基于云的虚拟仿真关键技术研究
这是一篇关于WebGL,Three.js,Unity3D,AWS,虚拟现实的论文, 主要内容为随着科学技术水平的提高和Web GL技术的快速发展,Web浏览器端实现三维图形交互已成为可能。早期的三维技术存在诸多不足,如平台的兼容性较差、占用资源较多等问题,使用当前的Web GL技术可以解决早期技术的不足之处。受新冠疫情影响,远程线上教学已成为很多高校的教学模式,教师和学生足不出户就可以完成教学任务,但对于实操课,例如虚拟仿真类课程需要学生动手操作,仅依靠普通的二维图形技术无法满足教师和学生对实验课程的需求。因此,三维实验教学平台的出现能够解决此问题,老师在网页端发布实验,学生登录网页操作实操类实验,方便教学授课,同时极大地提高学生的学习效率和学习的质量。因此,设计并实现该平台具有重要的研究意义和应用价值。本文采用Web技术的B/S结构实现前端和后端的分离,通过Web GL渲染技术实现三维模型在浏览器中的应用与交互;利用Vue框架、三维建模技术、虚拟现实技术和Web GL图形渲染技术完成了平台前端页面的设计、数据可视化和三维模型的加载与交互,实现了虚拟实验教学平台的各项功能模块,包含用户数据管理、虚拟仿真实验、三维图形的展示与操作、项目管理等;并利用Solidworks软件建立三维实验模型,通过Three.js三维引擎和Unity3D引擎实现了三维模型在浏览器中的加载与交互控制,完成虚拟实验的可视化设计与实现;同时将开发好的功能模块部署到实验教学平台中,实现各模块的功能交互,完成整个系统的搭建,然后对整个系统进行测试,测试主要分为功能性测试和非功能性测试,功能性测试采用了黑盒测试,主要对教学平台的各个功能进行了正确性验证,非功能性测试分为性能测试和界面测试,测试结果表明了虚拟教学平台功能满足用户的实际需求;最后将已测试好的教学平台部署到AWS云服务器中,方便用户可以远程访问,完成课程实验。本系统的开发和部署解决了三维实验不能远程线上实操问题,可以满足老师和学生的相关实验课程操作任务的要求,具有一定的实验价值。
某游戏发行公司移动数据统计分析系统的设计与实现
这是一篇关于移动游戏,数据统计分析,数据可视化,AWS的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展、移动游戏研发效率的飞快提升和原创力量的不断壮大,移动游戏市场规模一直在持续增长。在这种形势下,如何通过数据分析和数据挖掘等手段进行智能化决策和运营变得非常迫切,尤其在移动互联网领域,数据量大而且珍贵。为了更好的满足公司内部发行推广的需求,更高效的拓展业务、帮助合作伙伴获得更高的收益,根据实际的业务需求开发一个移动数据统计分析系统非常必要。本文通过分析游戏发行相关人员的工作内容及特点,提出了移动数据统计分析系统的研究思路,确定了系统的功能性需求以及非功能性需求。在需求分析的基础上将本系统划分为数据收集、数据传输、数据分析、数据可视化、后台管理及数据预警六个模块,并基于AWS云服务对系统底层架构进行设计。在数据收集模块利用Kinesis agent将移动数据打入Kinesis数据流,用Java语言实现了数据传输模块,通过Kinesis数据流实时接收并处理从移动端统计SDK上报的用户原始日志,将其转换成结构化数据保存至Redshift数据仓库中。数据分析模块中首先使用R语言按照日期、国家、客户端版本、渠道、子渠道、广告组等多种维度分析出用户行为相关的各个运营指标,然后采用当前主流的SSM开源框架搭建Web应用程序将MySQL中的数据分析结果以图表和报表的形式将留存分析、活跃分析、ROI分析、LTV分析的结果呈现给相关用户。可视化模块利用Echarts和Data Tables实现图表和报表,后台管理模块实现对系统中的用户、产品、角色等进行权限管理。此外为了用户可以及时发现数据问题在数据预警模块提供了多种提醒方式向用户发送预警消息。本文详细设计并编码实现了数据传输、数据分析、后台管理、数据预警四个核心模块,并利用类图、流程图、活动图和时序图对实现过程进行了详细的阐述。最后为了保证系统的运行质量,实际部署测试环境对移动数据统计分析系统进行功能测试和非功能测试。测试结果表明以当前架构设计并实现的系统可以稳定运行,有效使用时间达到了99.9%以上,并且实现了需求分析中的所有功能,达到了预期目的,具有实际应用价值。系统正式投入使用以后为各个产品的运营人员、推广人员以及产品经理等人提供了清晰而明确的决策方向,同时也为数据挖掘人员提供了海量的数据资源,提高了公司在游戏发行业务上的效率,达到了预期的目的。
某游戏发行公司移动数据统计分析系统的设计与实现
