MAYA Python cmds.optionMenu控件取值的方法
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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pymel:Maya中的Python完成了
Maya中的Python完成了 PyMEL使Maya的python脚本按应有的方式工作。 Maya的命令模块是将mel命令直接转换为python命令的方法。 结果是非常笨拙和非Python的语法,没有利用python的优势-特别是一种灵活的,面向对象的设计。 通过将其命令组织到类层次结构中,并通过自定义命令以更简洁和直观的方式进行操作,PyMEL建立在maya.cmds模块的基础上。 项目目标 为Maya创建一个开源python模块,该模块对于MEL用户和python用户都是直观的 修复Maya的python模式,maya.cmds和maya.mel中的错误和设计限制 保持代码简洁易读 通过类层次结构和子模块添加组织 提供可通过html和内置的`help()函数访问的文档 使它“正常工作” 生产证明 自2008年发布以来,PyMEL在故事片和游戏中都积累了令人印象深刻的履历表,现在已与M
Maya Python工具集[源码]
该文章介绍了一系列Maya Python脚本工具,用于提高3D建模和动画制作效率。主要内容包括:UV传递工具(Transfer_UV)用于在选定对象间传递UV;位置匹配工具(transfer_T)用于匹配对象位置并保持默认缩放;显示类型设置工具(select_displayType)用于批量修改对象显示类型;属性链接工具(Attribute link)用于连接组间属性;以及模型组创建工具(Model_Grp)用于快速创建标准模型层级结构。此外还包含控制器显示类型链接(Display_Type)和Master创建工具(prop_rig)等实用脚本。这些脚本都使用Maya命令模块(maya.cmds)实现,部分涉及PySide2界面开发。
maya_CombineSeparate:Autodesk Maya的python模块,显示了一种将组合对象分离回原始对象(包含2个或更多壳)的方法,以保留应用于组合对象的蒙皮
maya_combine分离 Autodesk Maya的python模块,显示了一种将组合对象分离回原始对象(包含2个或更多壳)的方法,以保留应用于组合对象的蒙皮。 它使用标准的python库,maya.cmds,maya.mel,maya.OpenMaya和maya.OpenMayaAnim 这个怎么运作: 第一步是选择需要组合的对象,并创建一个objectCombine类的实例,该实例从原始对象中收集所有数据。 下一步是使用自定义合并功能运行mel脚本的合并方法。 合并后,用户需要创建一个关节系统,并使用这些关节将皮肤变形器分配给合并的对象。 最后一步是运行一些方法,这些方法从分配给组合对象的skinCluster收集数据,将该对象分离回原始网格,并为每个分离的网格在新创建的skinClusters中重新创建所有蒙皮权重。 用法: 将项目解压缩到Maya Python路径
UselessApp:更改其颜色和主题的应用程序。 基于Maya cmds的UI和功能(python)
##Useless App: 描述:-无用,但希望是美丽的; -更改其颜色和主题的应用程序; -用于Maya的工具; -不需要其他库; [许可证]:麻省理工学院 [作者]:Laura Siviero [快速浏览:] Vimeo: ://vimeo.com/537818552 [日期] 2021.04.17 指示: 将useless_ui文件夹放在以下文件夹中:C:\ Users \ YOU \ Documents \ maya \ 20XX \ scripts 将所有内容提取到同一位置; 发射玛雅; 复制以下行脚本编辑器,并确保也更改下一行中的路径: 导入系统 USERPATH = r“ C:\ Users \ YOU \ Documents \ maya \ 20XX \ scripts \ useless_ui” sys.path.append(USERPATH)
MayaPython简易教程.doc
maya python语言简易教程,适合初学者新手,通过简单例程讲述maya python的使用方法。适合新手快速上手
Python代码解决RenderView窗口not found问题
主要介绍了Python代码解决RenderView窗口not found问题,需要的朋友可以参考下
MAYA FBX、OBJ文件批量保存
使用MAYA批量将一个模型文件的每个模型批量导出,并存为FBX或者OBJ文件。 详情请见:https://www.jianshu.com/p/c9489146c8ab
MAYA 自定义右键菜单 样例
因为是在文件中创建脚本节点实现的,所以不用改MAYA的系统文件,可以发布了。 详情,见要人CSDN博客 帖子:“MAYA 创建脚本节点 自定义右键菜单”
OBB:Maya中的定向边界框
OBB 在Maya中定向的边界框。 文献资料 您可以找到更多文档
maya hair插件
