基于数据建模的高性能弹幕设计方案
《2024年基于Python的电影弹幕数据分析》范文
《基于Python的电影弹幕数据分析》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展，弹幕网站成为了一个日益受欢迎的社交平台。
通过弹幕功能，用户可以在观看视频的同时发表自己的观点、情感和评论。
因此，电影弹幕数据成为了研究电影观众情感和反应的重要资源。
本文旨在利用Python语言对电影弹幕数据进行深入分析，探索观众的喜好、情感和反馈。
二、数据来源与预处理本文使用的电影弹幕数据来源于某知名弹幕网站。
首先，我们从网站获取了大量原始弹幕数据。
然后，我们对数据进行预处理，包括去除无效数据、清洗脏数据和标准化处理等步骤。
具体来说，我们通过Python编写爬虫程序获取数据，并使用pandas库进行数据处理。
三、数据分析方法1. 文本情感分析：我们采用文本情感分析方法，对弹幕中的文字进行情感倾向判断。
通过使用情感词典、机器学习模型等方法，我们可以了解观众对电影的情感态度。
2. 关键词提取：我们使用jieba等中文分词工具对弹幕文本进行分词，然后提取关键词和主题。
这有助于我们了解观众关注的热点和电影的热点话题。
3. 用户行为分析：我们分析用户的弹幕发送行为，如发送时间、频率、内容等，以了解用户的观看习惯和兴趣点。
四、实验结果与分析1. 文本情感分析结果：通过文本情感分析，我们发现观众对这部电影的整体情感态度以正面为主，但也有一部分负面评价。
我们可以进一步分析情感倾向的具体原因，为电影制作者提供参考。
2. 关键词提取结果：通过对关键词和主题的提取，我们得知观众关注的话题包括电影情节、角色形象、演员表演等方面。
这有助于我们了解观众的喜好和需求，为电影宣传和推广提供依据。
3. 用户行为分析结果：我们发现用户在电影高潮部分发送的弹幕较多，表明观众对这些部分的关注度较高。
此外，我们还发现不同用户的弹幕发送行为存在差异，这反映了用户的个性化需求和兴趣点。
五、结论与展望通过对电影弹幕数据的深入分析，我们了解了观众的喜好、情感和反馈。
这为电影制作者提供了有价值的参考，有助于他们改进电影内容和宣传策略。
AE中实现弹幕效果的制作方法
AE中实现弹幕效果的制作方法在电影、电视剧、综艺节目以及网络短视频中，我们经常会看到滚动的弹幕效果。
这种弹幕效果不仅可以增加视频的趣味性，还可以将观众的反馈信息实时展示在屏幕上。
在Adobe After Effects（简称AE）软件中，我们可以通过一些简单的操作来实现弹幕效果的制作。
首先，打开AE软件并导入你想添加弹幕效果的视频素材。
可以将视频素材拖拽到项目窗口中，或者点击菜单栏中的“文件”-“导入”来导入素材。
将视频素材拖拽到“新建合成”按钮上，即可创建一个新的合成。
接下来，点击“新建文字图层”按钮，在合成窗口中创建一个文字图层。
双击图层上的文字，输入你想要展示的弹幕内容，并对其进行字体、大小、颜色等调整。
弹幕是滚动播放的，因此我们需要调整文字图层的位置和动画。
选中文字图层，在“图层”-“新建”-“摄像机”之间，选择“新建”-“空对象”。
这样会在图层面板中创建一个空对象。
在图层面板中，展开文字图层的“转换”设置。
将文字图层的“位置”属性绑定到空对象的“位置”属性。
这样，在调整空对象的位置时，文字图层也会跟随移动。
现在，我们需要为文字图层添加滚动动画。
选中空对象，点击“图层”-“新建”-“摄像机”。
然后在图层面板中，将摄像机的位置调整到文字图层的下方，并对摄像机的角度进行调整，以便能够看到文字图层。
选中摄像机图层，点击“动画”-“参数”-“摄像机追踪器”来添加摄像机追踪效果。
调整追踪器参数，使文字图层能够在摄像机的视野范围内滚动。
接下来，我们需要调整弹幕的滚动速度和时间。
选中摄像机图层，点击“动画”-“制作运行模拟”，打开运行模拟面板。
在面板中，将“持续时间”调整为与视频素材时长相同，并调整“速度”参数来控制滚动速度。
