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圖書標籤:

• TensorFlow
• 深度學習
• Google
• 機器學習
• 實戰
• Python
• 人工智能
• 神經網絡
• 數據科學
• 框架

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業

ISBN：9787121309120

商品編碼：1068270129

齣版時間：2017-03-01

基本信息

書名:火星課堂建築錶現係列圖書?建築動畫與特效火星課堂:Vue環境景觀篇(附光盤)

原價： 98.00元

作者:楊晨

齣版社： 人民郵電齣版社

齣版日期：2012年10月1日

ISBN：9787115292131

字數：

頁碼：

版次： 第1版

裝幀：

開本： 16

商品標識：

編輯推薦

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“建築動畫與特效火星課堂”係列圖書之一
火星知名原畫師、首席美術設計師、3ds Max高級講師楊晨分享Vue環境景觀製作軟件應用
17個實際應用案例，內容涉及建築景觀設計、動畫設計、影視場景設計等多個領域
DVD光盤包含1600分鍾講解

內容提要

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暫無

目錄

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PART ONE 基礎知識
第1課 軟件介紹
1.1 軟件介紹
1.2 Vue和三維軟件接口
1.3 界麵概述
1.3.1 界麵布局
1.3.2 自定義界麵
1.3.3 雙重和多重圖標
1.3.4 視圖操作
1.3.5 主工具欄
1.3.6 創建工具欄
1.3.7 物體屬性標簽麵闆
1.3.8 攝影機控製中心
1.3.9 世界瀏覽器
1.3.10 動畫時間綫麵闆
1.4 提速技巧
第2課 創建對象
2.1 創建標準幾何體
2.2 創建水麵／地麵／雲層
2.3 創建文本
2.4 標準地形
2.5 程序地形
2.6 植物
2.7 岩石
2.8 雲對象
2.9 行星
2.10 麯綫
2.11 調入對象
2.12 組對象
2.13 布爾對象
2.14 變形球對象
2.15 燈光
2.16 風機對象
2.17 攝影機對象
第3課 常用麵闆
3.1 Render Options（渲染選項）麵闆
3.1.1 Preset render quality（預設渲染質量）選項卡
3.1.2 Renderer（渲染器）選項卡
3.1.3 Render Destination（渲染目標）選項卡
3.1.4 Render what？（渲染什麼？）選項卡
3.1.5 Render quality（渲染品質）選項卡
3.1.6 Anti_aliasing（抗鋸齒）選項卡
3.1.7 Picture size and resolution（圖片尺寸和分辨率）選項卡
3.1.8 Other（其他）選項卡
3.2 Post Render Options（後期渲染選項）麵闆
3.3 Options（選項）麵闆
3.3.1 General Preference（全局首選項）選項卡
3.3.2 General Preference（全局首選項）選項卡
3.3.3 Units & Coordinates（單位 & 坐標）選項卡
3.3.4 Operation（操控）選項卡
第4課 燈光編輯器
4.1 Lens Flares（鏡頭光斑）選項卡
4.2 Gel（濾光鏡）選項卡
4.3 Volumetric（體積光）選項卡
4.4 Shadows（陰影）選項卡
4.5 Lighting（燈光）選項卡和Influence（影響）選項卡
第5課 大氣編輯器
5.1 Atmosphere model（大氣模式）簡介
5.2 通用選項卡
5.2.1 Sun（太陽）選項卡
5.2.2 Light（照明）選項卡
5.2.3 Cloud（雲）選項卡
5.2.4 Fog and Haze（天空、霧和霾）選項卡
5.2.5 Wind（風）選項卡
5.2.6 Effects（效果）選項卡
第6課 材質編輯器
6.1 材質編輯器簡介
6.1.1 工具欄和切換麵闆
6.1.2 材質類型
6.1.3 材質效果選項
6.1.4 材質層級選項
6.2 簡單材質選項卡簡介
6.2.1 color & Alpha（顔色和通道）選項卡
6.2.2 Bump（凹凸）選項卡
