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1，MMD模型不能用鼠標轉來轉去怎么辦
2，知道m(xù)aya模型太大顯示不出來怎么解決嗎
3，3DMAX模型做出來太大
4，什么是VAR模型
5，高達模型MGHGPGHGUC等都有什么不同具體說明
6，關于logit和logistic模型的區(qū)別

1，MMD模型不能用鼠標轉來轉去怎么辦

中鍵旋轉，你打錯字了。這是ug的通病，特別是當你打開比較大的文件時，實體看起來像片體或顯示不完整，不關軟件版本的問題。1.去掉固定幀速率：點擊首選項--可視化性能--大模型--然后把固定幀速率前面的鉤去掉2.當出現(xiàn)顯示不完整時，點擊一下視圖方位的任意圖標就會顯示完整3.如果上面不能解決，基本上是電腦的配置問題，特別是顯卡問題

MMD模型不能用鼠標轉來轉去怎么辦

2，知道m(xù)aya模型太大顯示不出來怎么解決嗎

打開outline，選擇物體，縮放到合適比例就OK！~

大是一個問題，有可能這個模型的坐標中心離著模型本身很遠，即使按了f也是以坐標中心為中心顯示的，所以有可能看不到，建議對模型縮放或者將坐標中心回歸到模型中心，這樣就能看到了，再不行就看你maya里面的show里面是不是有的東西不能顯示

打開wondows下面outline. 然后你可以選擇物體,縮小. 還可以選擇設像機,調整設像機的位置或屬性. 不知道你所說的模型太大是不是這種情況,還有就是機器配置不夠,有些面數(shù)多的模型顯示不出來,或是顯示很吃力.這樣的話就升級機器配置了,MAYA對機器的要求還是不低的.

如果有時間的話，請你進入專業(yè)Maya網(wǎng)站了，下面介紹一個免費的給你。另外請在我空間留言，寫內容詳細點我會耐心幫你解決這個問題的?。?！

1.你先新建個場景，根據(jù)你模型大小設定好場景尺寸mm cm m....然后就能顯示了。2.打開outline，選擇物體，縮放到合適比例

知道m(xù)aya模型太大顯示不出來怎么解決嗎

3，3DMAX模型做出來太大

這個問題問得好，文件大跟哪些因素有關呢？首先硬件要過關，顯卡和CPU對讀取的影響最大，這里我們拋開硬件因素來講。 ●首先是模型的類型，這個最重要，也就是“不要隨意塌陷物體”，多使用參數(shù)化物體和修改器，因為這些物體都是通過簡單參數(shù)記錄的，記錄量很小容易讀取。比如一個sphere，本來它的形狀通過一個radius（半徑）值就可以記錄，塌陷成mesh就只必須記錄每個頂點的位置，按照每個頂點需要記xyz三個值來說，一個缺省的sphere就是482個頂點×3=1446個值，大了將近1500倍。 ●多使用“instance（關聯(lián)）的方法來復制物體”，因為所有關聯(lián)物體被看做一個物體記錄，所以無論你關聯(lián)出了多少個物體，對讀取也不造成困擾。 ●“貼圖跟max文件放在一起”，這點很要緊，因為打開文件時max要搜索所有貼圖路徑是否丟失，特別是貼圖多的時候，要花很長時間等待。最好的方法是max在那里，貼圖也跟在一個文件夾里，這樣max就省去尋找的時間。 ●最后就是建模的時候節(jié)約用面了，不光多邊形，樣條線也要減少片段數(shù)，小的物件遠的物件都盡量少用面，看得過去就行了，否則模型被大量復制，這個負擔是成倍增加的，節(jié)約用面永遠是指導思想，它使你操作更順暢，渲染更快速。上面4條你做到任何一條，都能明顯感覺到速度的提升。

3DMAX模型做出來太大

4，什么是VAR模型

向量自回歸模型，簡單的講就是看過去的變量預測將來的變量。VAR模型描述在同一樣本期間內的n個變量（內生變量）可以作為它們過去值的線性函數(shù)。例1．Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n本例中Y的現(xiàn)期值與X的一期滯后值相聯(lián)系，比較一般的情況是：Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut,t = 1,2,…,n即Y的現(xiàn)期值不僅依賴于X的現(xiàn)期值，而且依賴于X的若干期滯后值。這類模型稱為分布滯后模型，因為X變量的影響分布于若干周期。例2．Yt = α+βYt-1 + ut, t = 1,2,…,n本例中Y的現(xiàn)期值與它自身的一期滯后值相聯(lián)系，即依賴于它的過去值。一般情況可能是：Yt = f (Yt-1, Yt-2, … , X2t, X3t, … )即Y的現(xiàn)期值依賴于它自身若干期滯后值，還依賴于其它解釋變量。具體內容可以參看人大經(jīng)濟論壇。