最后，我们需要为弹幕添加一些特效，以增加视觉效果。
选中文字图层，在“效果与预设”面板中添加一些效果，如发光、阴影等。
调整效果的参数，以达到满意的效果。
完成上述操作后，点击“空格键”预览视频，确认弹幕效果是否符合要求。
基于数据建模的高性能弹幕设计解决方案-银国徽
我是很高高的弹幕
1. 计算弹幕需要轨道的数量量
2. 计算是否可以容纳，如果是将相邻轨道标记为虚拟轨道
虚拟轨道流程图
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
物理理轨道数量量(count) = 幕布高高度(height) / 最小小字号弹幕高高度(h) 虚拟轨道所需物理理轨道数量量(count) = 幕布字号高高度(height) / 最小小字号弹幕高高度(h)
基于数据建模的高高性能弹幕设计实践
目目录
1. 弹幕的场景分析 2. 数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测” 3. 弹幕的并发调度设计 4. 动画渲染&内存优化 5. Q&A
弹幕的场景分析
VOD
LIVE
弹幕场景
弹幕的场景分析
实时性
不不确定性
弹幕特性
复杂性
弹幕的场景分析
字号 宽度
不不遮挡
弹幕1
弹幕2
机场调度模型
动画渲染&内存优化
发热
卡顿
性能问题
动画渲染&内存优化
浏览器器工工作原理理
动画渲染&内存优化
DOM CSSOM Render Tree Layout
Paint
性能瓶颈
JavaScript
动画渲染&内存优化
GPU加速
动画渲染&内存优化
transform opacity filter
will-change
数学模型
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
机场示意图
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
跑道
⻜飞机
塔台
机场调度模型
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
《2024年基于Python的电影弹幕数据分析》范文
《基于Python的电影弹幕数据分析》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，弹幕文化逐渐成为网络娱乐领域中不可或缺的一部分。
在电影、动漫等视频内容中，弹幕以其独特的互动性和即时性吸引了大量用户参与。
本文旨在通过Python语言对电影弹幕数据进行深入分析，以期揭示弹幕数据的背后所蕴含的观众情感、喜好以及社会文化现象。
二、数据获取与预处理1. 数据来源本研究所使用的电影弹幕数据来源于各大视频网站公开的弹幕数据库。
这些数据通常以时间序列的形式记录了弹幕的发送时间、内容、发送者等信息。
2. 数据预处理在获取到原始弹幕数据后，需要进行一系列的数据清洗和预处理工作。
这包括去除重复数据、清洗无效数据、进行文本分词和去停用词等。
此外，还需要对数据进行时间序列分析，以便更好地理解观众的观看行为和互动模式。
三、基于Python的电影弹幕数据分析1. 文本情感分析利用Python中的文本情感分析库，如NLTK或SnowNLP等，对弹幕内容进行情感分析。
通过分析弹幕中的情感倾向，可以了解观众对电影的情感态度和观影体验。
2. 观众互动模式分析通过分析弹幕的发送时间和内容，可以了解观众的互动模式。
例如，可以分析观众在电影不同阶段的互动情况，了解观众对电影的关注点和兴趣点。
此外，还可以通过分析弹幕的传播路径和影响力，了解弹幕在社交网络中的传播规律。
3. 观众地域分布与偏好分析根据弹幕数据中的发送者信息，可以分析观众的地域分布情况。
同时，结合观众对不同类型电影的喜好程度，可以进一步了解观众的观影偏好和需求。
四、结果与讨论1. 情感分析结果通过对弹幕内容的情感分析，可以发现观众对电影的情感态度大多为积极正面。
同时，还可以发现观众在电影高潮部分的情感波动较为明显，这表明电影的情节和表演对观众的观影体验产生了较大的影响。
