拓扑家居设计,拓扑家居设计图

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于拓扑家居设计的问题，于是小编就整理了2个相关介绍拓扑家居设计的解答，让我们一起看看吧。

1. 想用空闲时间来学习，请问产品设计，影视后期，3d建模哪个值得学习？
2. 边缘计算的目前应用现状怎么样？未来发展前景如何？

想用空闲时间来学习，请问产品设计，***后期，3d建模哪个值得学习？

你好，很高兴可以回答你的问题

首先我个人比较推荐***后期和3D建模，这两个行业在市场的竞争中比较占有优势。***后期的市场前景比较广泛，随着近几年我国***行业的崛起，我国大约有1.2万家***公司，随着传统媒体等行业在不断数字化的阶段，需要大量的***专业人才。

学***后期建议建议主攻后期剪辑、特效交互和后期调色，推荐掌握的软件有Premiere Pro(Pr)、After Effects(AE)、Da Vnci Resolve Studio(达芬奇)和AU等，这些软件都是学习***后期的必学。

同时3D建模也是很值得学习的，3D建模在市场中的应用范围也非常的广泛，同时薪资也是不菲的。学习3D建模的软件有3DS MAX、C4D、MAYA等这些也是目前比较主流的一些软件，如果是新手小白这里我建议先学习C4D，因为C4D相对于3DMAX和MAYA而言简单易上手，对新手比较友好，插件也是非常的多可以满足基本需求。MAYA和3DMAX就比较难一些了它们比较适合一些大一点的团队项目。

建议选择***后期，

***后期随着自媒体的发展，剪辑视频，***包装这块需求越来越多，另外题主自己开店也可以帮自己做一些宣传***。因为门槛比较低，对于一些***副业想利用空闲时间来赚钱的会有比较大的收获。

自学***后期软件首选aftereffect(AE)，强大且主流，从入门进阶到高端，足够消化个几年，且自学教程/案例更是不计其数。鉴于题主未有过类似的经验，所以一定要系统的学习一次。

如果你想快速上手的，独立完成的话，推荐3DS MAX或者C4D，如果你想在一个团队合作中，突出某个模块方向的话，推荐用MAYA，如果你想进入国际团队，并且深入研究的话，就推荐MAYA，总之，走技术流，MAYA和HOUDINI是不二之选，MAX和C4D适合艺术方向的工作者，相对简单，同时表现的效果也很强。。。。。国内目前***动画，多为MAYA，建筑效果,网络游戏多为3DSMAX，而电视包装盒电影后期方面的3D部分，则MAX和MAYA各有长短。。。。。看LZ的方向，是艺术流还是技术流，技术流那你就选MAYA，艺术流突出设计思维，就选MAX或C4D以上内容是3D部分的，而后期合成，一般性工作，特别是30秒以内的短镜头是以AE为主，而大场景和电影高端的则是以DF或NUKE这类节点软件为主。。。。其实这些软件都是工具，重要的是制作人的想法和思路。。。。你如果英语好的话，直接去国外论坛就会有人非常详细的给你解答的。。。说白了这个行业是属于又费脑子，又费体力的行业。。。。

边缘计算的目前应用现状怎么样？未来发展前景如何？

楼主这个问题的确有点太过大了，有点不知从哪里说起，这里就走哪算哪吧，后续慢慢补充！

当下我们经常会听到一个词叫做“云端协同”，即云和端相互合作、互相渗透和融合，这里的云指的是“云计算”或者说“云数据中心”，而端指的便是担当终端的“边缘计算”。

Linux基金会Philip DesAutels认为“将来，云端更像是扮演一个集中式协调管理的角色，成为一个具有分布式集体智慧的云端大脑。”

边缘计算是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序，边缘计算的运算既可以在大型运算设备内完成 也可以在中小型运算设备、本地端网络内完成。用于边缘运算的设备可以是智能手机这样的移动设备、PC、智能家居等家用终端，也可以是ATM机、摄像头等终端。

关于边缘计算的应用现状和场景

在Microsoft Build 2017开发者大会上，微软首席执行官SatyaNadella宣布：“公司的云战略正在朝着边缘计算方向发展。”未来随着联网接入设备的倍增、大数据时代下数据的爆发式增长，云计算中心已经无法满足智能家居、无人驾驶等场景对低延迟的高要求，边缘计算取而代之将成为大势。

