Substance Painter 新手贴图制作思路

在图层的下方则是他的属性，base color是控制图层的颜色，metalic是控制图层的金属度，roughness是代表图层的光滑度，normal则是该涂层的法线，height则是该图层纹理的高度。我们给他一个暗红色，油漆也是有一点金属度的所以这边我给了一个0.3的金属度来增加质感，油漆肯定是不太光滑的，这边我给了一个0.45的光滑度值。现在这个图层我们制作的是裸金属，金属首先肯定他的金属度一定

Substance Painter导出透明背景贴图

在导出贴图设置这里选。

SP,Substance painter

aQZ1.软件打开的时候需要新建一个文件夹或者打开一个文件，页面才会有能够操作的命令。2.SP烘培法线贴图：1）新建文件导入底模fbx格式（此格式比较方便）2）编辑窗口下的烘培模型贴图命令或者面板右上方的纹理集设置纹理集设置，纹理集设置下面的名称是从FBX中继承过来的材质球名称向下滑动有烘培模型贴图，点击就可以打开烘培的窗口烘培窗口①outputｓｉｚｅ，烘培的尺寸②Ｎｏｒｍａｌ，带对勾的这些，是

SubstancePainter关联unity

SubstancePainter 和Unity， 关于在sp中生成 pbr所需贴图流程有助于生动理解PBR

Substance Painter的Unity导出模版格式（备忘）

在 Substance Painter中实现Unity Standard Shader

要同步shader，需要将一些常量设置SP是线性空间的，所以Standard里面一些Gamma相关的代码自动摒弃。贴图直接使用内置的方法去获取还有一些和Standard对应的参数间接光漫反射的球谐光照参数，是直接写死在shader里面的还有像在unity里面常用的一些函数，比如saturate和lerp，都直接定义出来。

关于Substance Painter找不到OP透明通道的解决方案

解决Substance Painter找不到OP透明通道的问题，在Texture Set纹理集设置栏点击加号添加透明通道

Blender+Substance Painter全流程制作真实的机器人学习教程

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz，2 Ch语言：英语+中英文字幕（根据原英文字幕机译更准确） |时长:44节课(10h 52m) |大小解压后:9.9 GB 含课程素材如何使用Blender 2.8和Substance Painter制作真实的机器人 Create Star War Robot With Blender And Substance Pai

关于 Jupyter 笔记本最糟糕的五件事

我曾经喜欢 Jupyter。我仍然认为它们是许多任务的绝佳工具,例如探索性数据分析和轻松轻松地向同事展示见解。然而,虽然它们有时非常适合数据科学,但有时却令人头疼。像任何软件工具一样,它们也有其缺点。以下是 Jupyter Notebooks 用于数据科学的五个最糟糕的事情: 1.练习良好的代码版本控制几乎是不可能的 Jupyter Notebooks 对于代码版本控制来说很糟糕。问题是它们存储为

Fin PEN:人工智能驱动的收据图像分析应用Fin PEN(金融支付高程网络):

我的提交概述 Fin PEN 是一款人工智能驱动的金融科技应用程序,用于实时分析客户发票收据图像,让企业主更好地了解客户的消费习惯。 该应用程序实时接收客户发票收据图像,捕获收据数据,并分析捕获的结果,以更好地了解客户的消费习惯。 Fin PEN的系统架构分为3个核心单元,image、analysis和storage。 该应用程序使用 Redis 的队列系统来接收、跟踪和处理请求,并使用 Redi

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The Five Worst Things About Jupyter Notebooks

I used to love Jupyter. I still think they are a wonderful tool for many tasks like exploratory data analysis and presenting insights to colleagues nicely and easily. However, while they are great for

Fin PEN: An AI-powered receipt image analysis appFin PEN (Financial Payment Elevation Network):

Overview of My Submission Fin PEN is an AI powered fintech app used to analyze customer invoice receipt images in realtime, allowing business owners to better understand client spending habits. The ap

Fin PEN: An AI-powered receipt image analysis appFin PEN (Financial Payment Elevation Network):

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60 天数据科学和机器学习

大家好。 以下是本系列的第三周。您可以在我的 github 存储库中找到它们。您也可以在 colab 或 jupyter 上运行所有笔记本。 第 15 天 - 镇压第 2 部分 主题:支持向量回归、决策树回归和随机森林回归 第 17 天 - Kaggle 年度机器学习和数据科学调查第 1 部分 主题:数据清洗、预处理、EDA等 第 18 天 - DecisionTreeRegressor 和 Ra

