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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 电子工业

ISBN：9787121309120

商品编码：1068270129

出版时间：2017-03-01

基本信息

书名:火星课堂建筑表现系列图书?建筑动画与特效火星课堂:Vue环境景观篇(附光盘)

原价： 98.00元

作者:杨晨

出版社： 人民邮电出版社

出版日期：2012年10月1日

ISBN：9787115292131

字数：

页码：

版次： 第1版

装帧：

开本： 16

商品标识：

编辑推荐

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“建筑动画与特效火星课堂”系列图书之一
火星知名原画师、首席美术设计师、3ds Max高级讲师杨晨分享Vue环境景观制作软件应用
17个实际应用案例，内容涉及建筑景观设计、动画设计、影视场景设计等多个领域
DVD光盘包含1600分钟讲解

内容提要

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暂无

目录

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PART ONE 基础知识
第1课 软件介绍
1.1 软件介绍
1.2 Vue和三维软件接口
1.3 界面概述
1.3.1 界面布局
1.3.2 自定义界面
1.3.3 双重和多重图标
1.3.4 视图操作
1.3.5 主工具栏
1.3.6 创建工具栏
1.3.7 物体属性标签面板
1.3.8 摄影机控制中心
1.3.9 世界浏览器
1.3.10 动画时间线面板
1.4 提速技巧
第2课 创建对象
2.1 创建标准几何体
2.2 创建水面／地面／云层
2.3 创建文本
2.4 标准地形
2.5 程序地形
2.6 植物
2.7 岩石
2.8 云对象
2.9 行星
2.10 曲线
2.11 调入对象
2.12 组对象
2.13 布尔对象
2.14 变形球对象
2.15 灯光
2.16 风机对象
2.17 摄影机对象
第3课 常用面板
3.1 Render Options（渲染选项）面板
3.1.1 Preset render quality（预设渲染质量）选项卡
3.1.2 Renderer（渲染器）选项卡
3.1.3 Render Destination（渲染目标）选项卡
3.1.4 Render what？（渲染什么？）选项卡
3.1.5 Render quality（渲染品质）选项卡
3.1.6 Anti_aliasing（抗锯齿）选项卡
3.1.7 Picture size and resolution（图片尺寸和分辨率）选项卡
3.1.8 Other（其他）选项卡
3.2 Post Render Options（后期渲染选项）面板
3.3 Options（选项）面板
3.3.1 General Preference（全局首选项）选项卡
3.3.2 General Preference（全局首选项）选项卡
3.3.3 Units & Coordinates（单位 & 坐标）选项卡
3.3.4 Operation（操控）选项卡
第4课 灯光编辑器
4.1 Lens Flares（镜头光斑）选项卡
4.2 Gel（滤光镜）选项卡
4.3 Volumetric（体积光）选项卡
4.4 Shadows（阴影）选项卡
4.5 Lighting（灯光）选项卡和Influence（影响）选项卡
第5课 大气编辑器
5.1 Atmosphere model（大气模式）简介
5.2 通用选项卡
5.2.1 Sun（太阳）选项卡
5.2.2 Light（照明）选项卡
5.2.3 Cloud（云）选项卡
5.2.4 Fog and Haze（天空、雾和霾）选项卡
5.2.5 Wind（风）选项卡
5.2.6 Effects（效果）选项卡
第6课 材质编辑器
6.1 材质编辑器简介
6.1.1 工具栏和切换面板
6.1.2 材质类型
6.1.3 材质效果选项
6.1.4 材质层级选项
6.2 简单材质选项卡简介
6.2.1 color & Alpha（颜色和通道）选项卡
6.2.2 Bump（凹凸）选项卡
6.2.3 Highlights（高光）选项卡
6.2.5 Transparency（透明）选项卡
6.2.6 Reflection（反射）选项卡
6.2.7 Translucency（半透明）选项卡
6.2.8 Effects（效果）选项卡
6.2.9 Environment（环境）选项卡
6.3 混合材质选项卡简介
6.3.1 Material to mix（混合材质）选项卡
6.3.2 Influence of environment（环境影响）选项卡
6.4 体积材质选项卡简介
6.4.1 Color & Density（颜色和密度）选项卡
6.4.2 Lighting & Effects（灯光和效果）选项卡
6.5 生态材质选项卡简介
6.5.1 生态系统简介
6.5.2 General（全局）选项卡
6.5.3 Density（密度）选项卡
6.5.4 Scale & Orientation（缩放和方向）选项卡
6.5.5 Color（颜色）选项卡
6.5.6 Presence（存在率）选项卡
6.5.7 Animation（动画）选项卡
第7课 节点编辑器
7.1 节点编辑器简介
7.1.1 工具栏简介
7.1.2 连接线简介
7.1.3 数据类型简介
7.1.4 节点操作简介
7.2 Noise Node（噪波节点）
7.2.1 Cellular Patterns（细胞图案）节点
7.2.2 Cyclic Cellular Patterns（循环细胞图案）节点
7.2.3 Distributed Pattern（分布图案）节点
7.2.4 Flat Patterns（平铺图案）节点
7.2.5 Line Patterns（线性图案）节点
7.2.6 Math Patterns（数学图案）节点
7.2.7 Other Patterns（其他图案）节点
7.2.8 Perlin Noise（花边噪波）节点
7.2.9 Square Patterns（方形图案）节点
7.3 Fractal Node（分形节点）
7.3.1 Cyclic Fractal（循环分形）节点组中的子节点
7.3.2 Fractal Node（分形节点）中的其余节点
7.4 Color Node（颜色节点）
7.4.1 Color Correction（颜色校正）节点组中的子节点
7.4.2 MetaNodes（元标签）节点组中的子节点
7.4.3 其他子节点
7.5 Texture Map Node（纹理贴图节点）
7.6 Filter Node（过滤节点）
7.6.1 Environment Sensitive（环境敏感）节点组中的子节点
7.6.2 Recursive（递归）节点组中的子节点
7.6.3 其他节点
7.7 Constant Node（常量节点）
7.7.1 Constant Node（常量节点）节点组中的子节点
7.7.2 其他节点
7.8 Turbulence Node（湍流节点）
7.9 Combiner Node（组合节点）组
7.10 Math Node（数学节点）组
7.10.1 Conversion（转换）节点组中的子节点
7.10.2 Randomness（随机）节点组中的子节点
7.10.3 Trigonometry（三角法）节点组中的子节点
7.10.4 Vector Operation（矢量操作）节点组中的子节点
7.11 Dynamics Node（动态节点）
7.12 Load MetaNode（调入节点）
第8课 动画
8.1 创建动画
8.1.1 动画选项卡
8.1.2 动画预设选项
8.1.3 跟踪对象
8.1.4 链接到对象
8.2 动画向导
8.2.1 动画向导设置
8.2.2 关键帧动画
PART TWO 案例应用
第1课 倔强生长
第2课 夕阳余晖
第3课 乱石嶙峋
第4课 繁花似锦
第5课 林间小路
第6课 幽静月夜
第7课 椰风海韵
第8课 穿云夺雾
第9课 风吹草动
第10课 祥和小镇
第11课 湖边红亭
第12课 三潭映月
第13课 函数山地模型
第14课 函数山地材质
第15课 深海探秘
第16课 阿凡达的世界
第17课 雪山气魄