边缘计算应用场景一：万物互联的物联网随着网络边缘侧设备的迅速增加，设备产生的数据存量达到泽字节的级别，从网络边缘设备传输传输海量数据到云数据中心致使网络传输宽带的负载量急剧增加造成较长的网络延迟，单纯的云计算已经不足以匹配如此庞大规模数据量的即时计算。云计算作为物联网的“大脑中枢”，将大量边缘计算无法处理的数据进行存储、处理、整理和分析，而与此同时边缘计算被认为是物联网的“神经末梢”，实现对小数据直接在边缘设备或者边缘服务器中进行数据的处理，同时也能够很好的缓解云数据中心的压力。边缘计算和云计算互相协同，准确的说它们是彼此优化补充的存在。边缘计算应用场景二:CDN内容分发业务传统 CDN 借助缓存数据，提高近地节点数据传输的性能，但是实际上对动态的计算服务，就只能回源到数据中心，这个成本本身其实是很高的。边缘计算和传统的中心化思维不同，其主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据中心，这使得无论是在服务的响应性能、还是可靠性方面都是高于传统中心化的云计算。边缘计算保障大量的计算需要在离终端很近的区域完成计算，完成苛刻的低延时服务响应。此外通过边缘计算，同时缓解了传统数据「安全」层面的问题，毕竟数据传输的距离越远、路径越长、时间越久，数据的被窃取风险和丢失风险也就越高。边缘计算应用场景三：蓬勃发展的车联网当下伴随着智能驾驶、自动驾驶等新势力车企的的蓬勃发展，联网汽车数量越来越大，针对车联网用户的功能越来越多，随之车联网的数据量传输不断增加，对其延迟/时延的需求也越来越苛刻，尤其是汽车在高速行驶中，通信延迟应在几ms以内，而网络的可靠性对安全驾驶又至关重要。那么，在这个过程中如何满足车联网对传输速率的高要求？传统中央云计算由于经过多层级计算处理，延迟高、效率低，现在已不再能满足车联网的传输需求。而基于边缘计算解决方案，在近点边缘层已经完成对数据的过滤、筛选、分析和处理，传输距离短、延迟低、效率更高。相较云计算，车联网显然更加需要边缘计算来护航！（1）通过节点“下沉”的方式，可以在距离车辆最近的基站进行计算，短算计算距离（2）车内边缘计算可实时提供实时车辆位置，利用低延迟效果与附近基站，提高可靠性。（3）单一车量通过数据分析后得出结论，以极低延迟传送给临近区域内的其他联网车辆，可在区域范围内快速完成传递，驾驶员及时做出决策边缘计算应用场景四：更加智慧智能的城市就如开篇所言，把边缘计算比作“神经末梢”，而同时现在我们把基于互联网云脑模型的智慧城市建设架构称为“城市云脑”或者说“城市大脑”，边缘计算这里的角色就像是城市大脑的神经末梢，一方面***集数据信息，本地进行实时处理、预测，将本地处理提取的特征数据传输给云端大脑，另一方面将人工智能与分布在城市中的传感器结合，打通各系统平台，使得城市运营出现的诸多问题能够更加及时、有效的得到发现和处理！当然，边缘计算的应用场景远不止于上面列举的几种，边缘计算未来也将会在智能安防、智能家居、虚拟现实、区块链、远程监控等场景带给我们不同程度的惊喜。

关于边缘计算整个行业的前景而言

IDC在其发布的《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》报告指出，2018年将会有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2020年中国制造业企业物联网支出有望达到1275亿美元，其中软件和服务合计市场占比或超过60%，而现阶段这个比例尚还不及10%。如今AWS、微软、英特尔等国外大型企业已经着手布局边缘计算，可以预见的是边缘计算之于云服务企业重要性可见一斑！

关于很多人说，边缘计算会不会取代边缘计算？其实也大可不必担心，本质上而言二者都是处理大数据的计算运行方式，是互为补充的关系。只是边缘计算和云计算相比较而言，不同的是，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。如果说云计算是集中式大数据处理，那么边缘计算可以理解为边缘式大数据处理！

现阶段而言，边缘计算距离规模化落地还是需要一段时间，相关的解决方案也需要进一步完善和优化，对于很多边缘计算云服务商而言，还是需要沉下心来，好好做产品！

到此，以上就是小编对于拓扑家居设计的问题就介绍到这了，希望介绍关于拓扑家居设计的2点解答对大家有用。