60 天数据科学和机器学习

大家好。 以下是本系列的前 2 周。您可以在我的 github 存储库中找到它们。您也可以在 colab 或 jupyter 上运行所有笔记本。 第 1 天 - Python 基础第 1 部分 主题:数据类型、字符串、运算符、将比较运算符与逻辑运算符链接起来 第 2 天 - Python 基础第 2 部分 主题:Python 列表和字典、集合、元组等 第 3 天 - Python 基础知识 Par

ML中的梯度下降

什么是梯度下降? 梯度下降是一个函数,旨在搜索函数中的局部最小值。 局部最小值 让我们从定义什么是最小值开始。最小值是函数上的最低 y 点,这意味着它是“最低”点。现在本地人从哪里来?为了更好地理解,您可以在desmos上绘制以下函数。如果您通过desmosy=0.2x^4+2x^3+5x^2+3x,您会很快看到,有两个单独的低点,其中一个比另一个深。想象一下,你不能画出整个图,因为你想节省计算能

60 Days of Data Science and Machine Learning

Hello, everyone. Following are third week of this series. You can find them on my github repository. You can run all the notebook on colab or jupyter as well. Day 15 - Repression Part2 Topic : Support

60 Days of Data Science and Machine Learning

Hello, everyone. Following are first 2 weeks of this series. You can find them on my github repository. You can run all the notebook on colab or jupyter as well. Day 1 - Python Basics Part1 Topic : D

Gradient descent in ML

What is a gradient descent? A gradient descent is a function, which is designed to search for a local minimum in a function. Local minimum Let us start off by defining what a minimum is. A minimum is

如何使用 Python 和 pygame 创建 MS Paint 克隆

回答问题 如我所见,有两种方法可以处理鼠标事件来绘制图片。 第一个是检测鼠标何时移动并画一条线到鼠标所在的位置,此处显示为。但是,这样做的问题是,对于较大的画笔大小,每条不直的“线”之间会出现许多间隙,因为它使用线条的笔触大小来创建粗线。 另一种方法是在鼠标移动时绘制圆圈,如图所示此处。这样做的问题是,如果鼠标移动的速度快于计算机检测到鼠标输入的速度,每个圆圈之间就会出现间隙。 这是我的两个问题的

使用 Gradio 展示您的计算机视觉模型导入示例图像创建界面

大多数机器学习开发起源于学术界,这通常是非常技术性的,对于外行来说很难理解。就个人而言,我喜欢能够通过自己的输入与最终结果进行交互,而无需在以后了解模型的技术细节。写这篇文章的另一个动机是,我没有看到很多公开文章或示例使用 Gradio 和 HuggingFace 托管来演示具有图像输入和输出的计算机视觉模型,因为 HuggingFace 传统上是自然语言处理 (NLP) 知识的中心(但它们'正在

使用CodeMirror搭建数据科学家使用的IDE

1.码镜像简介 CodeMirror 是一个用 JavaScript 实现的通用文本编辑器。它专门用于代码编辑。内置多种开发语言模式和插件,支持代码高亮、自动补全、搜索、快捷键等。 CodeMirror 是 MIT 许可的开源项目。目前,它已被用作 Firefox、Chrome 和 Safari 的开发工具,以及 Light Table、Adobe Brackets 和 Bitbucket 等其他

【2022ROS旋律版安装试错】

本章记录ROS系统的安装: 我们可以从 ROS 讲解的视频或书籍中了解更多目前主流的机器人框架平台 ROS(它不是一个真正的操作系统,而是一套类似于各种虚拟机或宿主机上运行的 docker 的环境框架。它的主要功能就是对执行器和传感器之间的消息进行关联和嫁接,从而使复杂的机器通信对接变得简单(可以这么说应该是),这个框架让我们的宿主操作系统能够调用接口来实现接口相关操作)。 <需要注意的是,开源的

ROS teb_local_planner 使用

teb_ local_ planner 是 2D 导航堆栈_ local_ Planner 插件的基础。作为 ROS 导航包的插件,实现了一个在线优化的局部轨迹规划器来导航和控制移动机器人。全局规划器生成的初始轨迹在运行时进行优化,以最小化轨迹执行时间(时间最优目标),与障碍物分离并遵守动态约束,例如最大速度和加速度。当前的实现与非完整机器人(差速驱动和汽车类机器人)的运动学一致。自 Kineti

