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Unity摄录机 可以直接从Unity3D摄像机录制视频的原型 依存关系 带有ffmpeg支持的 描述 该原型可以直接从Unity3D摄像机录制视频。 它带有一个C＃脚本，应将其添加到场景中并随所需的Camera一起提供。 它还有一个本机C ++插件，应将其编译并作为本机插件添加到Unity Project。 托管代码收集摄像机渲染的帧，而非托管代码将它们打包到视频文件中。 当要求脚本开始记录时，它将等待渲染每一帧，将其重新渲染为本机纹理，然后将其存储为像素阵列。 这样，通过将每个帧与先前的帧一起存储，就可以继续进行。 停止录制后，它将把这一系列帧发送到C ++插件，作为将它们打包在视频中的一种方法。 C ++插件将接收此数据包，借助opencv来启动视频文件写入，将每个帧转换为兼容的图像，然后将其添加到视频中。 完成后，视频可供用户使用。 关注事项和改进事项 影格速率 目前，视频的

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为了充分把握本专业领域的发展热点，对毕业设计(论文)质量进行持续监控，持续改进毕业设计环节，开发一个毕业设计(论文)可视化系统就显得非常必要。基于以上，决定做一个毕业设计(论文)知识图谱及可视化原型系统。 本文所探讨的领域是教育行业的计算机科学与技术专业毕业设计(论文)领域知识图谱的构建，主要是针对学生毕业设计(论文)类别与论文的对应，针对计算机科学与技术领域的技术信息构建知识图谱，利用自定义的中文分词方法与自定义的类别进行相似度匹配，从而建立技术类别和论文的对应。针对每一年论文数量多，内容比较庞杂，难以理顺数据脉络，知识图谱技术可以提取相应实体及实体间的语义关系，可以利用图数据库Neo4j进行数据存储与展示。 基于知识图谱以及Echarts的可视化系统，实现了基于Neo4j图数据库的毕业论文知识图谱的构建，针对某一技术知识图谱的搜索，通过自然语言中文分词实现绘制高频词汇云，分析近几年专业领域的发展热点，以及其他信息的可视化等功能。 详情：https://blog.csdn.net/Timi2019/article/details/124754089

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为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点。该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性。进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于"知网"的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性。