VaR模型即在險價值模型，經(jīng)常用來衡量風險。VaR按字面的解釋就是“處于風險狀態(tài)的價值”，即在一定置信水平和一定持有期內，某一金融工具或其組合在未來資產(chǎn)價格波動下所面臨的最大損失額。JP.Morgan定義為：VaR是在既定頭寸被沖銷（be neutraliged）或重估前可能發(fā)生的市場價值最大損失的估計值；而Jorion則把VaR定義為：“給定置信區(qū)間的一個持有期內的最壞的預期損失”。應答時間：2021-06-30，最新業(yè)務變化請以平安銀行官網(wǎng)公布為準。 [平安銀行我知道]想要知道更多？快來看“平安銀行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

計算機語言中的var： var 在pascal 作為程序的保留字，用于定義變量。如：vara:integer; （定義變量a，類型為整數(shù)） var u:array[1..100]of integer;（定義數(shù)組u，下標由1至100，數(shù)組單元類型為整數(shù)）常用變量類型（具體見變量詞條）： integer 整型 longint 長整型 real 實數(shù)型 char 字符型 string 字符串 array 數(shù)組 …… 當同時定義多個變量時，只需使用一次var，相同類型的變量也可以寫在一起。var模型在金融風險管理中的應用越來越廣泛，特別是隨著var模型的不斷改進，不但應用于金融機構的市場風險、使用風險的定量研究，而且var模型正與線性規(guī)劃模型（lpm）和非線性規(guī)劃模型（ulpm）等規(guī)劃模型論，有機地結合起來，確定金融機構市場風險等的最佳定量分析法，以利于金融機構對于潛在風險控制進行最優(yōu)決策。對于var在國外的應用，正如文中引言指出，巴塞爾委員會要求有條件的銀行將var值結合銀行內部模型，計算適應市場風險要求的資本數(shù)額；g20建議用var來衡量衍生工具的市場風險，并且認為是市場風險測量和控制的最佳方法；sec也要求美國公司采用var模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一。這表明不但金融機構內部越來越多地采用var作為評判金融機構本身的金融風險，同時，越來越多的督管機構也用var方法作為評判金融機構風險大小的方法。我國對var模型的引介始于近年，具有較多的研究成果，但var模型的應用現(xiàn)在確處于起步階段，各金融機構已經(jīng)充分認識到var的優(yōu)點，正在研究適合于自身經(jīng)營特點的var模型。

5，高達模型MGHGPGHGUC等都有什么不同具體說明

MG 價格適中，有骨架，分色良好比例1：100 HG 價格便宜，沒骨架，部分需要補色比例1:444 1：100 1：60都有（1：100和1：60的在SEED之后改叫TV) PG 完美級的。細節(jié)，骨架都很精細，價格基本都上千比例1：60 HGUC 也是HG，只是是專門出的UC系列的機器的一個系列

mg:價錢中等(有小人,可以坐小人,有骨架)難度中等適合比新手好的人 1:100 比較完美的型 hg:價錢便宜(不可以坐小人,沒有小人,沒有骨架)難度容易適合新手 1:144 最不好的模型 pg:價錢昂貴(有小人,可以坐小人,有骨架)難度極難適合大師 1:60 最完美的模型 hghc:是HG里的一種新手(推薦先買HG,技術好買MG,技術很厲害買PG)