制作maya毛发的插件,修剪发根,生成毛发系统,以及镜像复制毛发等
Maya未知节点清理[项目代码]
本文介绍了在Maya中处理未知节点的两种方法。首先使用Maya自带的场景清理工具Optimize Scene Size Options进行清理。如果清理后仍提示有未知节点,则可以通过Python脚本使用lockNode命令解锁未知节点并删除。具体步骤包括导入maya.cmds模块,列出未知节点,遍历并解锁删除节点。如果担心删除节点会影响场景,可以在解锁节点后再次使用Maya自带的场景清理工具。最后,提供了在Maya中运行Python脚本的方法,即在Script Editor中选择Python选项卡并粘贴代码运行。
Maya批量传递UV脚本[项目源码]
该内容提供了一个Maya中批量传递UV的Python脚本。脚本要求用户先选择带有UV的源对象(驱动体),再按住Shift键选择需要传递UV的目标对象。脚本通过maya.cmds库获取所有选中对象,将第一个对象作为驱动体,然后遍历剩余的目标对象,依次对每个目标对象执行属性传递操作。具体使用cm.transferAttributes命令,设置sampleSpace参数为4(世界空间),transferUVs参数为2(传递UV),transferColors参数为2(传递颜色),从而实现将源对象的UV和颜色属性批量复制到多个目标对象上。
node_calculator:通过输入数学公式来创建Maya节点网络
节点计算器 这个开放源代码Python模块允许您通过编写数学公式在Autodesk Maya中创建节点网络。 为什么要使用它? 将一长串的cmds.createNode,cmds.setAttr和cmds.connectAttr列表转换为可读的数学公式。 您所需要的全部:教程,CheatSheet等。 安装和导入 下载或克隆此git-repo。 将内部的node_calculator文件夹(包含core.py等的文件夹)保存到\Documents\maya\scripts文件夹。 您也可以将克隆mayapy -m pip install .克隆到您选择的位置,然后在顶部文件夹中运行mayapy -m pip install . 这将确保将其安装在maya的site-packages目录中。 (可选)您可以在用户脚本中安装它: mayapy -m pip install . -t /pa
mayaVrayCommandDocs:Maya的v-ray命令的文档和代码段
mayaVrayCommandDocs Maya的V-Ray命令的文档和代码段。 最初是为了从V-Ray for Maya插件中查找常用功能以及有关其用法和功能的文档而设计的。 随着适用于Maya的V-Ray 3.0与它的文档一起发布,Chaosgroup的许多功能当前都清楚地存在于 。 不幸的是,在Maya中仍然很难找到可用命令的功能(即使已记录)。 这意味着在这里仍然可以找到很多东西,这可能是许多人的信息宝库。 我希望很快使用V-Ray 3.0+中的一些新命令对其进行更新。 使用V-Ray 3.0,Maya中的命令还可以为您提供信息,例如,尝试运行(Python): import maya . cmds as mc mc . vray () ###有关文档,请参见 。 我们正在尝试为Maya的代码库建立V-ray文档。 首先,重点介绍V-ray进行Maya安装所附带的
改进-基于新扩展移相角下的双有源桥DAB变换器仿真(EPS调制、软开关、最小应力优化)(Simulink仿真实现)
内容概要:本文系统研究了基于新扩展移相角的双有源桥(DAB)直流-直流变换器的高性能控制策略,聚焦于EPS调制、软开关实现与最小应力优化三大关键技术,依托Simulink平台构建完整的闭环控制系统仿真模型。该方法通过引入KKT最优性条件与分段解析优化理论,实现了移相角的精细化调控,有效降低了功率器件的电压电流应力,提升了系统整体效率与运行可靠性,属于电力电子高频隔离变换领域的前沿技术,具备“顶级EI复现”的学术水平。文档不仅提供了详尽的控制策略设计流程,还包括完整的仿真模型、参数设置与性能验证环节,为科研人员进行高水平论文复现和技术攻关提供了坚实的技术支撑; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化、新能源系统等相关专业的硕士、博士研究生及科研人员,以及具备扎实电力电子变换器理论基础和Simulink仿真能力的高级工程技术人员; 使用场景及目标:①开展高频隔离双向DC-DC变换器的先进控制算法研究与动态性能优化;②支撑高水平学术论文(如EI/SCI期刊)的仿真验证与结果复现;③应用于新能源汽车车载充电机、储能系统能量路由器、V2G(Vehicle-to-Grid)电能交互装置等关键电力电子装备的研发与设计; 阅读建议:建议深入研读文中关于“KKT条件下的分段解析优化”与“软开关协同最小应力控制”的理论推导,结合所提供的Simulink仿真模型动手实践,重点对比不同工况下的系统响应特性,并注重实验波形与理论分析的一致性验证,从而全面提升在电力电子系统建模、优化控制与仿真验证方面的综合科研能力。
高校技术转移办公室人员如何实现成果评价与快速筛选?.docx
高校技术转移办公室人员如何实现成果评价与快速筛选?