[WMCTF2021]让 PHP 再一次伟大

前言 这也是很久以前WMCTF2021的一个Web话题。当时没有头绪,后来也没有再出现。今晚我从赵总的博客中学到了很多东西。这篇文章只是跟着赵的博客一波转载,记录下来,仅此而已。 主题环境 题目本身是给shell的,但是有很多限制,包括disable_functions,open_basedir,flag文件是700等。 并且没有出网,流量被nginx转发到内网。 考虑到是 nginx + PHP

如何在Kubernetes集群中玩Fluid + JuiceFS

云之盛 Atlas 团队于 2021 年初开始接触和跟进 JuiceFS 存储,并在早期积累了丰富的 Fluid 使用经验。近期,云语音团队与 jucedata 团队联合开发了 Fluid jucedas 加速引擎,让用户可以在 Kubernetes 环境中更好地使用 jucedas 缓存管理能力。本文讲解如何在 Kubernetes 集群中玩 Fluid + JuiceFS。 背景介绍 流体简介

How to create MS Paint clone with Python and pygame

Answer a question As I see it, there are two ways to handle mouse events to draw a picture. The first is to detect when the mouse moves and draw a line to where the mouse is, shown here. However, the

大数据-Python数据分析2(numpy模块)

目录 前言 创建矩阵(使用 ndarray 对象) 获取矩阵的行数和列数(二维) 截取矩阵 按行列截取 条件拦截 矩阵组合 通过函数创建矩阵 排列 linspace 日志空间 个,零,眼,空 来自字符串 fromfunction 矩阵运算 常用矩阵运算符 常用矩阵函数 矩阵乘法(点乘法) 矩阵的转置 矩阵的逆 a_1 矩阵信息获取(如均值) 最大值和最小值 平均值 方差 标准差 中位数 求和 累计

BigQuery ML新特性:时间序列和非时间序列数据的无监督异常检测

在异常检测方面,主要挑战是难以定义异常。例如,我们如何定义和预测异常的网络入侵、系统缺陷和安全欺诈?如果已知异常数据已被标记,我们可以从 BigQuery ML 支持的各种类型的监督机器学习模型中进行选择(详见下方链接)。但是如果我们不知道会发生异常并且没有标记数据怎么办?与使用监督学习的典型预测技术不同,我们此时可能需要能够在没有标记数据的情况下检测异常。 机器学习模型:https://clo

探索TDengine在图码联查项目中的应用可行性及实践研究

[\【本文正在参与“拥抱开源|淘思数据TDengine\】的有奖征集]](https://marketing.csdn.net/p/0ada836ca30caa924b9baae0fd33857c) https://marketing.csdn.net/p/0ada836ca30caa924b9baae0fd33857c 目录 图片代码项目介绍及问题 TDengine勘探可行性研究 TDengin

Python项目实践:用PySpark分析大数据

Python项目实践:用PySpark分析大数据 大数据,顾名思义,就是大量的数据。一般来说,这些数据都在PB级以上。 PB是数据存储容量的单位,等于2字节的50次方,大约1000TB。这些数据的特点是种类繁多,包括视频、语音、图片、文字等。面对如此多的数据,用常规技术是无法处理的,于是大数据技术应运而生。 1、大数据Hadoop平台介绍 大数据分为很多派别,其中最著名的是Apache Hadoo

教你Python字符串的基本操作:拆分和连接

拆分字符串 在 Python 中,字符串表示为 str 对象,它们是不可变的:这意味着内存中表示的对象不能直接更改。这两个事实可以帮助您学习(然后记住)如何使用 split()。 你有没有猜到字符串的这两个特性与 Python 中的拆分函数有什么关系?如果你猜这个 split() 是一个实例方法,因为字符串是一种特殊类型,那么你是对的!在其他语言中,例如 Perl,原始字符串被用作独立字符串 sp

OpenSmile的介绍和使用

1.下载并安装opensmile 从官网下载:openSMILE - audEERING windows下解压即可使用 2.使用opensmile 提取声音信号的各种音频特征,主要是低级描述符(llds) 3.使用opensmile 3.1 Windows下直接使用 运行以命令行形式提取音频特征。 1首先切换到处理文件smilexract_Release。 exe目录 2 复用声明: SMILEx

