模型训练软件”

请问要制作汽车模型用什么软件好啊？

这要看你对模型的要求，如果不是工业用途（要求精确到毫米以下的） 可以用常用的三维软件如3DMAX,MAYA,XSI等，多边形建模建议用XSI,MAYA的曲面建模非常强，但不容易掌握，我带过学生，一般来讲需要一星期左右刻苦训练才能达到自己能做的水平，但也经常遇到问题。

用多边形建模简单一些。

如果你想做很精致的工业模型，建议用“犀牛”，它是最好的工业曲面建模软件。

最适用于内部开发的大型软件是什么模型

1、边做边改模型（build-and-fixmodel）这种模型一般不会使用。

是不断的修正版本不断的供用户使用，如果出现错误或是新的需求又不断的修改代码的过程。

缺点： 缺少规划和设计环节。

忽略需求环节，风险大。

周期长费用高。

2、瀑布模型（Waterfall-model）较常用。

提供了一种有效的管理视图。

每项开发活动均处于一个质量环节。

文档驱动，以项目阶段评审和文档控制为手段有效的对整个开发过程进行指导。

主要是针对客户的需求较明确。

缺点：缺乏灵活性，太过于理想化。

如果开发其中，客户难以明确需求，需求错误在后期就难以纠正。

软件的开发严格的按照线性方式进行，当前活动的工作结果，实施完成所需要的工作结果需要验证，如果验证通过，则结果作为下一项活动的输入，继续。

否则返回。

3、快速原型（rapid prototype）快速原型是运行的模型 在功能上等价产品的一个子集。

适用于 用户需求不明确。

一旦需求确定，原型将被抛弃。

原型内部结构不重要，重要的是能迅速的构建原型，并迅速修改以满足客户的需求。

适用于：小型或是交互型式的系统。

大型系统的某些部分，例如用户界面。

生命周期较短的。

特点：快速模型克服瀑布模型的特点，减少由于软件需求不明确带来的开发风险，具有显著的效果第一步：建造一个快速的模型。

第二步：是建造一个快速的模型。

4、增量模型（incremental model）是渐增演化的过程，软件被看作是一系列的增量构建来设计、实现、集成和测试，每一个构建由多种相互作用的模块所形成的提供特定功能呢的代码片段构成。

开发出一部分就向用户展示一部分，及早的发现问题。

先开发一个原型模型的软件，完成模型的主要功能。

展示给用户征求意见。

特点：缩短时间开发人员与用户可以通过原型充分的交流；有利于用户的培训和开发的同步。

加入构建必须不破坏已构造好的体系结构。

模型的灵活性可以使其适应需求的变化，但也很容易退化为边做边改模型。

5、螺旋模型（Spiral Model）特点：强调了风险分析主要是分为如下的活动：制定计划：明确软件的目标，选定实施方案，弄清项目开发的限制条件。

风险分析：分析评估所选方案，考虑如何识别和消除风险。

实施工程：实施软件开发和验证客户评估：评估开发工作，提出修正建议，指定下一步计划。

6、形式化模型方法形式化模型方法采用数学方法将系统描述转化成为可执行的程序。

适用：适用于对于那些安全性和保密性要求极高的软件系统，这些需要在投入运行前进行验证。

优点：犹如教学方法具有的严密和准确性，形式化方法开发过程中所交付的软件信息具有较少的缺陷和较高的安全性。

缺点：费时费力，开发人员需要经过特殊的训练。

难以进行形式化描述。

7、基于组建的开发模型基于组建的开发技术是使用技术是使用可重用的组建或是商业组建建立复杂的软件系统。

组建开发急速的两个重要的因素。

基于组建的软件体系。

基于组建的开发过程。

优点：充分体现软件复用的思想，实现快速的交付。

软件项目中的成本估算模型有哪些呢？

现有的大多数软件成本估算模型适于预算、权衡分析、计划、控制和投资分析等范畴。

成本估算模型技术多采用经验公式对软件项目进行成本估算。

在大多数估算模型中，软件规模是决定成本的主要因素。

有两种衡量软件规模的常规方法：基于代码行的估算方法和基于功能点的估算方法。

许多成本估算模型中将代码行或功能点数作为主要的输入参数。

1.面向代码行的成本估算模型 代码行（lines of code,LOC）是衡量源代码长度的最常用的方法。

NCLOC(non-comments source lines ofcode缩写)用于表达不含注解的源代码行数。

NCLOC也常常被当作为有效的代码行数（effective lines of code,ELOC）。

在很多情况下，为了日后更清楚地阅读和理解程序，提高系统的可维护性，在程序开发中往往要求在程序中附上详细的注解，在这种情况下，包含注解的源代码行数也是一个有效的度量标准。

CLOC(commented source line of code缩写)用于表达含注解的源代码行数。

综上所述，我们给出代码行的定义如公式1所示：总长度（LOC）=NCLOC+CLOC (1) 2.面向功能点的成本估算模型 面向功能点（Function points,FP）的成本估算模型是用系统的功能数量来测量软件规模的。

该方法先评估产品所需功能，然后根据技术复杂度因子（权）对其成本进行量化和修正，估算出最终的软件成本。

其基本步骤是： （1）计算未调整的功能点（UFC）数目这里所谈的功能点数并非最终软件中实际的功能数量，最终软件实际功能模块的个数在软件开发之前是不可能精确估算的。