2. 互动模式分析结果观众在电影不同阶段的互动模式存在差异。
在电影的高潮部分，观众往往更加活跃，弹幕数量较多；而在电影的平淡部分，观众则相对较少发表弹幕。
《2024年基于Python的电影弹幕数据分析》范文
《基于Python的电影弹幕数据分析》篇一一、引言随着互联网技术的不断发展，网络视频已经成为人们日常生活娱乐的重要组成部分。
而在网络视频中，弹幕功能成为了用户互动、分享观点的重要方式。
本文将通过Python语言对电影弹幕数据进行深入分析，以期为电影行业提供有价值的参考信息。
二、数据收集与预处理首先，我们需要收集电影弹幕数据。
这些数据通常来源于各大视频网站或弹幕网站。
在收集到原始数据后，我们需要进行数据预处理。
这一步骤包括去除无效数据、清洗数据、以及进行必要的格式转换等。
Python中的pandas库和numpy库在此过程中将发挥重要作用。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析：通过计算弹幕数量、用户互动次数等描述性统计量，了解电影弹幕的整体情况。
此外，还可以分析不同时间段、不同影片类型的弹幕数据，以揭示不同时间节点和类型影片的受欢迎程度。
2. 文本分析：运用Python的NLP（自然语言处理）技术对弹幕文本进行分析。
例如，可以通过词频分析、情感分析等方法，了解观众对电影的看法和情感倾向。
3. 用户行为分析：通过分析用户发送弹幕的时间、地点、内容等信息，了解用户的观看习惯、兴趣点以及互动模式。
这有助于我们更好地理解弹幕文化的特点和发展趋势。
4. 关联规则挖掘：运用Apriori算法等关联规则挖掘技术，分析弹幕中出现的关键词、短语之间的关联关系。
这有助于我们了解观众在讨论什么话题，以及这些话题之间的联系。
四、实例分析以某部热门电影的弹幕数据为例，我们可以进行以下分析：1. 描述性统计分析：统计该电影的弹幕总数、用户互动次数等，了解该电影的受欢迎程度。
同时，分析不同时间段的弹幕数据，了解观众的观看习惯和活跃时间。
2. 文本分析：通过词频分析和情感分析，了解观众对该电影的评价和情感倾向。
例如，可以分析出现频率较高的词汇和短语，以及它们的情感色彩。
3. 用户行为分析：分析用户的观看习惯、兴趣点以及互动模式。
在线直播系统中的实时弹幕场景建模与分析
在线直播系统中的实时弹幕场景建模与分析在在线直播系统中，实时弹幕成为了创造交互性和实时互动的重要元素。
它不仅为用户提供了一个展示自己观点和情感的平台，还为主播和观众之间提供了实时的沟通途径。
然而，对于在线直播系统来说，如何对实时弹幕场景进行建模与分析是一个关键问题。
本文将探讨在线直播系统中实时弹幕场景的建模与分析方法。
为了有效地建模与分析在线直播系统中的实时弹幕场景，我们需要首先了解实时弹幕的特点和产生方式。
实时弹幕是指观众在观看直播过程中发送的文字、图片或表情等消息，这些消息会在观众页面上以滚动的形式实时显示出来。
实时弹幕的产生方式可以分为两种：一种是主动发送弹幕，观众可以通过输入框输入文字或选择表情发送弹幕；另一种是被动弹幕，观众可以选择系统提供的预设弹幕进行发送。
在实时弹幕场景建模过程中，我们可以从多个角度进行分析。
首先，我们可以对实时弹幕的内容进行分析。
通过对实时弹幕内容的分析，我们可以获得观众对直播内容的反馈和情感。
这些反馈和情感对于主播来说是非常重要的，可以帮助主播更好地了解观众的需求和喜好，进而提供更好的直播内容。
例如，如果实时弹幕中出现大量赞美和鼓励的内容，主播可以得出结论自己的表现受到观众的认可；而如果实时弹幕中频繁出现负面情绪和抱怨，主播就需要反思自己的直播方式和内容。
其次，我们可以对实时弹幕的发送频率进行分析。
实时弹幕的发送频率可以反映观众对直播内容的关注度和参与度。
如果实时弹幕的发送频率很高，说明观众非常关注直播内容，并且愿意积极参与讨论和互动；反之，如果实时弹幕的发送频率较低，可能说明观众对直播内容不太感兴趣或者没有积极参与的意愿。