【字符识别小程序】可以快速识别字符。是使用时再也离不开的宝物~(即巅峰永久免费)

前言 大家好!我是梨同学! 我希望你能支持我!哈哈 感谢所有关心我的人:💓每篇文章的项目源码免费分享💓👇👇👇👇 点击这里查看蓝色字体。你需要什么源代码?记得说标题和名字!我也可以写私信! 小编也一直在学习编程。如果代码小程序有错误,请在评论区留言! 最后——如果文章对你有帮助,记得“关注”“点赞”“评论”哦~ 文字 你在日常办公中是否经常遇到这些困难: 1百度图书馆VIP文章不能复制粘

day5 - 循环练习和列表

Python列表 1.什么是列表 1 列表长什么样:列表是容器数据类型(序列);以[]为容器的标志,其中多个元素用逗号分隔:[element 1, element 2, element 3,...] 2 列表的特点:列表是可变的(元素的个数、值和顺序是可变的)——增删改查;列表是有序的 - 支持下标操作 3 对元素的列表要求:无要求(无论什么类型的数据都可以作为列表元素) 空列表 Len (lis

C站最全的Python机器学习和深度学习库总结(内含大量实例,推荐收藏)

前言 目前,随着人工智能的普及,已经引起了很多行业对人工智能的关注。同时,也迎来了一波又一波的人工智能学习热潮。尽管人工智能背后的原理无法在一篇短文中详细介绍,但与所有学科一样,我们不需要从头开始“造轮子”。我们可以利用丰富的人工智能框架,快速构建人工智能模型,从而顺应人工智能的潮流。 人工智能是指使机器能够像人类一样处理信息的一系列技术;机器学习是使用计算机编程从历史数据中学习并预测新数据的过程

PCA降维算法应用实例——kaggle手写数字识别

前言 在上一篇博文中,我们学习了降维算法 PCA,以及PCA 的参数。本文是在对PCA有一定基础的前提下进行的。本文主要介绍PCA算法在实践中的应用。包括PCA参数的选择,PCA在训练集和测试集中的使用,从而解决PCA在实际应用中的困惑。本文使用 kaggle](https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data)上的[数字识别器数据集。 话题 编程环境

【paddedetection奶妈教程】使用自定义数据集实现吸烟识别预测

桨检测 介绍 PaddleDetection 是一款基于 PaddlePaddle 的端到端目标检测开发套件,旨在帮助开发者在训练模型的整个开发、性能和推理速度优化、模型部署等方面提供帮助。 Paddedetection 提供了模块化设计的各种目标检测架构,并提供了丰富的数据增强方法、网络组件、损失函数等。 Paddedetection支持工业质量检测、遥感影像物体检测、自动检测等实用项目,具备模

团队学习图神经网络(七)

超大数据集类的创建 之前,我们只涉及可以将所有数据存储在内存中的数据集。这些数据集对应的数据集类在创建对象时会将所有数据加载到内存中。但是,如果数据集超大,我们很难有足够的内存完整存储所有数据。因此,您需要一个数据集类来按需将样本加载到内存中。 数据集类 在 PyG 中,我们继承了 torch_ 几何。数据。数据集基类定义了按需将样本加载到内存中的数据集类。继承 torch_ 几何。数据。 inm

经典数据集介绍-数据集制作-YOLOv5参数解读

本笔记是根据小土堆教学视频做的笔记,内容详细,不枯燥。推荐给想要学习目标检测的学生。以下个人笔记供您参考。如有错误,请指正! 目标检测:位置+类别 人脸检测:人脸目标 文本检测:文本目标 主流的目标检测以矩阵框的形式输出 语义分割,如下图,可以达到更高的准确率 VOC数据集介绍 有VOC 2007和VOC 2012 官网:VOC数据集 对于 VOC2012,大部分注释工作都用于增加分割和动作分类数

2022对春联(春联的生成——用python手把手教(科普难度))