在此，我们首先将软件的所有功能分为外部输入、外部输出、外部查询、外部文件及内部文件五大类，并估算每类功能的数量（FPi），然后依据待开发软件的特点评估各类功能的复杂度权重（Wi），在依据公式2可得未调整的功能点数（UFC）。

UFC=SUM(FPi*Wi) (2)外部输入由用户提供的、描述面向应用的数据外部输出系统向用户提供的、面向用户的数据外部查询要求回答的交互式输入外部文件对其他系统可读的文件内部文件系统里的逻辑主文件权重因素（Wi）项简单一般复杂外部输入3 4 6外部输出4 5 7外部查询3 4 6外部文件7 10 15内部文件5 7 10 (2)计算调整后的功能点数考虑到用户对系统性能的不同要求，我们还需从表3中反映的14个方面对UFC作进一步的调整，从而计算出待开发系统的技术复杂度因子（technical complexity factor,TCF）。

表3技术复杂度因子第12期舒小仙：软件项目管理的成本估算81F1可靠的备份和恢复F2数据通信F3分布式处理F4性能F5大量使用的配置F6联机数据输入F7操作简便性F8在线升级F9界面的复杂性F10数据处理的复杂性F11代码的复用性F12安装的简易性F12多重站点F14易修改性表3中的因子Fi（其中：i=1,2，……14）取值范围在0-5之间[1]，值0表示该因子对系统无影响，值5表示该因子是对系统有强大的影响。

技术复杂度因子的计算公式如公式3所示：TCF=0.65+0.01(SUM(Fi)) (3)由UFC乘以技术复杂度因子（technical complexityfactor,TCF）得到调整后的功能点数FP，参见公式4。

FP=UFC*TCF (4) 3.基于回归分析的成本模型 成本模型提供工作量的直接估算，通常有一个主要的成本因素和若干个次要的调整因素。

该模型是利用过去软件项目中收集的数据进行回归分析导出待开发软件的成本模型[1]。

其整体结构如公式5所示：E=A+B*SC (5)ABC为经验性的导出常数，E为每个月的投入，S为主要输入（常用源代码行数LOC或功能点数FP）[1]。

以LOG为主要输入参数来计算的成本模型的例子：E=5.2*(KLOC)0.91 Walston-Felix模型E=3.2*(KLOC)1.05 COCOMO基础模型以FP为主要输入参数来计算的成本模型的例子：E=-12.39+0.0545FP Albrecht and Gdffney模型E=585.7+15.12FP Matson,Barnett，和Mellichamp模型 4.各类模型存在的问题分析 当一个模型有75%的准确性时，我们认为是可以接受。

但目前大多数的模型无法达到这个标准[1]。

从前面模型中不难看出，无论是模型结构、复杂度或软件项目规模，都是靠开发者的经验估计出来的，而这些参数在开发的早期很难预测。

大多数模型在当初导出它们的工作范围内工作的很好，但应用于普通情况时表现很差。

软件需求是复杂的，有差异的。

虽许多模型包含解决差异的调整因素，评估员可依靠调整因素去解决当前问题的任何变动，然而这种方法常常是不适当的。

实际上，许多因素会相互影响，有时会导致过度忽略了某个因素的重要性。

同时，这些方法也非常具有主观性，常常带有开发者的个人倾向。

另外，调整因素的计算过程也过于复杂，不是一个容易确定的值。

一般模型要求对软件规模进行估算，但项目初期很难预测。

对规模的估计结果也很主观，并要求模型的规模度量与用于实际中的规模度量相同，否则不能给出准确的结果。

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到底如何学习Solidworks等三维建模软件

1 想做人摸，属生物模型，幻想类的生物体也靠人体与动物体的基本造型通过夸张手法去改变的。

2 如果有过三维软件生物建模的基础，（工业模型基础那肯定也是必须有的）建议直接雕人头，然后上胸像，然后再上半身，最后上全身，（以上全为标准人体无夸张变形，先男人体后女人体，个人认为女人体较难把握，熟悉男人体肌肉的穿插后，在上手女人体），最最后就是配背景创作和幻想类生物创作。

3 数量决定质量，开动吧用ZB雕刻细节 是不是要先做完人模低模以后再导入进ZB?1 此过程是没问题的，可执行。

2 也可直接在zb中创建角色，雕出细节画好贴图，展好uv导出低模及法线或者置换贴图，在导入三维软件进行渲染。

如何使用少的样本训练模型同时又保证模型的性能的方法

展开全部 选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。

那么工程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少样本数据才最合适呢？来自于Google的工程师Malay Haldar最近发表了一篇题为《数据模型需要多少训练数据》的文章对此进行了介绍。

训练数据的质量和数量通常是决定一个模型性能的最关键因素。

一旦训练数据准备好，其他的事情就顺理成章了。

但是到底应该准备多少训练数据呢？答案是这取决于要执行的任务，要满足的性能，所拥有的输入特征、训练数据中的噪音、提取特征中的噪音以及模型的复杂程度等因素。

而找出这些变量之间相互关系的方法就是在不同数据量的训练数据上训练模型并绘制学习曲线。

但是这仅仅适合于已经有一定数量的训练数据的情况，如果是最开始的时候，或者说只有很少一点训练数据的情况，那应该怎么办呢？与死板地给出所谓精确的“正确”答案相比，更靠谱的方法是通过估算...

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