大模型，MMD模型不能用鼠標(biāo)轉(zhuǎn)來(lái)轉(zhuǎn)去怎么辦

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-12-29 22:58:28 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，MMD模型不能用鼠標(biāo)轉(zhuǎn)來(lái)轉(zhuǎn)去怎么辦
2，知道m(xù)aya模型太大顯示不出來(lái) 怎么解決嗎
3，3DMAX模型做出來(lái)太大
4，什么是VAR模型
5，高達(dá)模型MGHGPGHGUC等都有什么不同具體說(shuō)明
6，關(guān)于logit和logistic模型的區(qū)別

1，MMD模型不能用鼠標(biāo)轉(zhuǎn)來(lái)轉(zhuǎn)去怎么辦

中鍵旋轉(zhuǎn)，你打錯(cuò)字了。這是ug的通病，特別是當(dāng)你打開(kāi)比較大的文件時(shí)，實(shí)體看起來(lái)像片體或顯示不完整，不關(guān)軟件版本的問(wèn)題。1.去掉固定幀速率：點(diǎn)擊首選項(xiàng)--可視化性能--大模型--然后把固定幀速率前面的鉤去掉2.當(dāng)出現(xiàn)顯示不完整時(shí)，點(diǎn)擊一下視圖方位的任意圖標(biāo)就會(huì)顯示完整3.如果上面不能解決，基本上是電腦的配置問(wèn)題，特別是顯卡問(wèn)題

MMD模型不能用鼠標(biāo)轉(zhuǎn)來(lái)轉(zhuǎn)去怎么辦

2，知道m(xù)aya模型太大顯示不出來(lái) 怎么解決嗎

打開(kāi)outline，選擇物體，縮放到合適比例就OK！~

大是一個(gè)問(wèn)題，有可能這個(gè)模型的坐標(biāo)中心離著模型本身很遠(yuǎn)，即使按了f也是以坐標(biāo)中心為中心顯示的，所以有可能看不到，建議對(duì)模型縮放或者將坐標(biāo)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(kāi)wondows下面outline. 然后你可以選擇物體,縮小. 還可以選擇設(shè)像機(jī),調(diào)整設(shè)像機(jī)的位置或?qū)傩? 不知道你所說(shuō)的模型太大是不是這種情況,還有就是機(jī)器配置不夠,有些面數(shù)多的模型顯示不出來(lái),或是顯示很吃力.這樣的話就升級(jí)機(jī)器配置了,MAYA對(duì)機(jī)器的要求還是不低的.

如果有時(shí)間的話，請(qǐng)你進(jìn)入專業(yè)Maya網(wǎng)站了，下面介紹一個(gè)免費(fèi)的給你。另外請(qǐng)?jiān)谖铱臻g留言，寫內(nèi)容詳細(xì)點(diǎn)我會(huì)耐心幫你解決這個(gè)問(wèn)題的?。?！

1.你先新建個(gè)場(chǎng)景，根據(jù)你模型大小設(shè)定好場(chǎng)景尺寸mm cm m....然后就能顯示了。2.打開(kāi)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(lái) 怎么解決嗎

