基于SpringBoot微框架的建筑项目管理系统
这是一篇关于建筑工程,B/S,SpringBoot,NSGAⅡ的论文, 主要内容为当前中国仍处在飞速发展时期,建筑行业作为传统行业,基础性行业也发展迅猛,建筑企业的业务扩张非常迅速,信息化管理的重要意义日渐凸显,尤其是对具体施工项目的科学,合理,规范的管理。因此建筑项目管理系统的开发需求十分迫切,拥有一个适应企业自身发展的管理系统是每个飞速发展企业的必要条件。本文以建筑项目工程管理信息化为出发点,针对具体公司的业务需求展开系统分析、设计与实现。系统结构为B/S结构,基于MVC的思想,采用SpringBoot微框架和Mybatis半自动ORM持久化框架来搭建系统业务框架,通过JSP,html5,Jquery等前台技术对页面进行渲染和展现,采用了Mysql,Redis,Mongodb数据库来存储不同类型的数据,通过前后台缓存技术提升系统反应速度和用户体验,合理采用多种设计模式如单例模式,模板模式,责任链模式,观察者模式等,是代码的可重用性更高,更容易理解和扩展。实现了遗传算法进行最短工期试算,实现了基于用户的协同过滤算法对采购物品推荐,实现并优化了NSGAⅡ遗传算法用来搜索最佳风险处理意见。本系统的开发严格遵守软件开发流程与规范,先后经历了可行性分析即背景和技术调查,需求分析,概要设计,详细设计与实现,系统测试等软件开发流程。通过物理架构图,逻辑架构图,功能模块图来对系统的整体情况进行说明,经过大量的UML建模,包括类图,时序图,状态图,程序流程图等来说明每一个功能模块的具体设计与实现,最后对系统进行了大规模的功能性测试,并采用Jmeter来对系统的性能进行测试,在解决完测试发现的所有BUG后系统投入使用并运行正常。通过对系统的设计实现和测试表明,本文所设计实现的建筑工程项目管理系统采用了目前java web开发中的前沿技术,系统功能基本完善、界面十分友好、响应速度快、安全性较高、操作性良好,能够满足不同企业对建筑工程项目的基本管理需求,具有一定的推广价值。
在线陪伴学习系统的设计与实现
这是一篇关于在线陪伴学习,直播间,线上自习室,协同过滤算法,SpringBoot的论文, 主要内容为随着社会竞争压力的影响,越来越多的学生和社会工作者希望在沉浸式学习氛围下进行专注高效地学习,特别是对于每年以50万人左右规模持续上涨至2021年达到387万人的考研人群,对学习氛围的需求愈发强烈。但在新冠肺炎疫情背景下,很多人不能在教室、图书馆等公共场所学习,居家复习难以达到较好的学习效果,使得传统的自习模式难以适应于后疫情时代。为解决这一问题,国内逐渐兴起了以学习直播间、在线自习室这两种方式营造线上虚拟学习氛围的平台。由于兴起时间短,目前国内没有以学习直播为主营业务的直播平台,并且APP市场上关于在线陪伴学习软件只基于多人在线视频模式。在线陪伴学习平台缺乏针对性、多元性的问题亟待解决。为解决市面上在线陪伴学习平台的不足之处,论文设计和实现了集直播间模式和自习室模式于一体的在线陪伴学习系统。该系统不仅提供了多模式的虚拟陪伴学习方式可供用户按照自身喜好选择,还在模块功能设置上摒弃市场直播平台为兼顾多种类型直播而设置的功能,增添更加贴合学习本身的功能。本文首先调研了国内外在线陪伴学习系统现状,对系统进行详细的需求分析;设计了系统总体技术架构和功能模块;进行了数据库设计;对关键功能模块进行了详细设计与实现;最后对各个功能模块进行了系统测试。系统的主要功能包括:(1)注册登陆:用户登陆APP,完善个人信息并进行实名认证。(2)学习广场:该模块划分成两个部分:直播间和自习室。用户可以按照个人喜好选择不同模式的房间。不仅可以在他人直播间内观看学习,进行互动,也可以自己创建直播间,还可以创建隐私性强的自习室房间,只有被邀请的用户可加入。(3)学习圈:用户不仅可以浏览好友动态,还可以浏览系统推荐动态,进行点赞、评论、收藏。(4)消息通信:该模块实现了好友之间的通讯功能。(5)个人信息管理:用户可查看个人动态,粉丝数,关注数。系统整体开发采用Spring Boot+Spring MVC+Mybatis+Dubbo技术架构,借助Redis集群实现缓存的高可用,Mongo DB进行海量数据的存储,。论文完成的在线陪伴学习系统通过了系统测试,基本完成预期目标,并已在线运行。
基于SpringBoot的房屋租赁系统的设计与实现
