学习编程的过程，究竟难在了哪里

学习编程的过程是非常难的，首先需要考虑到兼容性，只有应用程序兼容才能保证所写出来的东西能够成功运行。向前兼容是学习编程中的一大难点，而且这种问题是非常复杂的，所以很多人在写编程的时候总是会陷入一些思维陷阱。在学习编程的时候大家也可能会遇到各种各样的bug风险，由于编程的内容往往都是环环相扣的，所以很容易就会因为一个小误差导致整个程序出现问题。

编程的算法是非常难以攻克的一个难题，因为编程的算法本身就是非常复杂的。首先算法的构思是非常困难的一个板块，因为这些现象是最难以转化的。大家在生活中对很多东西都习以为常，但是如果将这些东西转化成计算机语言的话，大家可能就不知道从何下手了，因此在学习编程的时候一定要弄懂编程的各个算法。

在看到一张的时候大家的肉眼能够明确的分辨出这张里有着怎样的元素，但是如果想让计算机识别出这张的话就需要进行各种各样的构思，因此算法的提出是非常复杂性的。有些人觉得计算机要比人笨的多，需要人类用各种各样的算法来帮助计算机进行运行，其实计算机的能力是非常强大的，但是计算机的容错率非常低。

在敲代码的时候大家就会发现自己一个符号的错误就有可能会影响到整个代码的运行结果，所以大家一定要努力的去接受编程的容错率。计算机有着清晰的语言，所以在学习编程的时候必须要一板一眼的按照这种语言来实施，要将人类的逻辑思维转化成计算机语言，只有这样才能让计算机运行出自己想要的东西。所以学习编程是一件非常复杂的事情，要花费很长时间才能学到一点皮毛。

闲来无事逛推特，发现竟然有大神 开发了一个建模神器。在 像素网格 绘制好平面图，再设置下相关参数，就能生成一个3D锤子模型了，妙啊…

其实Windows10系统也有类似的傻瓜式建模软件，叫“ 画图3D ”，它能帮你秒速建好3D模型。比如我们点击右侧栏的那个狗头，再在面板上画出自己所需的轮廓、大小，一只可爱的3D狗狗就出现了。

除了一键傻瓜建模，如果你数学水平不错，用基础的 数学公式 也能构建出一个像模像样的3D模型来。

最近比较火的 VR建模 ，甚至只用手柄就可以直接进行虚拟建模了。

你只要入了3D坑就会发现，建模是可以条条大路通罗马的，3D行业 现阶段真正的技术难点 其实是 模型处理和二次开发应用 。

能得出这个结论，还要从行业内主流的建模方式讲起。3D行业内如今有 4种主流建模方式 ，分别是多边形建模、曲面建模、体素建模和逆向建模，它们都各自有优缺点，同时也对应着自身的模型处理难点。

业界有一句话“你可以用多边形为任何事物建模”。多边形就是由多条边围成的一个闭合的路径形成的一个面， 只要你使用足够的细节，你可以创建任何表面。 这也是多边形建模成为主流建模方式的原因，做任何模型都 不会有限制 。

但多边形建模也有缺点，它 只是一副空壳 ，虽然可以构建物体的表面，但无法反映现实物体的内在结构，与现实物体还是有不小差距。

而且建模师很容易过于精琢细节，导致 模型面数过多 ，以至于后面对模型做烘焙、渲染、展UV，几乎会搞到崩溃， 二次开发的可 *** 作性也变得很低， 造成一种模型做完了，但并不能良好应用的尴尬局面。

多边形建模用直线构建平面，而曲面建模就是用曲线构成曲面的一种建模方式，它非常适合用来 创建光滑的物体 。比如看起来就很丝滑的 数码产品、 汽车 和一些 人物细节 。

但这种建模方式缺点也很明显，一来是比较麻烦，再一个是 很难精准参数化 。所以这种建模方式一般做视觉展示用，用来生成视频或者。

同时它对贴图的美观度和清晰度，要求比较高，而当这个模型拥有 大量高质量的贴图 之后，就会导致 模型数据量变大 ，这就是它无可避免的缺点。

体素其实就是三维的 像素块 ，最典型的体素建模的例子就是那款家喻户晓的 游戏 “ 我的世界 ”，每个物体都是由一个个六面体像素块堆叠成的。

用这种方式构建的模型，每个六面体都有自己的 体积 ，不像多边形建模只有一个空壳。

不过体素建模有一个非常明显的缺点： 内存太大 。它是由一个个立方体构成的，当然需要占用立方体的内存，所以这也是一般体素 游戏 内存都特别大的原因，在一般的电脑设备上可能根本无法承载。

前面几种建模方式可以没有实物，靠构想进行建模，而逆向建模是 先有实物 ，再为它进行建模。逆向建模包括 照片逆向建模、三维扫描逆向建模 等一系列相关技术。开头提到的 VR建模 用的就是逆向建模方式。