3，3DMAX模型做出來(lái)太大

這個(gè)問(wèn)題問(wèn)得好，文件大跟哪些因素有關(guān)呢？首先硬件要過(guò)關(guān)，顯卡和CPU對(duì)讀取的影響最大，這里我們拋開(kāi)硬件因素來(lái)講。 ●首先是模型的類型，這個(gè)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?yàn)檫@些物體都是通過(guò)簡(jiǎn)單參數(shù)記錄的，記錄量很小容易讀取。比如一個(gè)sphere，本來(lái)它的形狀通過(guò)一個(gè)radius（半徑）值就可以記錄，塌陷成mesh就只必須記錄每個(gè)頂點(diǎn)的位置，按照每個(gè)頂點(diǎn)需要記xyz三個(gè)值來(lái)說(shuō)，一個(gè)缺省的sphere就是482個(gè)頂點(diǎn)×3=1446個(gè)值，大了將近1500倍。 ●多使用“instance（關(guān)聯(lián)）的方法來(lái)復(fù)制物體”，因?yàn)樗嘘P(guān)聯(lián)物體被看做一個(gè)物體記錄，所以無(wú)論你關(guān)聯(lián)出了多少個(gè)物體，對(duì)讀取也不造成困擾。 ●“貼圖跟max文件放在一起”，這點(diǎn)很要緊，因?yàn)榇蜷_(kāi)文件時(shí)max要搜索所有貼圖路徑是否丟失，特別是貼圖多的時(shí)候，要花很長(zhǎng)時(shí)間等待。最好的方法是max在那里，貼圖也跟在一個(gè)文件夾里，這樣max就省去尋找的時(shí)間。 ●最后就是建模的時(shí)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(yuǎn)的物件都盡量少用面，看得過(guò)去就行了，否則模型被大量復(fù)制，這個(gè)負(fù)擔(dān)是成倍增加的，節(jié)約用面永遠(yuǎn)是指導(dǎo)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(jué)到速度的提升。

3DMAX模型做出來(lái)太大

4，什么是VAR模型

向量自回歸模型，簡(jiǎn)單的講就是看過(guò)去的變量預(yù)測(cè)將來(lái)的變量。VAR模型描述在同一樣本期間內(nèi)的n個(gè)變量（內(nèi)生變量）可以作為它們過(guò)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?yàn)閄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(guò)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(nèi)容可以參看人大經(jīng)濟(jì)論壇。

VaR模型即在險(xiǎn)價(jià)值模型，經(jīng)常用來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)。VaR按字面的解釋就是“處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的價(jià)值”，即在一定置信水平和一定持有期內(nèi)，某一金融工具或其組合在未來(lái)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)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(chǎng)價(jià)值最大損失的估計(jì)值；而Jorion則把VaR定義為：“給定置信區(qū)間的一個(gè)持有期內(nèi)的最壞的預(yù)期損失”。應(yīng)答時(shí)間：2021-06-30，最新業(yè)務(wù)變化請(qǐng)以平安銀行官網(wǎng)公布為準(zhǔn)。 [平安銀行我知道]想要知道更多？快來(lái)看“平安銀行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

計(jì)算機(jī)語(yǔ)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(biāo)由1至100，數(shù)組單元類型為整數(shù)）常用變量類型（具體見(jiàn) 變量詞條）： integer 整型 longint 長(zhǎng)整型 real 實(shí)數(shù)型 char 字符型 string 字符串 array 數(shù)組 …… 當(dāng)同時(shí)定義多個(gè)變量時(shí)，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(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，特別是隨著var模型的不斷改進(jìn)，不但應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、使用風(fēng)險(xiǎn)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(jī)地結(jié)合起來(lái)，確定金融機(jī)構(gòu)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等的最佳定量分析法，以利于金融機(jī)構(gòu)對(duì)于潛在風(fēng)險(xiǎn)控制進(jìn)行最優(yōu)決策。對(duì)于var在國(guó)外的應(yīng)用，正如文中引言指出，巴塞爾委員會(huì)要求有條件的銀行將var值結(jié)合銀行內(nèi)部模型，計(jì)算適應(yīng)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)要求的資本數(shù)額；g20建議用var來(lái)衡量衍生工具的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并且認(rèn)為是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量和控制的最佳方法；sec也要求美國(guó)公司采用var模型作為三種可行的披露其衍生交易活動(dòng)信息的方法之一。這表明不但金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部越來(lái)越多地采用var作為評(píng)判金融機(jī)構(gòu)本身的金融風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，越來(lái)越多的督管機(jī)構(gòu)也用var方法作為評(píng)判金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)大小的方法。我國(guó)對(duì)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(yīng)用現(xiàn)在確處于起步階段，各金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)充分認(rèn)識(shí)到var的優(yōu)點(diǎn)，正在研究適合于自身經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)的var模型。