作者介绍

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毕业于北京邮电大学，2008年取得Autodesk 3dsMax Approved Instructor（AAI）认证教师称号。现任教于北京火星时代动画实训基地。拥有多年的影视动画及游戏项目制作经验。曾先后在北京三辰卡通集团有限公司、西安东华鼎盛动漫数码有限公司担任原画师、首席美术设计师及3ds Max高级讲师。

曾参与动画作品《绿手套》、网游《黄帝》的角色设计工作。还参与过《3ds Max 2011白金手册》的视频录制工作。

文摘

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媒体推荐

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人工智能的基石：深度学习的原理与实践 本书旨在为读者深入浅出地剖析人工智能的核心——深度学习。我们将从最基础的概念讲起，逐步构建起对神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等核心模型及其背后的数学原理的深刻理解。本书将不仅仅是理论的堆砌，更会结合实际应用，通过丰富的代码示例和项目实践，引导读者亲手构建、训练和优化各种深度学习模型，解决现实世界中的挑战。 第一部分：深度学习的理论基石 第一章：人工智能、机器学习与深度学习的演进 追溯人工智能的起源与发展历程，理解机器学习作为其重要分支的地位。 深入探讨深度学习为何能成为当前人工智能浪潮的驱动力，其核心优势与突破点。 介绍深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的里程碑式成就，激发读者对未来的探索欲。 展望深度学习未来的发展方向，如可解释性AI、联邦学习、强化学习等。 第二章：神经网络基础：感知机到多层网络 从最简单的感知机模型开始，理解神经元的基本结构和激活函数的作用。 讲解线性模型与非线性模型之间的界限，以及激活函数在引入非线性能力中的关键作用（如Sigmoid, ReLU, Tanh）。 构建多层前馈神经网络（MLP），理解隐藏层的意义和信息传递过程。 阐述反向传播算法的原理，这是神经网络训练的核心，包括损失函数、梯度下降及其变种（如SGD, Adam, RMSprop）。 讨论学习率、批量大小（batch size）、迭代次数（epochs）等超参数对模型训练的影响。 第三章：卷积神经网络（CNN）：视觉的革命 揭示CNN在处理图像数据上的强大能力，分析其相对于传统MLP的优势。 详细讲解卷积层（Convolutional Layer）的工作原理，包括卷积核（filters）、步长（stride）、填充（padding）。 介绍池化层（Pooling Layer）的作用，如最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），及其在降维和特征提取上的贡献。 构建经典的CNN架构，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet，理解其层级结构和特征提取的逐步深化。 探讨CNN在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的具体应用。 介绍数据增强（Data Augmentation）技术，如何通过扩充训练数据来提高模型的泛化能力。 第四章：循环神经网络（RNN）：序列数据的建模 介绍RNN在处理时间序列、文本等序列数据上的独特优势，理解其“记忆”能力。 讲解RNN的基本结构，包括循环连接（recurrent connection）和隐藏状态（hidden state）。 分析标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题（Vanishing/Exploding Gradients）。 深入理解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，它们如何通过门控单元（gates）有效地解决梯度问题，捕捉长期依赖。 探讨RNN在机器翻译、文本生成、语音识别、情感分析等序列建模任务中的应用。 介绍双向RNN（Bidirectional RNN）如何同时考虑过去和未来的信息。 第五章：其他重要神经网络模型与概念 注意力机制（Attention Mechanism）： 讲解注意力机制如何让模型在处理序列数据时“关注”最重要的部分，尤其是在机器翻译等任务中。 Transformer模型： 介绍基于注意力机制的Transformer架构，它在自然语言处理领域带来的革命性影响，及其在Encoder-Decoder结构中的应用。 生成对抗网络（GANs）： 阐述GANs的生成器（Generator）与判别器（Discriminator）之间的博弈过程，理解其在图像生成、风格迁移等方面的强大能力。 自编码器（Autoencoders）： 介绍自编码器用于降维、特征学习和异常检测的原理，包括变分自编码器（VAEs）。 迁移学习（Transfer Learning）与预训练模型： 讲解如何利用已有的预训练模型（如ImageNet上的CNN模型，BERT模型）来加速新任务的学习，节省计算资源和时间。 模型评估与调优： 深入讲解各种评估指标（准确率、召回率、F1分数、AUC等），过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）的诊断与解决策略（正则化、Dropout、Early Stopping）。 第二部分：深度学习的实践应用 第六章：深度学习框架入门：TensorFlow（基础） 介绍TensorFlow的强大之处，其计算图（Computational Graph）概念。 讲解TensorFlow的核心组件：张量（Tensors）、变量（Variables）、操作（Operations）、会话（Sessions）。 