BB戰(zhàn)士(SD系列)：比例：二頭身，價格600日元以下。 FG--(First Grade)：比例為1：144可動最差，價格600-700日元左右。大部分需要自己上色。專門為初學者設計的版本，組裝較為方便，但無內部結構、可動部位、款式都比較少。 HG--(High Grade)：比例為1：144 1：100也有個別的1：60（OO EXIA）。款式少，適合對HG系列情有獨鐘的模型愛好者收藏， HGUC是根據(jù)HG的缺點而誕生的一個系列，在可動性和分色上有了進一步的強化（能擺出更多的造型），在造型上也做出了細節(jié)的修正，換句話說在造型上，HGUC比HG更接近真實設定，樣子更瀟灑！和HG一樣的是HGUC的比例同樣是1/144，但是價格卻比HG高出一節(jié)，是值得收藏的品種。 MG--(Master Grade)：比例為1：100，建立于HG和HGUC之上，更高等級的高達系列模型。內部結構的出現(xiàn)是它最為吸引人的地方，分色比起HG更加仔細，索組的MG模型可以做到即使不上色也能非常逼真。所以現(xiàn)在越來越多的玩家也開始涉及MG系列的模型，MG系列在后來推出的HY2M發(fā)光眼改造件使MG模型的眼能像動畫片中的高達的主觀瞄一樣發(fā)光，這一舉動使得MG系列更是如虎添翼。讓許多無法購買PG系列的玩家有了發(fā)泄的對象。 PG--(Perfect Grade)：款式少，適合追求極限逼真效果的完美主義愛好者如同其英文名字所描述的一樣--“完美級”模型！比例一般為1/60，是所有高達系列模型版本中最接近于真實設定的模型系列。此版模型一年出一個，不論開模質量，機械（包括內構，裝甲，外設）精細度，可動性，可改動性，堪稱絕品。在內部結構上更加完善，開發(fā)出了獨特的“骨架系統(tǒng)”這種可怕的東西，更有發(fā)光眼這種吸引人的設計，能100％地呈現(xiàn)動漫中高達的真實形態(tài)。在分色、可動性上的優(yōu)越就更不用說了，作為頂級的作品，只有你想不到的POSE，沒有它擺不出的姿勢。如此完美的高達系列作品，基本上是所有高達Fan心中的窈窕淑女，但其高高在上的價格仍然是困擾著諸多發(fā)燒友的難題。大概在1000元RMB以上。 MIA(Mobile suit In Action)：是高達系列中的一種無須組裝和上色的成品，各個方面都沒話說，唯一的缺點在于裝甲板的刻縫太粗，使得大部分MIA作品沒有真實性，看起來更像是玩具而不是模型，對與不想自己動手制作模型的朋友，MIA是值得收藏的工藝品，比例通常在1/180左右， FIX—和MIA一樣是可動成品，比例是1/144，活動范圍比MIA小不少（切記是小掉不少）但是它的外型比MIA洗練，加上FIX系列獨特的換裝系統(tǒng)（指通過交換部分裝甲和零件，可組成另一臺MS）和角木的MS機械設計（所有FIX都是以KA版風格重現(xiàn)的）使得FIX十分受歡迎（FIX010、FIX011、FIX012和FIX013都被炒的好貴）不過做工和MIA沒多大區(qū)別，雖說大部分接縫都被隱蔽掉，顏色也能按照設定完成分色，但是會有如：涂色溢出等問題，就這兩款成品模型而言，MIA更傾向于玩具，而FIX傾向于展示模型。這各系列沒入手過。 EX版：主要是為專業(yè)人士布景用的。一般出如戰(zhàn)艦，戰(zhàn)斗機，機動戰(zhàn)士附屬裝備。 TVseries：TV動畫系列版。比例不定，主要分為1/60 1/100 1/144。只以現(xiàn)在的SEED、SEED DESTINY為藍本出模型 The Origin版：“起源版”。尊重原始設定，精細涂裝的完成品，目前僅3個

MG是1：100的，可動性高，有骨架，價格比較貴，但各方面都不錯。 HG包括HGUC，SEED HG，00 HG（只是對應不同的作品而已），1：144的，沒有骨架，可動性還可以，價格便宜，適合新手。 PG是1：60的，可動性高，有骨架，細節(jié)非常不錯，價格昂貴。