这是一篇关于SpringBoot,房屋租赁,B/S的论文, 主要内容为随着城市的经济活力不断提升,城市中的企业规模不断在扩大,同时也产生了许多新兴企业。当下,房屋中介越来越多,但是租赁的方式也相对简单,以发布朋友圈、电话销售等方式进行,不仅费时费力,而且还影响到人们的日常生活。与此同时,各大房屋租赁平台也与此兴起,比如蛋壳公寓、自如找房等,让人们能够直接通过房屋的展示情况来租赁房屋,但是沟通更多是通过私下交流,不方便而且也存在着一定的不安全性。基于当下社会的房屋租赁需求,本系统采用轻量级框架Spring Boot进行开发,提供一个满足用户需求进行房屋租赁的平台。本系统对房屋租赁平台进行详细的需求调研之后,确定了平台所要实现的具体功能,依据面向对象的软件工程方法的流程进行开发。系统采用了当下流行的Spring Boot来作为后端开发框架,将权限控制框架Apache Shiro作为安全框架,采用B/S架构进行开发,使用Mysql与Redis作为系统的存储模块来进行开发。系统设计包括出租人、承租人以及管理员三个角色用户,既为出租人提供了在线筛选房源信息以及发布求租信息的服务,也让承租人有发布闲置房源的平台,同时该平台还具有论坛模块,让承租人和出租人能够有一个安全便利的平台进行沟通。在系统开发完成后,采用完善的测试用例对系统平台进行测试,确保该系统是一个的各项功能都能够正常运行、性能良好的房屋租赁平台。
面向生产过程的异烟酸收率预测系统设计与实现
这是一篇关于异烟酸,灰狼优化算法,GWO-BP,随机森林重要度,SpringBoot,Vue,预测系统的论文, 主要内容为近年来,随着大数据技术和智能优化算法的迅速发展,工业生产数据的价值引起人们的广泛关注。异烟酸是一种重要的医药中间体,用于合成抗结核药物,同时也可以作为抗腐蚀剂、电镀添加剂等,具有广阔的应用前景。针对异烟酸生产中存在收率预测依靠人工经验、预测准确率低等问题,本文搭建一套使用异烟酸生产数据来预测收率的可视化系统,可以提高生产效率优化生产过程。本文的主要工作如下:(1)分析异烟酸生产数据集,对数据集中的缺失值、异常值进行处理,并结合生产过程及相关性分析进行特征降维,随机森林特征重要度进行特征选择。(2)针对传统的BP神经网络在训练过程中容易陷入局部极小值,导致无法达到全局最优解,从而影响其准确性和泛化能力的问题,提出一种改进的GWO-BP网络模型。基本思想是灰狼算法的位置信息作为BP神经网络的权值和阈值,随着灰狼位置的不断变化,BP神经网络算法的权值和阈值也在不断更新,灰狼的最佳位置也就是BP神经网络寻找的最优解,最终构建GWO-BP神经网络模型来预测异烟酸收率。(3)通过对比实验,对比分析GWO-BP、GA-BP、BP这三种异烟酸预测模型,选取合适的模型作为本系统的预测模型。(4)根据需求分析设计了系统的结构和功能模块。使用Spring Boot框架开发系统的后端业务功能,Vue作为开发系统的前端框架,Element UI组件化开发,Redis作为系统的缓存,Mybatis-plus来进行数据持久化,在系统的收率预测模块中解决了在Java中调用Matlab中已经训练好的预测模型,最终开发并实现了异烟酸收率预测系统。
企业线上培训系统的设计与实现
这是一篇关于企业培训,SpringBoot,自动组卷的论文, 主要内容为随着信息技术的不断发展,互联网已经改变了许多行业的原始生产方式,教育培训行业也在迎接来自数字化转型的巨大冲击。更具现实意义的是自2020年新冠疫情爆发以来,所有大型线下聚集活动都受到各种政策和疫情防控要求的限制,企业培训工作受到前所未有的挑战。所以,开发一套企业线上培训系统,使得培训工作线上化、数字化、流程化,成为企业一项亟待解决的问题。该项目来自作者实习单位的实际项目,是为某银行开发的一套内部线上培训系统,其目的是服务企业内部战略实施、业务发展、管理提升和员工成才成长。作者参与了企业线上培训项目从立项到上线运行全流程。本系统基于分层架构模式开发,技术架构采用Spring Boot+微服务+My SQL+My Batis的后端框架和Vue.js的前端框架。同时利用遗传算法实现考试中心模块自动组卷功能,为企业提供更加科学、高效的考核服务。通过分析企业培训需求和用户特征,将线下培训流程提炼总结为企业线上培训系统课程中心、考试中心、问答生态、线上培训班四大功能模块。(1)课程中心模块:该模块主要用于管理员课程管理、学员学习课程环节,包括新建课程、课程学习及数据统计过程。(2)考试中心模块:该模块用于检验学员的培训效果,同时为企业提供内部员工培训考试、业务员考试、操作工考试等服务。其中包括试卷管理、考试管理、在线考试等功能。(3)问答生态模块:该模块用于解决企业员工培训学习、日常工作中的疑难问题。通过类似社区的问答生态搭建,激发企业员工的群体智慧,激励学员主动提问,促进组织学习的发生。(4)线上培训班模块:该模块实现以班级为单位的线上集体培训,目的是将线下培训环境移植到线上培训平台。管理员可新建线上培训班、设置培训计划,学员申请加入线上培训班,参加培训。企业线上培训系统目前已经成功上线并投入使用,系统上线期间运行稳定,满足企业预期培训需求,学员培训体验良好,培训成果显著。该系统今后将为企业人才发展持续赋能,提高员工生产力和工作效率,为企业创造更大的经济效益。