这是一篇关于移动游戏,数据统计分析,数据可视化,AWS的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展、移动游戏研发效率的飞快提升和原创力量的不断壮大,移动游戏市场规模一直在持续增长。在这种形势下,如何通过数据分析和数据挖掘等手段进行智能化决策和运营变得非常迫切,尤其在移动互联网领域,数据量大而且珍贵。为了更好的满足公司内部发行推广的需求,更高效的拓展业务、帮助合作伙伴获得更高的收益,根据实际的业务需求开发一个移动数据统计分析系统非常必要。本文通过分析游戏发行相关人员的工作内容及特点,提出了移动数据统计分析系统的研究思路,确定了系统的功能性需求以及非功能性需求。在需求分析的基础上将本系统划分为数据收集、数据传输、数据分析、数据可视化、后台管理及数据预警六个模块,并基于AWS云服务对系统底层架构进行设计。在数据收集模块利用Kinesis agent将移动数据打入Kinesis数据流,用Java语言实现了数据传输模块,通过Kinesis数据流实时接收并处理从移动端统计SDK上报的用户原始日志,将其转换成结构化数据保存至Redshift数据仓库中。数据分析模块中首先使用R语言按照日期、国家、客户端版本、渠道、子渠道、广告组等多种维度分析出用户行为相关的各个运营指标,然后采用当前主流的SSM开源框架搭建Web应用程序将MySQL中的数据分析结果以图表和报表的形式将留存分析、活跃分析、ROI分析、LTV分析的结果呈现给相关用户。可视化模块利用Echarts和Data Tables实现图表和报表,后台管理模块实现对系统中的用户、产品、角色等进行权限管理。此外为了用户可以及时发现数据问题在数据预警模块提供了多种提醒方式向用户发送预警消息。本文详细设计并编码实现了数据传输、数据分析、后台管理、数据预警四个核心模块,并利用类图、流程图、活动图和时序图对实现过程进行了详细的阐述。最后为了保证系统的运行质量,实际部署测试环境对移动数据统计分析系统进行功能测试和非功能测试。测试结果表明以当前架构设计并实现的系统可以稳定运行,有效使用时间达到了99.9%以上,并且实现了需求分析中的所有功能,达到了预期目的,具有实际应用价值。系统正式投入使用以后为各个产品的运营人员、推广人员以及产品经理等人提供了清晰而明确的决策方向,同时也为数据挖掘人员提供了海量的数据资源,提高了公司在游戏发行业务上的效率,达到了预期的目的。
某游戏发行公司移动数据统计分析系统的设计与实现
这是一篇关于移动游戏,数据统计分析,数据可视化,AWS的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展、移动游戏研发效率的飞快提升和原创力量的不断壮大,移动游戏市场规模一直在持续增长。在这种形势下,如何通过数据分析和数据挖掘等手段进行智能化决策和运营变得非常迫切,尤其在移动互联网领域,数据量大而且珍贵。为了更好的满足公司内部发行推广的需求,更高效的拓展业务、帮助合作伙伴获得更高的收益,根据实际的业务需求开发一个移动数据统计分析系统非常必要。本文通过分析游戏发行相关人员的工作内容及特点,提出了移动数据统计分析系统的研究思路,确定了系统的功能性需求以及非功能性需求。在需求分析的基础上将本系统划分为数据收集、数据传输、数据分析、数据可视化、后台管理及数据预警六个模块,并基于AWS云服务对系统底层架构进行设计。在数据收集模块利用Kinesis agent将移动数据打入Kinesis数据流,用Java语言实现了数据传输模块,通过Kinesis数据流实时接收并处理从移动端统计SDK上报的用户原始日志,将其转换成结构化数据保存至Redshift数据仓库中。数据分析模块中首先使用R语言按照日期、国家、客户端版本、渠道、子渠道、广告组等多种维度分析出用户行为相关的各个运营指标,然后采用当前主流的SSM开源框架搭建Web应用程序将MySQL中的数据分析结果以图表和报表的形式将留存分析、活跃分析、ROI分析、LTV分析的结果呈现给相关用户。可视化模块利用Echarts和Data Tables实现图表和报表,后台管理模块实现对系统中的用户、产品、角色等进行权限管理。此外为了用户可以及时发现数据问题在数据预警模块提供了多种提醒方式向用户发送预警消息。本文详细设计并编码实现了数据传输、数据分析、后台管理、数据预警四个核心模块,并利用类图、流程图、活动图和时序图对实现过程进行了详细的阐述。最后为了保证系统的运行质量,实际部署测试环境对移动数据统计分析系统进行功能测试和非功能测试。测试结果表明以当前架构设计并实现的系统可以稳定运行,有效使用时间达到了99.9%以上,并且实现了需求分析中的所有功能,达到了预期目的,具有实际应用价值。系统正式投入使用以后为各个产品的运营人员、推广人员以及产品经理等人提供了清晰而明确的决策方向,同时也为数据挖掘人员提供了海量的数据资源,提高了公司在游戏发行业务上的效率,达到了预期的目的。
某游戏发行公司移动数据统计分析系统的设计与实现