演示如何使用TensorFlow进行基本的数学运算和数据操作。 构建简单的MLP模型，并使用TensorFlow进行训练和预测。 学习如何加载和处理数据集，如使用`tf.data` API。 第七章：使用TensorFlow构建和训练CNN 利用TensorFlow实现卷积层、池化层、全连接层等CNN组件。 构建一个完整的CNN模型，用于图像分类任务（如MNIST或CIFAR-10数据集）。 学习如何定义损失函数和优化器，并执行训练过程。 实现模型评估和可视化，如查看卷积核的权重或特征图。 探索使用预训练CNN模型（如VGG16, ResNet50）进行迁移学习。 第八章：使用TensorFlow构建和训练RNN 在TensorFlow中实现RNN、LSTM和GRU单元。 构建用于序列任务（如文本情感分析或机器翻译）的RNN模型。 学习如何处理文本数据，如词嵌入（Word Embeddings）技术（如Word2Vec, GloVe）。 实现序列到序列（Seq2Seq）模型，并理解其在机器翻译中的应用。 探索使用预训练的NLP模型（如BERT）进行微调。 第九章：深度学习的实际项目案例 案例一：人脸识别系统： 从图像预处理、特征提取（使用CNN）到人脸比对，实现一个基础的人脸识别系统。 案例二：文本分类器： 利用RNN或Transformer模型，实现一个能够对新闻文章进行分类的系统。 案例三：图像风格迁移： 运用GANs或内容损失与风格损失相结合的方法，实现将一张图片的风格应用到另一张图片上。 案例四：简单的推荐系统： 结合深度学习模型（如Embedding）和用户行为数据，构建一个基础的推荐系统。 第十章：部署与优化深度学习模型 介绍深度学习模型的部署选项，如Web服务（REST API）、移动端（TensorFlow Lite）和边缘设备。 讨论模型优化技术，如模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization），以减小模型大小和提高推理速度。 讲解使用TensorFlow Serving进行模型部署和版本管理。 介绍分布式训练的概念，如何在多GPU或多机器上加速模型训练。 讨论模型可解释性（Interpretability）的重要性，介绍一些可视化和分析模型决策过程的方法。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 详细讲解深度学习的核心原理，并提供大量的代码示例，帮助读者动手实践。 循序渐进的教学方法： 从基础概念到复杂模型，逐步深入，确保读者能够理解和掌握。 丰富的实战项目： 通过多个实际应用案例，让读者体验深度学习的强大力量，并学会解决真实世界的问题。 深入剖析关键技术： 详细解释CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer、GANs等核心模型的工作原理。 面向未来的视野： 涵盖了深度学习的最新发展和应用方向，为读者的进一步学习和研究打下坚实基础。 本书将带领您踏上一段精彩的人工智能探索之旅，让您掌握深度学习这门颠覆性技术，为您的职业发展或学术研究注入强劲动力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，之前一直听说 TensorFlow 很好用，但总觉得门槛有点高，不知道从何下手。这次买了这套《TensorFlow实战Google深度学习框架》，简直是打开了新世界的大门。这两本书配合起来看，从基础理论到实操应用，衔接得非常自然。第一本书打下了坚实的基础，让我理解了 TensorFlow 的基本原理，比如张量、计算图、会话等等。我特别喜欢书中的图示，把很多抽象的概念可视化了，比如数据流图的绘制，让我一眼就能看懂数据是如何在 TensorFlow 中被处理的。第二本书则让我看到了 TensorFlow 在解决实际问题中的强大能力。书中的案例都是当前人工智能领域最前沿的应用，比如人脸识别、语音识别，甚至还有一些更复杂的自然语言处理任务。每个案例都提供了详细的代码和讲解，让我可以跟着一步一步地去实现。最重要的是，书中的代码风格很规范，注释也很详细，即使是初学者也能轻松理解。我尝试着跟着书中的例子去跑了一些代码，发现效果非常惊艳，也让我对深度学习产生了更大的兴趣。感觉这套书不仅是技术手册，更像是一个引路人，带领我一步步走进深度学习的世界。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套《TensorFlow实战Google深度学习框架》的第二本书，我最大的感受就是它的“实战”二字名副其实。不同于许多理论过于深奥的书籍，这本更侧重于将 TensorFlow 的强大功能转化为实际可行的解决方案。书中涉及的案例涵盖了当前深度学习领域的热点和难点，比如卷积神经网络在图像分类上的应用，以及循环神经网络在文本生成和翻译方面的实践。每一个案例都提供了完整的代码实现，并且详细解释了每一个步骤的逻辑和目的。我印象特别深刻的是关于模型优化和调参的部分，作者并没有简单地罗列一些参数，而是深入浅出地讲解了不同参数对模型性能的影响，以及如何通过实验来寻找最优的超参数组合。这一点对于我这种正在尝试自己训练模型的开发者来说，简直是救命稻草。书中的一些技巧和经验分享，都是作者在实际项目开发中总结出来的，非常宝贵，可以帮助我们少走很多弯路。而且，这本在讲解如何利用 TensorFlow 的一些高级 API 来简化开发流程方面做得也非常出色，比如使用 Keras 来快速搭建和训练模型，这极大地提高了开发效率。读完之后，我感觉自己对 TensorFlow 的掌握程度又上了一个台阶，也更有信心去 tackling 更复杂的深度学习项目了。这套书的价值，在于它能够让你真正地“动起手来”，并将学到的知识应用到实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