通过对实时弹幕发送频率的分析，主播可以了解自己的直播受众群体特点，并作出相应的调整和改进。
另外，我们还可以对实时弹幕的情感倾向进行分析。
实时弹幕中包含了观众的情感表达，可以通过对弹幕中的情感词汇和情感表达方式进行分析，了解观众对直播内容的评价和态度。
弹出式建议原型设计实例
弹出式建议原型设计是一种在用户操作过程中，根据用户需求和场景提供相关建议的设计模式。
以下是一个弹出式建议原型设计实例：
场景：在线购物平台
目标：为用户提供个性化的购物建议，提高用户体验和购买转化率。
1. 用户登录后，根据用户历史购物数据和浏览行为，分析用户的购物偏好。
2. 在用户浏览商品时，根据购物偏好为用户推荐相关商品。
例如，在用户查看电子产品时，推荐相近价位的手机、电脑等商品。
3. 当用户将商品加入购物车时，弹出建议框，提示用户搭配购买相关商品。
例如，购买一台电脑时，提示用户购买电脑包、鼠标等配件。
4. 在用户结算时，根据用户购物车中的商品，提供相关优惠券、满减活动等提示，提高购买转化率。
5. 用户提交订单后，根据用户购买的商品类型，推荐相似商品、售后服务、使用教程等资源。
6. 针对新用户，提供新人专享优惠、限时抢购等活动，引导用户快速熟悉平台。
7. 对于老用户，根据用户近期购买记录，推荐热门商品、独家优惠等，维持用户活跃度。
8. 分析用户反馈，优化推荐算法，提高弹出式建议的准确性和用户满意度。
《2024年基于Python的电影弹幕数据分析》范文
《基于Python的电影弹幕数据分析》篇一一、引言随着互联网的快速发展，弹幕网站成为了许多年轻人观看电影、电视剧等视频内容的重要平台。
在弹幕网站上，用户可以实时发表自己的观点和评论，形成一种独特的社交互动方式。
因此，对电影弹幕数据进行分析，可以了解观众对电影的喜好、评价和反馈，为电影的制作和推广提供有价值的参考。
本文将介绍基于Python的电影弹幕数据分析的方法和过程，以期为相关领域的研究提供一定的参考价值。
二、数据收集在进行电影弹幕数据分析之前，首先需要收集相关的弹幕数据。
可以通过爬虫技术从弹幕网站上爬取电影的弹幕数据，包括弹幕内容、发表时间、用户ID、用户等级等信息。
在爬取数据时，需要注意遵守相关法律法规和网站规定，确保数据的合法性和合规性。
三、数据预处理收集到的弹幕数据需要进行预处理，以便进行后续的分析。
数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据筛选等步骤。
首先，需要去除重复的、无效的、含有恶意信息的弹幕数据；其次，需要将文本数据进行分词、去除停用词等处理，以便进行后续的文本分析；最后，需要根据分析目的进行数据筛选，选择与电影评价、观众反馈等相关的数据。
四、基于Python的电影弹幕数据分析方法基于Python的电影弹幕数据分析方法主要包括文本分析、情感分析和社交网络分析等方面。
1. 文本分析文本分析是对弹幕内容进行深入挖掘和分析的方法。
可以使用Python中的自然语言处理技术对弹幕内容进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，进一步提取出与电影评价、情节讨论等相关的关键词和主题。
通过文本分析，可以了解观众对电影的关注点、讨论热点和观点倾向等信息。
2. 情感分析情感分析是对弹幕内容中情感倾向进行分析的方法。
可以使用Python中的情感分析库对弹幕内容进行情感打分和分类，了解观众对电影的情感态度和情绪变化。
通过情感分析，可以为电影的制作和推广提供有针对性的建议和改进方向。
3. 社交网络分析社交网络分析是对弹幕数据中用户之间的社交关系进行分析的方法。
弹幕闯关用Ruby编程实现的弹幕游戏
弹幕闯关用Ruby编程实现的弹幕游戏弹幕闯关是一种越来越流行的游戏类型，它结合了射击游戏的快节奏和策略游戏的思考。
通过编程语言Ruby，我们可以实现一个弹幕闯关的游戏，让玩家可以体验到这种独特的游戏乐趣。
