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07 RayData cs 渲染参数和面板
1.打开工具面板选择颜色和材质选项
2.弹出以下子层级
3.不透明度、基础材质、自发光材质（不受场景中灯光的影响并且可以自发光，可以更改颜色和透明度）、常用金属材质Gouraud、phong（高光处理较好）节点。
4.phong材质节点的参数设置：基础颜色、自发光 、不透明度、高光、Ambient（需要配合灯光一起用，可以改变暗部的颜色 ）、 SpecularPowerFromRoug...(把高光的强度和粗糙度关联起来，勾选以后调整粗糙度时高光也会发生变化）、选项、锐化、粗糙度。
5. 常用贴图属性面板：贴图最多叠加6个层级，多余6个以上的贴图不显示。
7.强制取消投影效果设置。
8.双面显示效果设置。
9.下面这个节点和渲染节点中的参数类似? ? ?
同一个位置的物体重面了勾选之后回强制在最上面显示，即使他们在同一个位置，只要勾掉以后就不闪了。在实际项目制作的时候
数据可视化，大屏展示，哪家公司做的不错？
看了其他答主精彩的回答，终于轮到简立方上场了，对于大屏及数据可视化，我们有不一样的想法，请不要换台哦
最佳的大屏不只是页面炫酷，更应该具有明确易用的功能
先上一张简立方做的工业大屏图片，接下来我们将根据之前的实践经验讲一讲如何用数据大屏讲故事！
大屏主要应用与工业、安监及科研领域，那么对数据的即时获取掌控便显得尤为重要，因此数据可视化并不仅仅是展示各种酷炫的效果，更是要通过数据分析，发掘数据背后隐藏的故事，并用可视化的形式实现数据展示，表达出数据所需要传达的故事。简立方在与四川省安科院合作中，围绕安科院“一个门户，两项技术，三个示范”的需求思路，以树立一个统一的“感知门户”作为系统首页端口，着力突出展示“空天地一体化”和“北斗+”技术在矿山、危化、城市安全等领域的运用成效。
简立方从实际需求出发，深度调研关键问题根源痛点，从数字化建设战略上全盘考量系统数据规划，对整体页面数据进行系统化分级整理、统一每一层级数据规范，针对不同内容板块实现全体系整合重构。
用数据讲故事，做有温度的汇报
设定数据“故事线”
数据可视化的核心是用数据讲故事，简立方根据数据发生节点，梳理数据展示的“故事线”，有序的展示相应内容，同时让观者根据视觉顺序与每个互动板块进行互动，动态化的展示形式打破了冰冷数据说教式传导的束缚，以贴近观者自主需求的方式，为数据传播增加了更多维度的选择，让数据呈现更有温度。这样的数据处理方式，让大屏系统得以兼顾汇报展示和办公监控两大需求，实现极速无缝转换，从而大大节省了建设成本。
多元动效结合
同时在布局数据脉络时，简立方在设计过程中将陌生的数据信息与观者所熟悉的事物进行关联比较，增强用户对可视化数据的理解，同时合理运用动效的隐喻作用，让界面自带解说词。
摆脱模式束缚，延展系统价值
通过简立方对多系统的整合重构及可视化设计，安科院的态势感知与应急管理研判平台成功落地，持续在监管执法中发挥着数据监测研判、险情应急指挥的关键作用，为国家及社会的长治久安贡献自身力量。
在其他领域，大屏数据可视化技术同样也扮演着举足轻重的角色，随着其应用领域的广泛扩展，以往仅仅作为数据呈现端口的功能必将进行改变，相关设计思维也必然需要更有前瞻的扩展，需要设计者从不同场景出发，满足用户多元需求：
满足视察汇报需求，既可以对安全监管工作总览全局，又可以聚焦细节，针对性了解事件详情。
满足日常监控需求，可以利用全局监控、预警报警的能力，对突发事件进行监控研判。
满足系统集成需求，深入各部分原有系统，形成相互联系的总览门户，实现软硬件的轻薄化、智能化。
随着技术的深入发展，系统价值必将获得更广范围延展，简立方将增强数字化战略研究与用户体验设计技术建设，服务传统用户数字化转型，帮助企业实现互联网时代之下的新飞跃。
更多想法和交流欢迎查看
5个常用的大数据可视化分析工具
1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
12个超炫数据可视化工具推荐？
国内的BI工具基本都有数据可视化功能，不过做得比较成熟专业的就那么几家，Smartbi算是其中的佼佼者，图形可视化、地图分析、交互仪表盘、数据大屏幕等产品功能，炫酷又实用！
国内哪家做数据可视化的公司比较好？
这方面还是图扑软件(hightopo)专业，可以提供2D和3D可视化所需的一切。
上述图片大型风力发电数据可视化是基于图扑软件hightopo的数据可视化，大家可以根据此案例了解什么是可视化技术。
依托于大数据技术以及对大型风力发电机整体数据挖掘分析，形成了风机远程集中监控系统。在可视化界面中能够看到，风机对环境的监控、现场风速、风向的实时数据，以及设备运行的具体情况。并且提供详细统计参数，例如年发电量、总功率、负荷率等数据，能灵活的满足用户的个人定制化需求，从而实现管理者对风电场的智能管控。
通过主面板可查看线框模式下的风机。可自由点选查看各个部件系统的运行状态，进行全生命周期的智慧运维。及时监测风电机组的健康状况，智能诊断风机故障并提出预警。并定期进行健康体检服务，将有效的降低风机故障发生和维修成本。
对电厂来讲，针对生产过程中各种参数的监控，毫无疑问是确保安全高效运行的必要手段。这里将整个风力发电机的发电工艺直观的展现出来，对接监测过程中的各种数据，并转换为可运行的程序。通过对工艺流程的全面监控来确保电厂安全生产。
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图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo?提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用?Hightopo?您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。
多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。