收到货了，迫不及待地打开《TensorFlow实战+Tensorflow 实战Google深度学习框架 2本》，发现这绝对是物超所值的一次购买。包装很严实，没有任何损坏，书的纸张厚实，印刷清晰，排版也十分人性化，阅读体验极佳。我一直对人工智能和深度学习领域充满好奇，但苦于没有系统的学习资料，这套书的出现简直是及时雨。第一本《TensorFlow实战》犹如一位循循善诱的老师，从 TensorFlow 的基本概念、核心组件，再到如何构建和训练模型，都讲解得清晰明了。作者的讲解方式非常耐心，将复杂的概念分解成易于理解的部分，并通过生动的比喻和实例帮助读者建立直观的认识。例如，在讲解自动微分时，作者通过一个简单的数学函数推导，让读者明白了 TensorFlow 如何自动计算梯度，这对于理解反向传播至关重要。而第二本《Tensorflow 实战Google深度学习框架》则更像是实操指南，它将 TensorFlow 的强大功能与实际应用场景相结合，通过一系列经典的深度学习项目，如图像识别、文本分类等，带领读者动手实践。书中提供了完整的代码示例，并且对每一行代码都进行了详细的解释，让读者不仅知其然，更知其所以然。我特别喜欢书中关于模型评估和调优的部分，这些是实践中非常重要的环节，作者给出了很多实用的建议和技巧，能够帮助我们提升模型的性能。