一、游戏介绍弹幕闯关是一个射击类游戏，玩家需要控制一个角色躲避、射击敌人，并通过关卡。
在游戏中，敌人会发射各种各样的弹幕，玩家需要灵活地操控角色躲避这些弹幕，并同时还要射击敌人进行反击。
二、编程实现使用Ruby编程语言可以方便地实现弹幕闯关游戏。
首先，我们需要创建一个游戏窗口和角色精灵。
使用Ruby的图形库，我们可以绘制窗口，并在窗口中创建一个角色精灵。
接下来，我们需要编写代码来控制角色的移动，让角色可以通过键盘操作进行上下左右移动。
同时，我们还需要编写代码来检测敌人的弹幕是否与角色碰撞，以及判断角色是否射中敌人。
在编程实现过程中，我们可以使用Ruby提供的图形库来绘制游戏界面，包括背景、角色和敌人等元素。
同时，我们还可以使用Ruby的碰撞检测库来检测碰撞事件，以及使用Ruby的音效库来增加游戏的音效效果。
三、游戏特点弹幕闯关游戏有一些独特的特点，可以让玩家体验到一种不同于传统射击游戏的乐趣。
首先，游戏中的弹幕设计多样化，包括不同类型的弹幕和特殊技能的弹幕，使得玩家需要灵活地躲避和预判。
其次，游戏中的关卡设置有难度递增的特点，让玩家有挑战的动力和成就感。
最后，游戏中还可以设置多种角色和武器选择，让玩家可以根据自己的喜好进行搭配和升级，增加了游戏的可玩性。
四、游戏开发与分享弹幕闯关游戏的开发可以通过Ruby编程语言进行，使用现有的开发工具和库可以大大简化开发过程。
同时，开发者还可以将开发好的游戏分享给其他玩家，让更多的人体验这种独特的游戏乐趣。
通过分享游戏，开发者可以得到来自其他玩家的反馈和建议，进一步改进和优化游戏。
总结通过使用Ruby编程语言，我们可以实现弹幕闯关的游戏，让玩家可以体验到这种独特的游戏乐趣。
基于弹幕的动态用户画像研究——以在线教育场景为例
基于弹幕的动态用户画像研究——以在线教育场景为例基于弹幕的动态用户画像研究——以在线教育场景为例引言：随着互联网的迅速发展，在线教育已经成为人们获取知识的重要渠道之一。
而在这个充满数字化元素的时代，用户画像的构建变得重要起来。
基于传统的静态用户画像，动态用户画像通过实时收集和分析用户行为数据，能够更全面地刻画用户的兴趣、需求和行为习惯。
本文将探讨基于弹幕的动态用户画像研究在在线教育场景中的应用。
一、弹幕介绍弹幕是指在视频播放过程中，用户可自由发布和显示的一种评论形式。
它以即时的形式弹出在视频的上方，每一条评论都具有瞬间性。
弹幕的特点在于可以实施高度交互，与视频内容同步，增强了用户的参与感和互动性。
二、弹幕与动态用户画像的关系弹幕作为用户在观看视频时发表评论的一种形式，蕴含了用户的实时兴趣和评论行为。
而动态用户画像正是通过收集用户的实时行为数据构建的，因此弹幕与动态用户画像之间具有紧密的关系。
通过分析用户在弹幕中的发言内容、频率和时长等信息，可以进一步挖掘出用户的关注点、观点倾向和学习偏好。
三、基于弹幕的用户画像构建流程1. 数据收集：通过在线教育平台开放弹幕数据接口，收集用户在观看视频时所发表的弹幕评论数据。
2. 数据预处理：对收集到的弹幕数据进行清洗、筛选和去重，以保证数据的准确性和可靠性。
3. 关键词提取：利用自然语言处理技术，对弹幕中的文本进行分词和关键词提取，获取用户评论中的核心关键词。
4. 用户标签构建：根据关键词的频率、强度和相关性等指标，对用户进行标签的构建。
例如，频繁提及“编程”、“数学”等关键词的用户可以被标签为“理工科爱好者”。
5. 用户画像更新：随着用户弹幕的变化，不断更新用户画像，使其更准确地反映用户的兴趣和需求。
四、基于弹幕的动态用户画像在在线教育中的应用1. 个性化推荐：通过动态用户画像，根据用户的兴趣和需求，为用户推荐与其关注领域相关的教育资源，提高用户体验和学习效果。
一种基于深度学习的视频弹幕评论自动生成方法及系统[发明专利]
