3D模型是大学的什么专业(工业模型百科)

3D模型是大学的什么专业

1、3D游戏建模属于数字媒体专业或动漫游戏专业，比如传媒类的大学都有课程开设，或者计算机科学与技术类院校也有开设，具体看一下游戏动漫专业。

GK模型是什么,和PVC有什么分别?

1、PVC人形 PVC FIGURE（PF），又称PVC人形，俗称“手办”，但实际上与手办（GK)绝对不一样的东西。FIGURE，根据词面意思是人偶、人形的意思，即从动漫作品人物的人偶，而PVC则是指PF的材料——PVC胶。

2、PVC：是在光、热作用下按自由基聚合反应机理聚合而成的聚合物。GK手办：指未涂装树脂模件套件，是收藏模型的一种。材料不一 PVC：材料是软胶。GK手办：主要材料为树脂。

3、PVC是一种塑料材质，PVC人偶也就是用PVC材料做的人偶。手办：GARAGE KIT，简称GK，是指没有大量生产的模型套件。因为产量很少而且在开模的复杂度上有着很高的难度，因此价格一般都很昂贵。

4、gk就是树脂，pvc是塑料，做出来就是材质不同。

5、GK，GARAGE KIT的缩写，字面意思就是套装模件的意思，很多人会误解其为所有树脂材质的人型作品，但其特指的就是未涂装的模件。

6、pvc和塑料？这两个，没什么区别呀。。还有，GARAGE KIT，不是kg是gk。gk很脆弱，一般来讲gk大部分是白模，有少量是涂装好的。

GK模型介绍(高达)

1、GK，GARAGE KIT的缩写，字面意思就是套装模件的意思，很多人会误解其为所有树脂材质的人型作品，但其特指的就是未涂装的模件。

2、“GK”的全文是 Garage Kit，原意是“车库组件”，因为西方人惯将车库作为工作房，而GK模型就是在这种地方诞生了。

3、最初的GK模型只是一些玩家们自行创作的作品，造型细致度是因人而异，通常都是ONLY ONE，全世界只此一个。制作的素材(也就是原料)没有一定，黏土、石膏、木板、金属都可以拿来做，因此自制或自己少量生产的模型才叫GK。

4、PV应该就是promotion video吧... 类似宣传影像之类的.GK全称是“garage kit”也被叫做车库里做出的模型。由名字就可以想见，这种模型的普及面绝对没有想塑料模型那么广泛。

5、这些都是高达模型的版本。 HG是1：144的版本，结构较简单，外型较精细，价格在100-200元左右。出了100+款了。 FG也是1：144的版本，结构很简单，外型也不怎么样。价格便宜。只出了几十款。

6、白模是GK的一种，GK就是手办，是树脂的很贵，制作难度很高！GK模型 其实真正意义上的手办都是表现原型师个性的GARAGE KIT（简称GK），是指没有大量生产的模型套件。

手板模型是什么意思

1、手板（prototype），通常刚研发或设计完成的产品均需要做手板，手板是验证产品可行性的第一步，是找出设计产品的缺陷、不足、弊端最直接且有效的方式，从而对缺陷进行针对性的改善，直至不能从个别手板样中找出不足。

2、通俗点讲，手板就是在没有开模具的前提下，根据产品外观图纸或结构图纸先做出的一个或几个，用来检查外观或结构合理性的功能样板。手板目前在不同的地方亦称为首板。

3、手板也叫首板，第一个样板的意思，是模型，不是模具，因为最早的都是纯手工打造，所以叫手板，现在都用CNC做的 。

4、你好！应该是手板模型吧，那是就首件样品的意思———把设计师设计出来的产品做出来，拿去展示的，如果客户满意并下定单那就可以开模具批量生产了。手板模型的材料视情况而定，但大不份都用ABS塑料板。

5、手办：指未涂装树脂模件套件，是收藏模型的一种，也是日本动漫周边中的一种，英文原文为Garage Kits（GK），是套装模件（Model Kits）的意思。

6、手板又叫首板， 由于是“第一”故称为“首”，所以称为首板更为贴切。首板又称模型，当今市场被广泛的称为：手板，也有称手板模型。简单来说就是新产品在研发阶段为了以实物验证将来量产工艺及功能的第一批样板。

什么是“logit模型”?

logit模型：是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。logistic模型：又称logistic回归分析，logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的。

logit模型：Logit模型（Logit model），也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”，是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是应用最广的模型。

不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。

Logit模型是一种用于二元分类问题的统计模型。它使用对数几率函数(logit function)来模拟对结果的预测， 从而可以对结果进行线性建模。这样可以使用线性回归技巧来估计参数并进行预测。

Logit 是直接对胜率进行建模。概率 P 的变化范围是 [0，1] ，Odds 的变化范围是 [0，+∞)，对 Odds 取自然对数，就可以将 P 从 [0，1] 映射到 (-∞，+∞)。