5，高達(dá)模型MGHGPGHGUC等都有什么不同具體說(shuō)明

MG 價(jià)格適中，有骨架，分色良好比例1：100 HG 價(jià)格便宜，沒(méi)骨架，部分需要補(bǔ)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(jí)的。細(xì)節(jié)，骨架都很精細(xì)，價(jià)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(jī)器的一個(gè)系列

mg:價(jià)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(jià)錢便宜(不可以坐小人,沒(méi)有小人,沒(méi)有骨架)難度容易適合新手 1:144 最不好的模型 pg:價(jià)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(shù)好買MG,技術(shù)很厲害買PG)

BB戰(zhàn)士(SD系列)：比例：二頭身，價(jià)格600日元以下。 FG--(First Grade)：比例為1：144可動(dòng)最差，價(jià)格600-700日元左右。大部分需要自己上色。專門為初學(xué)者設(shè)計(jì)的版本，組裝較為方便，但無(wú)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、可動(dòng)部位、款式都比較少。 HG--(High Grade)：比例為1：144 1：100也有個(gè)別的1：60（OO EXIA）。款式少，適合對(duì)HG系列情有獨(dú)鐘的模型愛(ài)好者收藏， HGUC是根據(jù)HG的缺點(diǎn)而誕生的一個(gè)系列，在可動(dòng)性和分色上有了進(jìn)一步的強(qiáng)化（能擺出更多的造型），在造型上也做出了細(xì)節(jié)的修正，換句話說(shuō)在造型上，HGUC比HG更接近真實(shí)設(shè)定，樣子更瀟灑！和HG一樣的是HGUC的比例同樣是1/144，但是價(jià)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(jí)的高達(dá)系列模型。內(nèi)部結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)是它最為吸引人的地方，分色比起HG更加仔細(xì)，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(lái)越多的玩家也開(kāi)始涉及MG系列的模型，MG系列在后來(lái)推出的HY2M發(fā)光眼改造件使MG模型的眼能像動(dòng)畫片中的高達(dá)的主觀瞄一樣發(fā)光，這一舉動(dòng)使得MG系列更是如虎添翼。讓許多無(wú)法購(gòu)買PG系列的玩家有了發(fā)泄的對(duì)象。 PG--(Perfect Grade)：款式少，適合追求極限逼真效果的完美主義愛(ài)好者如同其英文名字所描述的一樣--“完美級(jí)”模型！比例一般為1/60，是所有高達(dá)系列模型版本中最接近于真實(shí)設(shè)定的模型系列。此版模型一年出一個(gè)，不論開(kāi)模質(zhì)量，機(jī)械（包括內(nèi)構(gòu)，裝甲，外設(shè)）精細(xì)度，可動(dòng)性，可改動(dòng)性，堪稱絕品。在內(nèi)部結(jié)構(gòu)上更加完善，開(kāi)發(fā)出了獨(dú)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(shè)計(jì)，能100％地呈現(xiàn)動(dòng)漫中高達(dá)的真實(shí)形態(tài)。在分色、可動(dòng)性上的優(yōu)越就更不用說(shuō)了，作為頂級(jí)的作品，只有你想不到的POSE，沒(méi)有它擺不出的姿勢(shì)。如此完美的高達(dá)系列作品，基本上是所有高達(dá)Fan心中的窈窕淑女，但其高高在上的價(jià)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(dá)系列中的一種無(wú)須組裝和上色的成品，各個(gè)方面都沒(méi)話說(shuō)，唯一的缺點(diǎn)在于裝甲板的刻縫太粗，使得大部分MIA作品沒(méi)有真實(shí)性，看起來(lái)更像是玩具而不是模型，對(duì)與不想自己動(dòng)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(dòng)成品，比例是1/144，活動(dòng)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(dú)特的換裝系統(tǒng)（指通過(guò)交換部分裝甲和零件，可組成另一臺(tái)MS）和角木的MS機(jī)械設(shè)計(jì)（所有FIX都是以KA版風(fēng)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(guò)做工和MIA沒(méi)多大區(qū)別，雖說(shuō)大部分接縫都被隱蔽掉，顏色也能按照設(shè)定完成分色，但是會(huì)有如：涂色溢出等問(wèn)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(méi)入手過(guò)。 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(jī)，機(jī)動(dòng)戰(zhàn)士附屬裝備。 TVseries：TV動(dòng)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(lán)本出模型 The Origin版：“起源版”。尊重原始設(shè)定，精細(xì)涂裝的完成品，目前僅3個(gè)