![一种基于深度学习的视频弹幕评论自动生成方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/dbe51f2b974bcf84b9d528ea81c758f5f61f298d.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010318723.1(22)申请日 2020.04.21(71)申请人 华中科技大学地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号(72)发明人 李玉华 甘映 李瑞轩 辜希武 (74)专利代理机构 华中科技大学专利中心42201代理人 李智(51)Int.Cl.H04N 21/233(2011.01)H04N 21/234(2011.01)H04N 21/2343(2011.01)H04N 21/235(2011.01)H04N 21/435(2011.01)H04N 21/439(2011.01)H04N 21/44(2011.01)H04N 21/4402(2011.01)H04N 21/488(2011.01)G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于深度学习的视频弹幕评论自动生成方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的视频弹幕评论自动生成方法及系统，属于计算机视觉领域，包括：收集视频数据和对应的弹幕数据，以一条弹幕的文字特征作为标签，以该弹幕的上下文特征和周边的图像特征、音频特征作为属性，形成一个样本，将所有样本划分为训练集、验证集和测试集；基于自编码器和自解码器建立弹幕评论自动生成模型，用于对弹幕各属性进行时间序列分析并实现多模态特征融合后，生成弹幕评论；利用训练集、验证集和测试集对模型进行训练、验证和测试；以当前视频中目标时间点周边的弹幕、图像以及音频的特征为输入，利用已训练好的弹幕评论自动生成模型生成在目标时间点出现的弹幕评论。
本发明能够提高自动生成的视频弹幕评论的质量。
权利要求书2页 说明书9页 附图3页CN 111541910 A 2020.08.14C N 111541910A1.一种基于深度学习的视频弹幕评论自动生成方法，其特征在于，包括：模型训练阶段和弹幕自动生成阶段；所述模型训练阶段包括：收集视频数据及对应的弹幕数据，将视频数据分离为图像数据和音频数据，并对图像数据、音频数据以及弹幕评论数据分别进行特征提取；以一条弹幕评论的文字特征作为标签，以该弹幕的上下文特征和周边的图像特征、音频特征作为该弹幕的属性，形成一个样本，由所有的样本构成数据集，并将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集；基于自编码器和自解码器建立弹幕评论自动生成模型，所述弹幕评论自动生成模型用于对图像特征、音频特征、弹幕评论上下文特征分别进行时间序列分析后，连同弹幕评论的文字特征一起实现多模态特征融合，并根据融合后的特征生成一条与视频内容及弹幕评论上下文相关的弹幕评论；利用所述训练集、所述验证集和所述测试集分别对所建立的模型进行训练、验证和测试，从而得到训练好的弹幕评论自动生成模型；所述弹幕自动生成阶段包括：获得当前视频的视频数据及对应的弹幕评论数据，将视频数据分离为图像数据和音频数据；将期望生成弹幕评论的时间点作为目标时间点，选取所述目标时间点周边的弹幕、图像以及音频，分别进行特征提取后，以所提取的特征为输入，利用已训练好的弹幕评论自动生成模型生成在所述目标时间点出现的弹幕评论。
基于M FC 的弹幕射击游戏设计与实现
基于M FC 的弹幕射击游戏设计与实现
戴维凯;方芳
【期刊名称】《科技广场》
【年(卷),期】2016(000)007
【摘要】弹幕射击游戏是在VS开发平台下利用MFC框架和GDI+的函数制作完成的。
本文详细介绍了该游戏中脚本控制、人工智能、碰撞检测、物理引擎、场景渲染、电脑动画等功能实现的方法和技术。
【总页数】5页(P159-163)
【作者】戴维凯;方芳
【作者单位】南昌航空大学信息工程学院，江西南昌 330063;南昌航空大学信息工程学院，江西南昌 330063
