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复叶，叶子，区域和代理代理。生成器可以被认为是定义树如何的规则。树、树枝和树叶由生成器描述。2.节点是树的重要组成部分模型。生成器根据用户定义的属性值或随机数来生成 node。因此，对于一棵树来说，它是由来自一个生成器生成的许多节点组成的。2.与生成连接树模型都是由生成器生成的。

步骤如下:打开C4D，因为我们要使用XP粒子，所以我们可以更改时间以便更容易观察:像C4D的默认粒子系统一样，发射粒子需要一个发射器:红框中的一些蓝色图标用于控制粒子的实际形状和拖尾。如图，我新建了一个发生器(生成 device)，把发射器拖到发生器后，我新建了一个球体，放入发生器的子集，这样粒子就会发出我们想要发出的东西模型:红框中的绿色图标是粒子的各种场，用来控制粒子的运动形式，今天就不一一演示了。

在图像处理中，常见的任务有识别、检测、跟踪等。模型这些任务通常在训练阶段学习如何通过参数估计提取输入图像的特征，建立输入图像与输出之间的映射，在应用阶段之间提取输入图像的特征，得到相应的结果。但是有一种特殊的模型，其参数估计的目的不是通过提取特征来建立输入和输出之间的映射，而是学习训练数据的分布，这样模型 can 生成图像类似于应用阶段的训练数据，通常与真实图像非常相似，我愿意称之为”。

无监督学习包括聚类Kmeans、降维PCA、特征学习自动编码器、密度估计、生成模型(picture生成、超分辨率、图片着色、时间序列数据模拟和规划介绍)。那么，有没有什么工作是不能自动化，只能由科学家来做的呢？今天的物理学和天文学实验会产生海量的数据，没有人或团队能跟进所有这些数据。这些数据中的一部分每天都在以TB的规模增加，这种趋势不会减弱。20世纪20年代中期，射电望远镜SquareKilometerArra将投入使用，它每年产生的数据量相当于整个互联网。

只需要少量的人工输入，人工智能系统(如神经网络)就可以在数据的海洋中漫游，识别异常，挖掘出人类尚未发现的模式。当然，使用计算机辅助科学研究的历史可以追溯到大约75年前，但在几千年前，人类就在人工调查和研究数据，寻找有意义的模式。然而，最近一些科学家认为，机器学习和人工智能等新技术可以以全新的模式开展科学研究。

lingo是一本权威的书，挺好的。书中主要内容包括LINGO的基本用法，在图论和网络中的应用模型，用LINGO求解非线性规划和多目标规划，LINGO与其他软件之间的数据传递，Excel在数学建模中的应用以及LINGO在数学建模中的应用实例等，非常适合新手上路。不过里面的例子大多是lingo软件自带的程序，有点缺乏创新，如果你想不断进步，你必须找到别的东西。