6.2.3 Highlights（高光）選項卡
6.2.5 Transparency（透明）選項卡
6.2.6 Reflection（反射）選項卡
6.2.7 Translucency（半透明）選項卡
6.2.8 Effects（效果）選項卡
6.2.9 Environment（環境）選項卡
6.3 混閤材質選項卡簡介
6.3.1 Material to mix（混閤材質）選項卡
6.3.2 Influence of environment（環境影響）選項卡
6.4 體積材質選項卡簡介
6.4.1 Color & Density（顔色和密度）選項卡
6.4.2 Lighting & Effects（燈光和效果）選項卡
6.5 生態材質選項卡簡介
6.5.1 生態係統簡介
6.5.2 General（全局）選項卡
6.5.3 Density（密度）選項卡
6.5.4 Scale & Orientation（縮放和方嚮）選項卡
6.5.5 Color（顔色）選項卡
6.5.6 Presence（存在率）選項卡
6.5.7 Animation（動畫）選項卡
第7課 節點編輯器
7.1 節點編輯器簡介
7.1.1 工具欄簡介
7.1.2 連接綫簡介
7.1.3 數據類型簡介
7.1.4 節點操作簡介
7.2 Noise Node（噪波節點）
7.2.1 Cellular Patterns（細胞圖案）節點
7.2.2 Cyclic Cellular Patterns（循環細胞圖案）節點
7.2.3 Distributed Pattern（分布圖案）節點
7.2.4 Flat Patterns（平鋪圖案）節點
7.2.5 Line Patterns（綫性圖案）節點
7.2.6 Math Patterns（數學圖案）節點
7.2.7 Other Patterns（其他圖案）節點
7.2.8 Perlin Noise（花邊噪波）節點
7.2.9 Square Patterns（方形圖案）節點
7.3 Fractal Node（分形節點）
7.3.1 Cyclic Fractal（循環分形）節點組中的子節點
7.3.2 Fractal Node（分形節點）中的其餘節點
7.4 Color Node（顔色節點）
7.4.1 Color Correction（顔色校正）節點組中的子節點
7.4.2 MetaNodes（元標簽）節點組中的子節點
7.4.3 其他子節點
7.5 Texture Map Node（紋理貼圖節點）
7.6 Filter Node（過濾節點）
7.6.1 Environment Sensitive（環境敏感）節點組中的子節點
7.6.2 Recursive（遞歸）節點組中的子節點
7.6.3 其他節點
7.7 Constant Node（常量節點）
7.7.1 Constant Node（常量節點）節點組中的子節點
7.7.2 其他節點
7.8 Turbulence Node（湍流節點）
7.9 Combiner Node（組閤節點）組
7.10 Math Node（數學節點）組
7.10.1 Conversion（轉換）節點組中的子節點
7.10.2 Randomness（隨機）節點組中的子節點
7.10.3 Trigonometry（三角法）節點組中的子節點
7.10.4 Vector Operation（矢量操作）節點組中的子節點
7.11 Dynamics Node（動態節點）
7.12 Load MetaNode（調入節點）
第8課 動畫
8.1 創建動畫
8.1.1 動畫選項卡
8.1.2 動畫預設選項
8.1.3 跟蹤對象
8.1.4 鏈接到對象
8.2 動畫嚮導
8.2.1 動畫嚮導設置
8.2.2 關鍵幀動畫
PART TWO 案例應用
第1課 倔強生長
第2課 夕陽餘暉
第3課 亂石嶙峋
第4課 繁花似錦
第5課 林間小路
第6課 幽靜月夜
第7課 椰風海韻
第8課 穿雲奪霧
第9課 風吹草動
第10課 祥和小鎮
第11課 湖邊紅亭
第12課 三潭映月
第13課 函數山地模型
第14課 函數山地材質
第15課 深海探秘
第16課 阿凡達的世界
第17課 雪山氣魄

作者介紹

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畢業於北京郵電大學，2008年取得Autodesk 3dsMax Approved Instructor（AAI）認證教師稱號。現任教於北京火星時代動畫實訓基地。擁有多年的影視動畫及遊戲項目製作經驗。曾先後在北京三辰卡通集團有限公司、西安東華鼎盛動漫數碼有限公司擔任原畫師、首席美術設計師及3ds Max高級講師。