Java开发实战.pdfJava开发基于Spring Boot 3.x的服务端工程化实践:从编码规范到高并发性能调优与容器化交付
内容概要:本文档是一份面向Java服务端开发者的实战指南,围绕“一条请求从代码到生产”的主线,系统梳理了从工程搭建、编码规范、并发处理、JVM调优、Spring Boot开发、数据访问、测试日志到容器化部署的全流程核心实践。涵盖了JDK 17、Spring Boot 3.x等现代技术栈的基线选型,强调工程化规范、性能优化与可交付性,提供了大量可复用的配置模板、避坑清单与检查项,帮助开发者构建稳定、高效、可观测的生产级应用。; 适合人群:具备一定Java基础,从事服务端开发1-3年、参与实际项目交付的研发工程师、技术负责人及DevOps相关人员。; 使用场景及目标:①建立标准化的Java工程骨架与技术基线;②解决高并发场景下的线程池、异步编排、事务控制等问题;③提升系统可观测性与交付质量,确保上线稳定;④通过最佳实践规避常见生产事故。; 阅读建议:建议结合项目实践按章节逐步落地,重点关注各环节的检查清单与参数基线,结合压测与监控持续调优,将规范融入脚手架、CI/CD流程与Code Review机制中,形成团队统一的技术共识。
三相三电平VIENNA整流器双闭环设计与中点电压均衡控制仿真(Simulink仿真实现)
内容概要:本文围绕三相三电平VIENNA整流器的Simulink仿真展开,重点实现了电压外环与电流内环构成的双闭环控制系统设计,并针对该拓扑特有的中点电位不平衡问题,采用SVPWM调制策略与中点电压反馈控制算法相结合的方法,有效实现中点电压的动态平衡。通过构建完整的系统仿真模型,详细阐述了坐标变换(如abc/dq变换)、PI控制器参数整定、空间矢量脉宽调制生成及中点电流调控机制,验证了系统在稳态与动态工况下的良好性能。该方案适用于高效率、高功率密度的电力电子变换场合,兼具理论深度与工程实用性,可广泛用于新能源发电、电动汽车充电及工业电源等领域的高性能整流系统研发与教学演示; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子与电力传动等相关专业的研究生、科研人员及从事电力电子系统开发的工程师,尤其适合已掌握电路理论、自动控制原理及Simulink基本操作的技术人员; 使用场景及目标:① 深入理解三电平VIENNA整流器的工作原理及其数学建模方法;② 掌握双闭环PI控制器的设计流程与参数优化技巧;③ 分析中点电压偏移的成因并掌握基于SVPWM的均衡控制策略;④ 借助仿真平台完成控制系统验证,支撑科研复现、课程设计或实际工程项目开发; 阅读建议:建议结合文中所述Simulink模型与可能配套的Mathcad计算书同步学习,重点关注控制框图搭建逻辑、坐标变换模块实现细节、SVPWM调制波生成方式以及中点电压反馈环节的设计,通过设置不同负载突变或输入扰动条件进行仿真测试,深入分析系统的动态响应特性与鲁棒性表现。
基于斜坡补偿的Buck电路峰值电流+电压电流双闭环控制【附说明文档】(Simulink仿真实现)
内容概要:本文档名为《Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型.txt》,实际内容为一份综合性科研资源索引,汇集了大量电力电子、自动控制、仿真建模及相关算法研究的技术资源。主要包括LLC谐振变换器的多种建模与控制方法(如全桥、半桥、开环/闭环、软启动设计等),以及其他电力电子拓扑如Buck-Boost、PFC、DAB、CLLC、PWM整流器等在Simulink/Plecs/PSIM平台下的仿真模型。同时涵盖MATLAB在动态系统分析、状态估计(如卡尔曼滤波)、信号处理、路径规划及优化算法(如粒子群、遗传算法、NSGA-II)等方面的代码实现与应用案例。文档末尾还提供了多个百度网盘链接和公众号入口,便于获取无人机、通信、图像处理、电力系统等多领域的共享资源。 适合人群:具备电力电子、电气工程或自动化等相关专业背景的研究生、科研人员及工程师;熟悉MATLAB/Simulink、Plecs、PSIM等仿真工具的技术人员;从事新能源发电、微电网、电机驱动、电源设计及智能优化算法研发的相关从业者。 使用场景及目标:① 学习并复现各类电力电子变换器(特别是LLC谐振变换器)的建模与闭环控制策略;② 掌握基于MATLAB/Simulink的系统级仿真技术,支撑科研项目、学位论文或工程开发;③ 获取先进控制方法(如MPC、滑模控制、模糊PID)和智能优化算法(如改进白鲸算法、多目标差分进化)的可运行代码参考;④ 辅助撰写学术论文、参加学科竞赛(如数学建模)及开展课题研究。 其他说明:该文档本质是一个科研资源清单而非完整技术文章,建议结合具体研究方向,通过所提供的仿真软件名称、模型关键词和网盘链接进行针对性检索与下载使用,资源获取需关注指定公众号或访问百度网盘链接。
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