前言 哦,那是一个阳光明媚的下午。作为一个浑水摸鱼的高手,无意中发现了这样一篇文章。 用Python写春联:表达最真挚的祝福和最美好的祝愿 这不是打我的枪。反正我闲着。做点什么比较好。于是我高兴地喝了一杯茶 去看看看看。好家伙,原来对联的图片是生成的。然后问题来了。有没有办法自动生成对联,然后生成图片? 并在本地部署。 所以我有一个大胆的想法 基于RNN(Seq2Seq + Attention)生

sklearn简介--sklearn中回归决策树的实现_示例演示1

sklearn简介--sklearn中回归决策树的实现_示例演示1 1.回归树简介 几乎所有像两个豌豆一样的参数都是分类。回归树函数的参数如下: class sklearn.tree.DecisionTreeRegressor (criterionu003d'mse', splitteru003d'best', max_depthu003dNone,min_samples_splitu003d2,

吴恩达机器学习作业:Logistic回归

作业题目1 Logistic回归 在这部分练习中,您将建立一个逻辑回归模型来预测学生是否可以进入大学。假设您是一所大学的管理员。您要根据两次考试的结果来决定每个申请人是否被录取。您有来自以前申请人的历史数据,可以将其用作逻辑回归训练集。对于每个训练样本,你有申请人两次评估的分数和录取结果。为了完成这个预测任务,我们将建立一个分类模型,可以根据两个测试分数来评估录取的可能性。 准备数据 # 凯里欧文

病历图片pdf转文本的方法

任务:提取病历。一些医疗记录存在于 pdf 书籍中,但这些 PDF 是图片格式。这些内容需要转换成文本内容。 思路:将pdf文件转换成单张图片集,然后ocr识别单张图片,拼接识别出来的文字。 使用pypdf2模块读取pdf和二进制内容,使用wand模块将页面转换为图片并保存。 1 阅读pdf并转换成图片 安装 pypdf2 包。 点安装 pypdf2 安装python包:wand 点安装魔杖 魔杖

pytorch的基本使用(数据加载、类型转换)

这篇博文将首先在掘金社区发布! 前言 通过前面的介绍,我们大概知道了我们pytorch的一些张量的基本概念,以及我们的梯度和张量复制的一些细节。 Tensor 在很大程度上与 numpy 非常相似。在某些情况下,我们甚至可以直接使用张量进行计算。现在我们来谈谈pytorch的一些基本用途。 毕竟,我们使用 pytorch 来构建我们的深度学习神经网络。嗯,在机器学习的简要概述中,深度学习其实是我们

如何用好函数式接口|Java开发实践

开口 JDK8 被称为 Lambda。很多人会用,比如Stream流,但是简单好用,比如调用集合的Stream API,但是不会定义自己的函数接口或者API。今天,我们通过几个案例来改进Java中函数编程的使用。 案例演示 功能接口说明 界面 输入参数 返回类型 解释 一元运算符 吨 吨 具有相同输入和输出类型的一元函数 谓词 吨 布尔值 断言 消费者 吨 / 消费一个数据,只有输入,没有输出 函

【ZStack】自动测试系统3——基于模型的测试

模型测试系统是ZStack啄木鸟的一个子项目。通过有限状态机和行为选择策略,它可以生成随机的 API 操作并运行,直到遇到缺陷或预定义的退出条件。 ZStack 依靠模型测试来测试现实世界中难以满足的边界用例,并在测试覆盖率方面补充集成测试和系统测试。 总结 测试覆盖率是判断一个测试系统好坏的重要指标。单元测试、集成测试、系统测试等常规测试方法是由人的逻辑思维构建的,难以覆盖软件中的边界场景。这个

【初学者学习PyTorch教程】一、PyTorch的基本操作

@作者:润森 PyTorch 是什么? 这是一个基于 Python 的科学计算包,适用于两组受众: NumPy 是利用 GPU 强大功能的替代方案。 提供具有最大灵活性和速度的深度学习研究平台。 张量 张量类似于 NumPy 的 n 维数组。此外,张量也可以用在 GPU 上来加速计算。 让我们构造一个简单的张量并检查输出。首先,让我们看看我们如何构建一个 3 的 5 × 未初始化矩阵: 进口火炬

keras版DeepLab-V3+语义分割神经网络的实现

keras版DeepLab-V3+语义分割神经网络的实现 网络结构 Deeplab 系列网络模型是从 ResNet 残差模块发展而来,并在此基础上集成了空卷积的实现。 Deeplab v3+相比Deeplab v3,为了融合多尺度信息,引入了语义分割中常用的encoder-decoder结构[25][26]。编码器提供丰富的语义信息,解码器还原精细的物体边缘,从而将低层特征和高层特征融合在一起,