曾參與動畫作品《綠手套》、網遊《黃帝》的角色設計工作。還參與過《3ds Max 2011白金手冊》的視頻錄製工作。

文摘

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暫無

媒體推薦

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人工智能的基石：深度學習的原理與實踐 本書旨在為讀者深入淺齣地剖析人工智能的核心——深度學習。我們將從最基礎的概念講起，逐步構建起對神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等核心模型及其背後的數學原理的深刻理解。本書將不僅僅是理論的堆砌，更會結閤實際應用，通過豐富的代碼示例和項目實踐，引導讀者親手構建、訓練和優化各種深度學習模型，解決現實世界中的挑戰。 第一部分：深度學習的理論基石 第一章：人工智能、機器學習與深度學習的演進 追溯人工智能的起源與發展曆程，理解機器學習作為其重要分支的地位。 深入探討深度學習為何能成為當前人工智能浪潮的驅動力，其核心優勢與突破點。 介紹深度學習在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等領域的裏程碑式成就，激發讀者對未來的探索欲。 展望深度學習未來的發展方嚮，如可解釋性AI、聯邦學習、強化學習等。 第二章：神經網絡基礎：感知機到多層網絡 從最簡單的感知機模型開始，理解神經元的基本結構和激活函數的作用。 講解綫性模型與非綫性模型之間的界限，以及激活函數在引入非綫性能力中的關鍵作用（如Sigmoid, ReLU, Tanh）。 構建多層前饋神經網絡（MLP），理解隱藏層的意義和信息傳遞過程。 闡述反嚮傳播算法的原理，這是神經網絡訓練的核心，包括損失函數、梯度下降及其變種（如SGD, Adam, RMSprop）。 討論學習率、批量大小（batch size）、迭代次數（epochs）等超參數對模型訓練的影響。 第三章：捲積神經網絡（CNN）：視覺的革命 揭示CNN在處理圖像數據上的強大能力，分析其相對於傳統MLP的優勢。 詳細講解捲積層（Convolutional Layer）的工作原理，包括捲積核（filters）、步長（stride）、填充（padding）。 介紹池化層（Pooling Layer）的作用，如最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），及其在降維和特徵提取上的貢獻。 構建經典的CNN架構，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet，理解其層級結構和特徵提取的逐步深化。 探討CNN在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中的具體應用。 介紹數據增強（Data Augmentation）技術，如何通過擴充訓練數據來提高模型的泛化能力。 第四章：循環神經網絡（RNN）：序列數據的建模 介紹RNN在處理時間序列、文本等序列數據上的獨特優勢，理解其“記憶”能力。 講解RNN的基本結構，包括循環連接（recurrent connection）和隱藏狀態（hidden state）。 分析標準RNN在處理長序列時麵臨的梯度消失/爆炸問題（Vanishing/Exploding Gradients）。 深入理解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製，它們如何通過門控單元（gates）有效地解決梯度問題，捕捉長期依賴。 探討RNN在機器翻譯、文本生成、語音識彆、情感分析等序列建模任務中的應用。 介紹雙嚮RNN（Bidirectional RNN）如何同時考慮過去和未來的信息。 第五章：其他重要神經網絡模型與概念 注意力機製（Attention Mechanism）： 講解注意力機製如何讓模型在處理序列數據時“關注”最重要的部分，尤其是在機器翻譯等任務中。 Transformer模型： 介紹基於注意力機製的Transformer架構，它在自然語言處理領域帶來的革命性影響，及其在Encoder-Decoder結構中的應用。 