现阶段国家力推的 倾斜摄影 也属于逆向建模，它是对实景进行全方位地拍摄扫描，从而建模。

逆向建模生成的模型通常 面数都很高，而且贴图数量也非常多 ，这就导致了整个模型体量巨大，连做最基础的展示都十分困难，更别提二次开发了。

基于以上建模方式与生俱来的缺憾，所以我们必须对模型进行再处理加工，以满足 不同的场景对模型的精度、内存、格式等等的不同需求 。

企业需要一辆车的3D模型。

对 汽车 制造行业来说，他就会对模型的精度要求非常高，甚至需要做到不差分毫，这样才能实际投产。

而同样是这辆车如果在 游戏 中被应用的话，就需要较高的贴图质量、较好的流畅度和较小的数据体量来支持画面。

现阶段处理模型一般靠两种方式：一种是人工，一种是机器算法。 人工 *** 作比较繁杂且 耗时耗力 ，很可能本想处理一个体量较大的模型，搞大半天只减下去几兆，最后精度还损失了，得不偿失。

而 机器算法 只要技术过硬，就可以达到事半功倍、甚至 解放双手 的效果。

而且进行轻量化之后，不仅可以尽可能保障模型的精度。

还能最优化减面和展uv，达成适用于应用场景的最佳效果。

所以如果你有模型处理的难题，一定要先试一下对其进行 轻量化 处理，说不定问题就能迎刃而解啦。

爱因斯坦出的测试题,据说世界98%的人答不出！

来看看这道爱因斯坦出的测试题, 他说世界上有98%的人回答不出,

看看你是否属于另外的2%:

谁养鱼？

1。在一条街上，有5座房子，喷了5种颜色。

2。每个房子里住着不同国籍的人。

3。每个人喝着不同的饮料，抽不同品牌的香烟，养不同的宠物。

问题是：谁养鱼？

提示：

1、英国人住红色房子。

2、瑞典人养狗。

3、丹麦人喝茶。

4、绿色房子在白色房子左面。

5、绿色房子主人喝咖啡。

6、抽Pall Mall香烟的人养鸟。

7、**房子主人抽Dunhill香烟。

8、住在中间房子的人喝牛奶。

9、挪威人住第一间房。

10、抽Blends香烟的人住在养猫的人隔壁。

11、养马的人住抽Dunhill香烟的人隔壁。

12、抽Blue Master的人喝啤酒。

13、德国人抽Prince香烟。

14、挪威人住蓝色房子隔壁。

15、抽Blends香烟的人有一个喝水的邻居。

德国人养鱼

推理：

一 二 三 四 五

黄 蓝 红 绿 白

挪 丹 英 德 瑞

矿 茶 奶 咖 啤

DUN 混 PALL PRI BLUE

猫 马 鸟 鱼 狗

首先先排好顺序1到5，然后把挪威人放到1号里，然后可以看出二号房子是蓝的和3号房子的人喝牛奶，然后是绿的在白的左边说明绿的只可能在3号或者4号因为2号是蓝的。

又因为绿房子里的人和咖啡所以绿的不是3号房子而是4号，所以白的是5号 然后知道1号是**，然后就知道挪威人抽DUNHILL，而且知道2号养马。

然后看和啤酒的人抽BLUE MASTER香烟，两个都还空着的这时只剩下5号和2号，如果是2号喝啤酒的话那么抽混合烟的人就没地方放了，因为还剩下茶和矿泉水，而且茶不能放在1号，因为喝茶的是丹麦人，所以混和烟没办法放到矿泉水旁边，所以5号喝啤酒。然后得出2号住丹麦人喝查抽混合烟，挪威人喝矿泉水，然后说明5号是瑞典人因为德国人抽PRINCE，还可以得出住4号绿房子的是德国人，抽的是PRINCE。所以剩下的一种烟PALL MALL就是英国人抽了，而且说明英国人养了鸟，然后得出挪威人养猫，瑞典人养的是狗。

所以最后只剩德国人养鱼。

1 2 3 4 5

黄 蓝 红 绿 白

挪威 丹麦 英国 德国 瑞典

水 茶 牛奶 咖啡 啤酒

dunhill blends PAll mall Prince BlueMaster

猫 马 鸟 鱼 狗

从左向右：挪威人，黄房子，喝水，抽DUNHILL香烟，养猫；丹麦人，蓝房子，喝茶，抽BLENDS香烟，养马；英国人，红房子，喝牛奶，抽PALL MALL，养鸟；德国人，绿房子，喝咖啡，抽PRINCE香烟，养鱼；瑞典人，白房子，喝啤酒，抽BLUE MASTER ，养狗。

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