过MATLAB用Weibull分布生成，然后导入Comsol （附源文件和参考lunwen） ,Comsol模拟; 渗流-应力-损伤耦合模型; 岩石损伤; 孔隙水压发展; 摩尔库伦准则; 抗拉阶段准则; Weibull分布非均质性描述; 计算效率高。,Comsol模拟水力压裂：渗流-应力-损伤耦合模型研究

基础006_pg109_IP-Xfft-附件资源

若有新版本请查看文章最后附件地址：https://blog.csdn.net/liuxin638507/article/details/132450367 特点： 1、同时升级openssh与openssl，采用deb包形式，一键快速升级版本，无需每台单独再次进行编译， 2、已默认安全加固（已有配置跳过） 安装： 执行 bash upgrade_ssl_ssh_ubuntu.sh 进行安装 注意，升级安装后，确保sshd服务正常，请新开终端进行验证测试 验证 openssl版本： openssl version OpenSSL 3.0.16 11 Feb 2025 (Library: OpenSSL 3.0.16 11 Feb 2025) openssh版本： sshd -V OpenSSH_9.9p2, OpenSSL 3.0.16 11 Feb 2025

相位偏折算法在2.5D成像系统中的实现方法及其应用场景。首先解释了相位偏折算法的基本原理，即通过多个不同角度拍摄的图像来计算物体表面的相位信息，进而推导出物体的三维形态特征。文中提供了完整的C++和Python代码示例，涵盖了从原始图像采集到最终生成形状图、镜面反射分量以及漫反射分量的具体步骤。特别地，对于工业环境中常见的高反光表面问题，提出了自适应滤波的方法以提高数据准确性。此外，还讨论了法向量计算过程中需要注意的问题，并给出了高效的解决方案。最后，针对不同的材料特性，如塑料或多层镀膜表面，提出了一种基于偏振特性的镜面/漫反射分离方法。 适用人群：从事机器视觉、光学测量、工业自动化等相关领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解并掌握2.5D成像系统的开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确获取物体表面微观形貌的应用场合，比如质量检测、逆向工程等领域。通过对本文的学习，读者可以掌握相位偏折算法的核心思想及其具体实现方式，从而能够独立开发类似的成像系统。 其他说明：附带的源代码不仅可以在理论研究方面提供帮助，在实际工程项目中也有着重要的参考价值。无论是进行快速原型验证还是部署于高性能嵌入式平台，都能找到合适的工具和支持。

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### 美团AI文章合集：机器学习与AI应用概览 #### 一、美团AI概况 **美团点评**作为一家全球领先的生活服务平台，在过去一年中为2800多个城区县提供超过200种不同类型的消费服务，日均订单量超过了2200万单，年度交易总额达到了3600亿元人民币。这一系列令人瞩目的成绩背后，离不开其强大的技术支撑。美团点评拥有一个近7000人的技术团队，覆盖了从前端到后台、系统到算法等多个技术领域。 #### 二、美团AI技术体系 美团点评的技术体系十分完备，包括但不限于： - **云计算平台**：基于主流开源技术和自主研发技术构建，能够高效支持大规模数据处理需求。 - **大数据平台**：用于存储、管理和分析海量数据，为业务决策提供强有力的数据支持。 - **人工智能与机器学习平台**：涵盖了机器学习模型训练、部署和维护等各个环节，支持各类业务场景下的智能化升级。 - **运维与安全保障系统**：确保系统的稳定运行和数据安全，有效应对潜在的安全威胁。 - **终端软硬件系统**：为消费者和商家提供便捷的服务体验，实现线上线下无缝连接。 #### 三、美团AI应用案例 美团点评在其官方博客和技术文章精选集中分享了多项AI应用场景和技术实践，以下是一些典型的应用案例： 1. **深度学习在推荐平台排序中的应用**：通过深度学习技术改进推荐系统的排序算法，提高推荐精度和用户体验。 2. **模型优化问题的探讨**：针对机器学习模型的训练过程中常见的优化难题，提出解决方案并分享实践经验。 3. **在线特征系统生产调度与数据存取技术**：介绍如何利用AI技术提升特征系统的效率和准确性，以及相关的数据管理和存取技术。 4. **即时配送的ETA预测与订单分配策略**：利用大数据和机器学习技术预测送达时间，并优化订单分配流程，提高配送效率。 5. **用户画像实践**：通过收集和分析用户行为数据，构建精细的用户画像，为个性化推荐提供依据。 6. **旅游推荐系统的演进**：分享了旅游推荐系统的发展历程和最新进展，包括如何利用AI技术改进搜索召回策略。 7. **广告场景化定向排序机制**：探讨如何通过AI技术实现更精准的广告定向，提高广告效果。 #### 四、大数据与数据分析实践 美团点评还在大数据处理和智能分析方面积累了丰富的经验，具体包括： 1. **数据平台融合实践**：介绍了如何将不同的数据源整合到统一的数据平台上，以支持更高效的数据分析和业务决策。 2. **酒旅数据仓库建设**：分享了酒旅业务数据仓库的建设和优化过程，以及如何通过数据驱动提升业务绩效。 3. **流计算框架Flink与Storm的性能对比**：对比了两种主流流计算框架的优缺点，为企业选择合适的技术栈提供参考。 4. **智能投放系统之场景分析最佳实践**：讨论了如何根据不同的业务场景设计最优的广告投放策略，以最大化ROI。 5. **指标逻辑树的最佳实践**：介绍了一种用于数据分析的方法论——指标逻辑树，帮助企业更好地理解和优化业务流程。 6. **酒旅BI报表工具平台开发实践**：分享了如何开发一套高效的BI报表工具平台，以支持酒旅业务的数据分析需求。 通过上述案例可以看出，美团点评不仅在技术创新方面取得了显著成就，而且也在不断努力将这些技术成果应用于实际业务场景中，从而不断提升用户体验和服务效率。随着AI和大数据技术的不断发展，未来美团点评还将继续探索新的应用场景，推动行业进步。