6，關于logit和logistic模型的區(qū)別

一、主體不同1、logit模型：是離散選擇法模型之一，Logit模型是最早的離散選擇模型，也是目前應用最廣的模型。2、logistic模型：又稱logistic回歸分析，logistic回歸的因變量可以是二分非線性差分方程類的，也可以是多分類的。二、特點不同1、logit模型：因變量不是常規(guī)的連續(xù)變量，而是對數(shù)發(fā)生比率，盡管每個自變量的估計系數(shù)含義與一般線性回歸一樣，數(shù)的經(jīng)濟學含義，較方便的做法是將Logit進行轉換后再進行解釋，而不是直接解釋系數(shù)本身,即將回歸模型等式兩側取自然指數(shù)。2、logistic模型：如果已經(jīng)建立了logistic回歸模型，則可以根據(jù)模型，預測在不同的自變量情況下，發(fā)生某病或某種情況的概率有多大。三、優(yōu)勢不同1、logit模型：模型考察了對兩種貨幣危機定義情況下發(fā)生貨幣危機的可能性，即利率調整引起的匯率大幅度貶值和貨幣的貶值幅度超過了以往的水平的情形，而以往的模型只考慮一種情況。2、logistic模型：在流行病學中應用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，根據(jù)危險因素預測某疾病發(fā)生的概率等。參考資料來源：百度百科-Logistic模型參考資料來源：百度百科-Logit模型

一、意思不同logistic回歸是概率模型，非線性表達式，其線性表達式即logit回歸。logistic回歸計算的是P，而logit回歸計算的是logit(p)。logistic屬于概率型非線性回歸，是研究二分類(可擴展到多分類)觀察結果與一些影響因素之間關系的一種多變量分析方法。二、參照不同Logit是把其中的一種選擇作為另一種選擇的參照，而Logistic是把一件事不發(fā)生作為這件事發(fā)生的參照。模型上完全一致。只不過由于Logit選取了一種選擇項作為參照，因此在模型中的一個參數(shù)對應兩個變量，分別對應兩種選擇項。而Logistic由于參照對象是事件的不發(fā)生，即事件自身，因此一個參數(shù)只對應一個變量。但是本質完全一樣。三、模式不同Logit模型的左側是Odds的對數(shù)，而Logistic模型的左側是概率。Logit模型的右側是一個線性結構，而Logistic模型的右側是非線性的。

（1）二者的根本區(qū)別在于廣義化線性模型中的聯(lián)系函數(shù)的形式。logit采用對數(shù)形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)?！　。?）應用上，普通logistic的響應變量是二元的，多元logistic的因變量可為多元。logit的響應變量可以是多元的?！　。?）統(tǒng)計軟件spss中：logit屬于對數(shù)線性模型，分析結果主要為因變量和自變量之間的關系，可以細化到各分類因變量與分類自變量之間；logistic屬于回歸分析，分析結果為估計出自變量參數(shù)。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因變量只取0和1時用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分為多分類無序因變量和多分類有序因變量的logistic回歸。即因變量多于兩個的?！　。?）當因變量是多類的，可以采用logistic，也可以用logit，計算結果并無多少差別。

（1）二者的根本區(qū)別在于廣義化線性模型中的聯(lián)系函數(shù)的形式。logit采用對數(shù)形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)。　?。?）應用上，普通logistic的響應變量是二元的，多元logistic的因變量可為多元。logit的響應變量可以是多元的?！　。?）統(tǒng)計軟件spss中：logit屬于對數(shù)線性模型，分析結果主要為因變量和自變量之間的關系，可以細化到各分類因變量與分類自變量之間；logistic屬于回歸分析，分析結果為估計出自變量參數(shù)。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因變量只取0和1時用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分為多分類無序因變量和多分類有序因變量的logistic回歸。即因變量多于兩個的。　?。?）當因變量是多類的，可以采用logistic，也可以用logit，計算結果并無多少差別。

關于logit和logistic模型的區(qū)別貌似是個老生常談的問題，學習之后稍微整理一下：（1）二者的根本區(qū)別在于廣義化線性模型中的聯(lián)系函數(shù)的形式。logit采用對數(shù)形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)。（2）應用上，普通logistic的響應變量是二元的，多元logistic的因變量可為多元。logit的響應變量可以是多元的。（3）統(tǒng)計軟件spss中：logit屬于對數(shù)線性模型，分析結果主要為因變量和自變量之間的關系，可以細化到各分類因變量與分類自變量之間；logistic屬于回歸分析，分析結果為估計出自變量參數(shù)。regression下有binary logistic regression和 multinomial logistic regression 。因變量只取0和1時用的就是binary logistic regression 。而multinomial logistic regression 分為多分類無序因變量和多分類有序因變量的logistic回歸。即因變量多于兩個的。（4）當因變量是多類的，可以采用logistic，也可以用logit，計算結果并無多少差別。

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大模型，MMD模型不能用鼠標轉來轉去怎么辦

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大模型，MMD模型不能用鼠標轉來轉去怎么辦

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