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这套《TensorFlow实战+Tensorflow 实战Google深度学习框架》简直是为我量身定做的学习资料！作为一个深度学习的初学者，我之前尝试过一些在线课程和零散的文章，但总是感觉知识点跳跃，难以形成完整的体系。拿到这两本书后，我如获至宝。第一本《TensorFlow实战》就像一个详尽的入门指南，它从最基础的概念开始，比如张量的定义、数据类型、运算操作，一步步引导我熟悉 TensorFlow 的基本框架。最让我惊喜的是，书中对于计算图和会话的讲解，非常形象生动，配以大量的图示，让我一下子就明白了 TensorFlow 的执行机制。而且，它还提供了很多基础的代码示例，让我能够快速上手，验证书中的理论知识。读完第一本，我对 TensorFlow 的整体架构有了清晰的认识。紧接着翻开第二本《Tensorflow 实战Google深度学习框架》，感觉就像进入了一个更广阔的实战天地。它不再局限于基础概念，而是直接将 TensorFlow 应用于解决各种实际问题。书中涉及的案例非常贴近当前的 AI 研究热点，比如如何使用卷积神经网络进行图像识别，如何利用循环神经网络进行文本情感分析等等。我特别喜欢书中关于模型优化和部署的章节，这些都是在实际项目中必不可少的技能。作者在讲解这些内容时，不仅仅是给出代码，更是深入分析了背后的原理和注意事项，让我在学习技术的同时，也培养了解决问题的思路。这套书的编排逻辑非常出色，循序渐进，难度递增，让我能够在这个过程中不断挑战自己，也获得了极大的成就感。

评分☆☆☆☆☆

这套书刚到手，迫不及待地翻开了第一本《TensorFlow实战》。包装非常严实，一点磕碰都没有，这点就很让人满意。拿到手里感觉很厚实，纸张质量也相当不错，印刷清晰，排版也很舒服，长时间阅读眼睛也不会觉得累。我之前看过一些零散的 TensorFlow 教程，但总感觉不成体系，很多概念都是一知半解。这套书的结构安排得相当合理，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的模型和应用。书中的代码示例很丰富，而且都经过了实际的测试，可以直接运行，这一点对于初学者来说简直是福音。我最喜欢的是书中对于一些核心概念的解释，作者用了非常形象的比喻和类比，一下子就把原本晦涩难懂的原理讲清楚了。比如，讲到计算图的时候，作者就把它比作一张流程图，让你能够清晰地看到数据如何在网络中流动，操作如何被执行。这比单纯看公式要直观太多了。而且，书中还穿插了很多实际的应用场景，比如图像识别、自然语言处理等等，让你在学习理论知识的同时，也能感受到深度学习的魅力和强大的能力。不得不说，这套书的设计者和编写者都非常有心，能够站在读者的角度去考虑问题，让学习过程变得更加轻松和高效。我感觉这套书真的可以作为我深度学习入门的敲门砖，非常值得推荐给所有对 TensorFlow 和深度学习感兴趣的朋友们。

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包装完整，是正版的，值得推荐

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书不错 服务不错

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非常好的东西。

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不错的，挺好的，非常好，挺棒的！

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还没看，发货有点慢，不过还好！纸质不错

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