生成對抗網絡（GANs）： 闡述GANs的生成器（Generator）與判彆器（Discriminator）之間的博弈過程，理解其在圖像生成、風格遷移等方麵的強大能力。 自編碼器（Autoencoders）： 介紹自編碼器用於降維、特徵學習和異常檢測的原理，包括變分自編碼器（VAEs）。 遷移學習（Transfer Learning）與預訓練模型： 講解如何利用已有的預訓練模型（如ImageNet上的CNN模型，BERT模型）來加速新任務的學習，節省計算資源和時間。 模型評估與調優： 深入講解各種評估指標（準確率、召迴率、F1分數、AUC等），過擬閤（Overfitting）與欠擬閤（Underfitting）的診斷與解決策略（正則化、Dropout、Early Stopping）。 第二部分：深度學習的實踐應用 第六章：深度學習框架入門：TensorFlow（基礎） 介紹TensorFlow的強大之處，其計算圖（Computational Graph）概念。 講解TensorFlow的核心組件：張量（Tensors）、變量（Variables）、操作（Operations）、會話（Sessions）。 演示如何使用TensorFlow進行基本的數學運算和數據操作。 構建簡單的MLP模型，並使用TensorFlow進行訓練和預測。 學習如何加載和處理數據集，如使用`tf.data` API。 第七章：使用TensorFlow構建和訓練CNN 利用TensorFlow實現捲積層、池化層、全連接層等CNN組件。 構建一個完整的CNN模型，用於圖像分類任務（如MNIST或CIFAR-10數據集）。 學習如何定義損失函數和優化器，並執行訓練過程。 實現模型評估和可視化，如查看捲積核的權重或特徵圖。 探索使用預訓練CNN模型（如VGG16, ResNet50）進行遷移學習。 第八章：使用TensorFlow構建和訓練RNN 在TensorFlow中實現RNN、LSTM和GRU單元。 構建用於序列任務（如文本情感分析或機器翻譯）的RNN模型。 學習如何處理文本數據，如詞嵌入（Word Embeddings）技術（如Word2Vec, GloVe）。 實現序列到序列（Seq2Seq）模型，並理解其在機器翻譯中的應用。 探索使用預訓練的NLP模型（如BERT）進行微調。 第九章：深度學習的實際項目案例 案例一：人臉識彆係統： 從圖像預處理、特徵提取（使用CNN）到人臉比對，實現一個基礎的人臉識彆係統。 案例二：文本分類器： 利用RNN或Transformer模型，實現一個能夠對新聞文章進行分類的係統。 案例三：圖像風格遷移： 運用GANs或內容損失與風格損失相結閤的方法，實現將一張圖片的風格應用到另一張圖片上。 案例四：簡單的推薦係統： 結閤深度學習模型（如Embedding）和用戶行為數據，構建一個基礎的推薦係統。 第十章：部署與優化深度學習模型 介紹深度學習模型的部署選項，如Web服務（REST API）、移動端（TensorFlow Lite）和邊緣設備。 討論模型優化技術，如模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization），以減小模型大小和提高推理速度。 講解使用TensorFlow Serving進行模型部署和版本管理。 介紹分布式訓練的概念，如何在多GPU或多機器上加速模型訓練。 討論模型可解釋性（Interpretability）的重要性，介紹一些可視化和分析模型決策過程的方法。 本書特色： 理論與實踐緊密結閤： 詳細講解深度學習的核心原理，並提供大量的代碼示例，幫助讀者動手實踐。 循序漸進的教學方法： 從基礎概念到復雜模型，逐步深入，確保讀者能夠理解和掌握。 豐富的實戰項目： 通過多個實際應用案例，讓讀者體驗深度學習的強大力量，並學會解決真實世界的問題。 深入剖析關鍵技術： 詳細解釋CNN、RNN、LSTM、GRU、Transformer、GANs等核心模型的工作原理。 麵嚮未來的視野： 涵蓋瞭深度學習的最新發展和應用方嚮，為讀者的進一步學習和研究打下堅實基礎。 本書將帶領您踏上一段精彩的人工智能探索之旅，讓您掌握深度學習這門顛覆性技術，為您的職業發展或學術研究注入強勁動力。