这是一篇关于移动游戏,数据统计分析,数据可视化,AWS的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展、移动游戏研发效率的飞快提升和原创力量的不断壮大,移动游戏市场规模一直在持续增长。在这种形势下,如何通过数据分析和数据挖掘等手段进行智能化决策和运营变得非常迫切,尤其在移动互联网领域,数据量大而且珍贵。为了更好的满足公司内部发行推广的需求,更高效的拓展业务、帮助合作伙伴获得更高的收益,根据实际的业务需求开发一个移动数据统计分析系统非常必要。本文通过分析游戏发行相关人员的工作内容及特点,提出了移动数据统计分析系统的研究思路,确定了系统的功能性需求以及非功能性需求。在需求分析的基础上将本系统划分为数据收集、数据传输、数据分析、数据可视化、后台管理及数据预警六个模块,并基于AWS云服务对系统底层架构进行设计。在数据收集模块利用Kinesis agent将移动数据打入Kinesis数据流,用Java语言实现了数据传输模块,通过Kinesis数据流实时接收并处理从移动端统计SDK上报的用户原始日志,将其转换成结构化数据保存至Redshift数据仓库中。数据分析模块中首先使用R语言按照日期、国家、客户端版本、渠道、子渠道、广告组等多种维度分析出用户行为相关的各个运营指标,然后采用当前主流的SSM开源框架搭建Web应用程序将MySQL中的数据分析结果以图表和报表的形式将留存分析、活跃分析、ROI分析、LTV分析的结果呈现给相关用户。可视化模块利用Echarts和Data Tables实现图表和报表,后台管理模块实现对系统中的用户、产品、角色等进行权限管理。此外为了用户可以及时发现数据问题在数据预警模块提供了多种提醒方式向用户发送预警消息。本文详细设计并编码实现了数据传输、数据分析、后台管理、数据预警四个核心模块,并利用类图、流程图、活动图和时序图对实现过程进行了详细的阐述。最后为了保证系统的运行质量,实际部署测试环境对移动数据统计分析系统进行功能测试和非功能测试。测试结果表明以当前架构设计并实现的系统可以稳定运行,有效使用时间达到了99.9%以上,并且实现了需求分析中的所有功能,达到了预期目的,具有实际应用价值。系统正式投入使用以后为各个产品的运营人员、推广人员以及产品经理等人提供了清晰而明确的决策方向,同时也为数据挖掘人员提供了海量的数据资源,提高了公司在游戏发行业务上的效率,达到了预期的目的。
某游戏发行公司移动数据统计分析系统的设计与实现
这是一篇关于移动游戏,数据统计分析,数据可视化,AWS的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展、移动游戏研发效率的飞快提升和原创力量的不断壮大,移动游戏市场规模一直在持续增长。在这种形势下,如何通过数据分析和数据挖掘等手段进行智能化决策和运营变得非常迫切,尤其在移动互联网领域,数据量大而且珍贵。为了更好的满足公司内部发行推广的需求,更高效的拓展业务、帮助合作伙伴获得更高的收益,根据实际的业务需求开发一个移动数据统计分析系统非常必要。本文通过分析游戏发行相关人员的工作内容及特点,提出了移动数据统计分析系统的研究思路,确定了系统的功能性需求以及非功能性需求。在需求分析的基础上将本系统划分为数据收集、数据传输、数据分析、数据可视化、后台管理及数据预警六个模块,并基于AWS云服务对系统底层架构进行设计。在数据收集模块利用Kinesis agent将移动数据打入Kinesis数据流,用Java语言实现了数据传输模块,通过Kinesis数据流实时接收并处理从移动端统计SDK上报的用户原始日志,将其转换成结构化数据保存至Redshift数据仓库中。数据分析模块中首先使用R语言按照日期、国家、客户端版本、渠道、子渠道、广告组等多种维度分析出用户行为相关的各个运营指标,然后采用当前主流的SSM开源框架搭建Web应用程序将MySQL中的数据分析结果以图表和报表的形式将留存分析、活跃分析、ROI分析、LTV分析的结果呈现给相关用户。可视化模块利用Echarts和Data Tables实现图表和报表,后台管理模块实现对系统中的用户、产品、角色等进行权限管理。此外为了用户可以及时发现数据问题在数据预警模块提供了多种提醒方式向用户发送预警消息。本文详细设计并编码实现了数据传输、数据分析、后台管理、数据预警四个核心模块,并利用类图、流程图、活动图和时序图对实现过程进行了详细的阐述。最后为了保证系统的运行质量,实际部署测试环境对移动数据统计分析系统进行功能测试和非功能测试。测试结果表明以当前架构设计并实现的系统可以稳定运行,有效使用时间达到了99.9%以上,并且实现了需求分析中的所有功能,达到了预期目的,具有实际应用价值。系统正式投入使用以后为各个产品的运营人员、推广人员以及产品经理等人提供了清晰而明确的决策方向,同时也为数据挖掘人员提供了海量的数据资源,提高了公司在游戏发行业务上的效率,达到了预期的目的。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕业设计客栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/49640.html