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
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1.基于Android的飞行射击游戏设计与实现 [J], 赖建评
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5.基于Unity3D射击游戏的设计与实现 [J], 谢宏兰
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基于数据建模的高性能弹幕设计实践
目录
1. 弹幕的场景分析 2. 数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测” 3. 弹幕的并发调度设计 4. 动画渲染&内存优化 5. Q&A
弹幕的场景分析
VOD
LIVE
弹幕场景
弹幕的场景分析
实时性
不确定性
弹幕特性
复杂性
弹幕的场景分析
字号 宽度
不遮挡
数学建模
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
虚拟轨道
我是很⻓长的弹幕
我是很⻓长的弹幕
我是很高的弹幕
轨道1 轨道2 轨道3 轨道4 轨道5
虚拟轨道示意图
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
虚拟轨道
弹幕1正在播放
弹幕2正在播放
3. 消费完释放虚拟轨道
轨道1 轨道2 轨道3 轨道4 轨道5
机场调度模型
动画渲染&内存优化
发热
卡顿
性能问题
动画渲染&内存优化
浏览器工作原理
动画渲染&内存优化
DOM CSSOM Render Tree Layout
Paint
性能瓶颈
JavaScript
动画渲染&内存优化
GPU加速
动画渲染&内存优化
transform opacity filter
will-change
弹幕1
弹幕2
弹幕3
弹幕5
弹幕4
场景分析
颜色 高度
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
弹幕示意图
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
传统方案一
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
传统方案二
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
改进方案
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
数学模型会帮助解释一个系统， 研究不同组成部分的影响， 以及对行为做出预测
启用GPU加速
动画渲染&内存优化
绝对定位
计算高度
DOM
定时销毁
内存优化
我是很高的弹幕
1. 计算弹幕需要轨道的数量
2. 计算是否可以容纳，如果是将相邻轨道标记为虚拟轨道
虚拟轨道流程图
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
物理轨道数量(count) = 幕布高度(height) / 最小字号弹幕高度(h) 虚拟轨道所需物理轨道数量(count) = 幕布字号高度(height) / 最小字号弹幕高度(h)
数学模型
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
机场示意图
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
跑道
⻜飞机
塔台
机场调度模型
数学建模之虚拟轨道思想与“碰撞检测”
启动弹幕 请求数据定时器ຫໍສະໝຸດ 2s 循环轨道申请轨道
数据转换
播放时刻
数据缓存
播放时刻+2s
数据读取
播放时刻
弹幕队列列
弹幕退场 弹幕进场
弹幕退场
播放器