評分☆☆☆☆☆

收到貨瞭，迫不及待地打開《TensorFlow實戰+Tensorflow 實戰Google深度學習框架 2本》，發現這絕對是物超所值的一次購買。包裝很嚴實，沒有任何損壞，書的紙張厚實，印刷清晰，排版也十分人性化，閱讀體驗極佳。我一直對人工智能和深度學習領域充滿好奇，但苦於沒有係統的學習資料，這套書的齣現簡直是及時雨。第一本《TensorFlow實戰》猶如一位循循善誘的老師，從 TensorFlow 的基本概念、核心組件，再到如何構建和訓練模型，都講解得清晰明瞭。作者的講解方式非常耐心，將復雜的概念分解成易於理解的部分，並通過生動的比喻和實例幫助讀者建立直觀的認識。例如，在講解自動微分時，作者通過一個簡單的數學函數推導，讓讀者明白瞭 TensorFlow 如何自動計算梯度，這對於理解反嚮傳播至關重要。而第二本《Tensorflow 實戰Google深度學習框架》則更像是實操指南，它將 TensorFlow 的強大功能與實際應用場景相結閤，通過一係列經典的深度學習項目，如圖像識彆、文本分類等，帶領讀者動手實踐。書中提供瞭完整的代碼示例，並且對每一行代碼都進行瞭詳細的解釋，讓讀者不僅知其然，更知其所以然。我特彆喜歡書中關於模型評估和調優的部分，這些是實踐中非常重要的環節，作者給齣瞭很多實用的建議和技巧，能夠幫助我們提升模型的性能。

評分☆☆☆☆☆

說實話，之前一直聽說 TensorFlow 很好用，但總覺得門檻有點高，不知道從何下手。這次買瞭這套《TensorFlow實戰Google深度學習框架》，簡直是打開瞭新世界的大門。這兩本書配閤起來看，從基礎理論到實操應用，銜接得非常自然。第一本書打下瞭堅實的基礎，讓我理解瞭 TensorFlow 的基本原理，比如張量、計算圖、會話等等。我特彆喜歡書中的圖示，把很多抽象的概念可視化瞭，比如數據流圖的繪製，讓我一眼就能看懂數據是如何在 TensorFlow 中被處理的。第二本書則讓我看到瞭 TensorFlow 在解決實際問題中的強大能力。書中的案例都是當前人工智能領域最前沿的應用，比如人臉識彆、語音識彆，甚至還有一些更復雜的自然語言處理任務。每個案例都提供瞭詳細的代碼和講解，讓我可以跟著一步一步地去實現。最重要的是，書中的代碼風格很規範，注釋也很詳細，即使是初學者也能輕鬆理解。我嘗試著跟著書中的例子去跑瞭一些代碼，發現效果非常驚艷，也讓我對深度學習産生瞭更大的興趣。感覺這套書不僅是技術手冊，更像是一個引路人，帶領我一步步走進深度學習的世界。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套《TensorFlow實戰Google深度學習框架》的第二本書，我最大的感受就是它的“實戰”二字名副其實。不同於許多理論過於深奧的書籍，這本更側重於將 TensorFlow 的強大功能轉化為實際可行的解決方案。書中涉及的案例涵蓋瞭當前深度學習領域的熱點和難點，比如捲積神經網絡在圖像分類上的應用，以及循環神經網絡在文本生成和翻譯方麵的實踐。每一個案例都提供瞭完整的代碼實現，並且詳細解釋瞭每一個步驟的邏輯和目的。我印象特彆深刻的是關於模型優化和調參的部分，作者並沒有簡單地羅列一些參數，而是深入淺齣地講解瞭不同參數對模型性能的影響，以及如何通過實驗來尋找最優的超參數組閤。這一點對於我這種正在嘗試自己訓練模型的開發者來說，簡直是救命稻草。書中的一些技巧和經驗分享，都是作者在實際項目開發中總結齣來的，非常寶貴，可以幫助我們少走很多彎路。而且，這本在講解如何利用 TensorFlow 的一些高級 API 來簡化開發流程方麵做得也非常齣色，比如使用 Keras 來快速搭建和訓練模型，這極大地提高瞭開發效率。讀完之後，我感覺自己對 TensorFlow 的掌握程度又上瞭一個颱階，也更有信心去 tackling 更復雜的深度學習項目瞭。這套書的價值，在於它能夠讓你真正地“動起手來”，並將學到的知識應用到實際問題中。

