Android基础

using UnityEngine;using System.Collections;

public class TEXT : MonoBehaviour { 

#region

 Touch 

/* Input类中对触摸操作的方法和变量 * 方法和变量 说=说明 

* GetTouch 返回指定的触摸数据对象(不分配临时变量)

 * touches 当前所有的触摸状态列表(只读)分配临时变量 

* touchCount当前所有触摸状态列表长度(只读)

 * multiTouchEnabled系统是否支持多点触摸

 * simulateMouseWithTouches 屏幕触控模拟鼠标点击 

* touchSupported 返回应用程序正在运行的设备是否支持触摸输入 


* 结构体Touch的变量 

* fingerld 触摸数据的唯一索引id 

* position 触摸的位置 

* deltaTime 距离上次触摸数据变化的时间间隔

 * tapCount 单击计数

 * phase 触摸的状态描述 

* * phase触摸状态

 * Began 手指刚触碰屏幕

 * Moved 手指在屏幕上移动 

* Stationary 手指触碰到屏幕并从上一帧起没有移动 

* Ended 手机离开屏幕 

* Canceled 系统取消了跟踪触摸 

* * * */ #endregion 

public GameObject Player;//定义玩家 

float num = 0;//实力化数量 // 

Use this for initialization 

void Start () {}

// Update is called once per framevoid Update () 

for (int i = 0; i < Input.touchCount; i++)//遍历当前触摸屏幕的数量 

//判断当前状态是否为刚开始触摸屏幕 

if (Input.GetTouch(i).phase==TouchPhase.Began)

 { 

//从手指触碰点沿摄像机方向发射一条射线 

Ray ray = Camera.main.ScreenPointToRay(Input.GetTouch(i).position);

RaycastHit hit;//返回的数据 

if (Physics.Raycast(ray,out hit,100))//判断是否发生碰撞

 { //如果碰撞的物体的名字为

Plane if (hit.collider.name== "Plane") 

{ Instantiate(Player,hit.point,Player.transform.rotation); num++; } } } }} void OnGUI() { GUILayout.Label("一共点击"+num); }}

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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