MG是1：100的，可動(dòng)性高，有骨架，價(jià)格比較貴，但各方面都不錯(cuò)。 HG包括HGUC，SEED HG，00 HG（只是對(duì)應(yīng)不同的作品而已），1：144的，沒(méi)有骨架，可動(dòng)性還可以，價(jià)格便宜，適合新手。 PG是1：60的，可動(dòng)性高，有骨架，細(xì)節(jié)非常不錯(cuò)，價(jià)格昂貴。

6，關(guān)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(yīng)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(diǎn)不同1、logit模型：因變量不是常規(guī)的連續(xù)變量，而是對(duì)數(shù)發(fā)生比率，盡管每個(gè)自變量的估計(jì)系數(shù)含義與一般線性回歸一樣，數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義，較方便的做法是將Logit進(jìn)行轉(zhuǎn)換后再進(jìn)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(cè)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(yù)測(cè)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(shì)不同1、logit模型：模型考察了對(duì)兩種貨幣危機(jī)定義情況下發(fā)生貨幣危機(jī)的可能性，即利率調(diào)整引起的匯率大幅度貶值和貨幣的貶值幅度超過(guò)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(xué)中應(yīng)用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險(xiǎn)因素，根據(jù)危險(xiǎn)因素預(yù)測(cè)某疾病發(fā)生的概率等。參考資料來(lái)源：百度百科-Logistic模型參考資料來(lái)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(dá)式，其線性表達(dá)式即logit回歸。logistic回歸計(jì)算的是P，而logit回歸計(jì)算的是logit(p)。logistic屬于概率型非線性回歸，是研究二分類(可擴(kuò)展到多分類)觀察結(jié)果與一些影響因素之間關(guān)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(guò)由于Logit選取了一種選擇項(xiàng)作為參照，因此在模型中的一個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)兩個(gè)變量，分別對(duì)應(yīng)兩種選擇項(xiàng)。而Logistic由于參照對(duì)象是事件的不發(fā)生，即事件自身，因此一個(gè)參數(shù)只對(duì)應(yīng)一個(gè)變量。但是本質(zhì)完全一樣。三、模式不同Logit模型的左側(cè)是Odds的對(duì)數(shù)，而Logistic模型的左側(cè)是概率。Logit模型的右側(cè)是一個(gè)線性結(jié)構(gòu)，而Logistic模型的右側(cè)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(duì)數(shù)形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)?！　。?）應(yīng)用上，普通logistic的響應(yīng)變量是二元的，多元logistic的因變量可為多元。logit的響應(yīng)變量可以是多元的?！　。?）統(tǒng)計(jì)軟件spss中：logit屬于對(duì)數(shù)線性模型，分析結(jié)果主要為因變量和自變量之間的關(guān)系，可以細(xì)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(jié)果為估計(jì)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(shí)用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分為多分類無(wú)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(gè)的。　?。?）當(dāng)因變量是多類的，可以采用logistic，也可以用logit，計(jì)算結(jié)果并無(wú)多少差別。

關(guān)于logit和logistic模型的區(qū)別貌似是個(gè)老生常談的問(wèn)題，學(xué)習(xí)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(duì)數(shù)形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)。（2）應(yīng)用上，普通logistic的響應(yīng)變量是二元的，多元logistic的因變量可為多元。logit的響應(yīng)變量可以是多元的。（3）統(tǒng)計(jì)軟件spss中：logit屬于對(duì)數(shù)線性模型，分析結(jié)果主要為因變量和自變量之間的關(guān)系，可以細(xì)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(jié)果為估計(jì)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(shí)用的就是binary logistic regression 。而multinomial logistic regression 分為多分類無(wú)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(gè)的。（4）當(dāng)因變量是多類的，可以采用logistic，也可以用logit，計(jì)算結(jié)果并無(wú)多少差別。