評分☆☆☆☆☆

這套書剛到手，迫不及待地翻開瞭第一本《TensorFlow實戰》。包裝非常嚴實，一點磕碰都沒有，這點就很讓人滿意。拿到手裏感覺很厚實，紙張質量也相當不錯，印刷清晰，排版也很舒服，長時間閱讀眼睛也不會覺得纍。我之前看過一些零散的 TensorFlow 教程，但總感覺不成體係，很多概念都是一知半解。這套書的結構安排得相當閤理，從最基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的模型和應用。書中的代碼示例很豐富，而且都經過瞭實際的測試，可以直接運行，這一點對於初學者來說簡直是福音。我最喜歡的是書中對於一些核心概念的解釋，作者用瞭非常形象的比喻和類比，一下子就把原本晦澀難懂的原理講清楚瞭。比如，講到計算圖的時候，作者就把它比作一張流程圖，讓你能夠清晰地看到數據如何在網絡中流動，操作如何被執行。這比單純看公式要直觀太多瞭。而且，書中還穿插瞭很多實際的應用場景，比如圖像識彆、自然語言處理等等，讓你在學習理論知識的同時，也能感受到深度學習的魅力和強大的能力。不得不說，這套書的設計者和編寫者都非常有心，能夠站在讀者的角度去考慮問題，讓學習過程變得更加輕鬆和高效。我感覺這套書真的可以作為我深度學習入門的敲門磚，非常值得推薦給所有對 TensorFlow 和深度學習感興趣的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

這套《TensorFlow實戰+Tensorflow 實戰Google深度學習框架》簡直是為我量身定做的學習資料！作為一個深度學習的初學者，我之前嘗試過一些在綫課程和零散的文章，但總是感覺知識點跳躍，難以形成完整的體係。拿到這兩本書後，我如獲至寶。第一本《TensorFlow實戰》就像一個詳盡的入門指南，它從最基礎的概念開始，比如張量的定義、數據類型、運算操作，一步步引導我熟悉 TensorFlow 的基本框架。最讓我驚喜的是，書中對於計算圖和會話的講解，非常形象生動，配以大量的圖示，讓我一下子就明白瞭 TensorFlow 的執行機製。而且，它還提供瞭很多基礎的代碼示例，讓我能夠快速上手，驗證書中的理論知識。讀完第一本，我對 TensorFlow 的整體架構有瞭清晰的認識。緊接著翻開第二本《Tensorflow 實戰Google深度學習框架》，感覺就像進入瞭一個更廣闊的實戰天地。它不再局限於基礎概念，而是直接將 TensorFlow 應用於解決各種實際問題。書中涉及的案例非常貼近當前的 AI 研究熱點，比如如何使用捲積神經網絡進行圖像識彆，如何利用循環神經網絡進行文本情感分析等等。我特彆喜歡書中關於模型優化和部署的章節，這些都是在實際項目中必不可少的技能。作者在講解這些內容時，不僅僅是給齣代碼，更是深入分析瞭背後的原理和注意事項，讓我在學習技術的同時，也培養瞭解決問題的思路。這套書的編排邏輯非常齣色，循序漸進，難度遞增，讓我能夠在這個過程中不斷挑戰自己，也獲得瞭極大的成就感。

評分☆☆☆☆☆

書到手，感覺還不錯，挺開心的！

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

講解詳細 書中也有一些實例 很有幫助

評分☆☆☆☆☆

書的質量不錯

評分☆☆☆☆☆

很好，從基本的學起，有助於打好基礎，好好搞

評分☆☆☆☆☆

很可以，從環境配置到語法都能夠詳細的諒解！

評分☆☆☆☆☆

比想象的薄 略貴

評分☆☆☆☆☆

不錯的，挺好的，非常好，挺棒的！

評分☆☆☆☆☆

很滿意 符閤自己的要求