面向图像检测自适应推断方法系统设计与实现
这是一篇关于图像识别,深度学习,Pytorch,SpringBoot,自适应模型的论文, 主要内容为图像检测自适应推断的研究,一直是人工智能领域的热门研究方向,在证件识别、无人驾驶等领域中得到了广泛的应用前景。传统的图像检测和自适应识别方法,通常以深度学习模型为主要,使用多模型融合或强化学习为辅助,以达到识别的目的,这种方式可以有效的提升模型的效果,但也会导致模型计算量庞大、执行时间长、难以有效复用等问题。互联网设备种类的多样性、相关业务所需的图像复杂性、以及相关平台的兼容性,给图像识别增加了难度。如何高效的提取图像相对应特性、兼容工业需求,是目前图像识别领域所面临的一个强有力的挑战。针对以上的问题,本文旨在使用图像预处理、卷积网络、早退技术,研究为不同分辨率的图像识别提供一套自适应系统,为工业的图像API提供一种解决方法。本文的主要研究做了如下工作:针对图像特征值提取的问题,分析了传统深度学习领域中对于图像的处理方式,采用了一种基于频度的特征提取和学习方法,根据图像特征出现的相对频率,选择高频特征图像的进行提取图像识别处理的特征值。在保证图像识别准确率的情况下,有效提高图像识别计算处理效率,减少算法对计算资源的占用。针对图像分辨率大小不一致,归一化后特征值下降等问题,使用全卷积结构以及早退机制对系统实现了进一步的自适应调整。可以使系统针对不同输入样本,动态调整模型的执行过程。针对上述两部分内容,结合深度学习模型在工业环境下的应用现状,设计了基于webservice服务端调用api的相关系统,搭建了可以实现权限控制的整套自适应算法系统。
星环科技Sophon平台分享系统的设计与实现
这是一篇关于AI,平台,分享,SpringBoot,retrofit2的论文, 主要内容为Sophon平台是星环信息科技有限公司研发的AI平台,旨在降低企业应用人工智能的门槛,将AI模型嵌入现有应用,提升业务价值。为了方便用户交流和学习构建AI模型,Sophon急需增加分享功能,从而允许用户将通过平台构建的AI模型和过程分享给其他用户。本文阐述了星环信息科技有限公司AI应用平台的发展背景,说明了分享系统的重要价值与意义,概述了相关技术研究与应用发展现状,综述了包括Spring Boot、TxSQL、HDFS、CAS、retrofit2等涉及的相关技术。论文详细分析了系统需求,提炼了流程管理、模型管理、数据集管理和分享管理四个功能,设计了系统总体结构和数据库,给出了四个功能模块的详细设计和实现细节。Sophon2.2已经集成本系统并通过第一轮测试,现在正处于第二轮测试中。
基于微服务的英语学习平台管理系统研究与设计
这是一篇关于SpringBoot,微服务,分布式,DFA,管理系统的论文, 主要内容为在当前互联网高速发展的背景下,中小学教育逐步融入了更多的网络学习元素,这为在线知识服务业带来了广阔的发展空间。在中小学教育学习平台的飞速发展过程中,平台内的用户数量、校园内容、学习资源等数据呈现出日益增长的趋势。为了更有效地为用户提供知识学习服务,此时便迫切需要加强学习平台管理系统的建设。基于此需求,本文展开对英语学习平台的管理系统的研究与设计。本文基于微服务架构为英语学习平台设计管理系统,并将系统业务需求分为后台账号管理、校园管理、用户操作日志管理、单点登录管理,降低了各个功能需求之间的耦合性。使用SpringBoot框架作为系统各微服务模块的开发框架,使用分布式技术开发系统,并使用Redis缓存热点数据,MySQL存储平台数据。然后通过对系统功能需求的分析,设计相关的数据库表,分析了功能实体的关系逻辑,实现了账号管理功能和校园管理功能,接入统一用户中心来实现用户的单点登录功能,并通过使用SpringBoot框架的面向切面特性,在切面中加入用户操作日志拦截器,实现了操作日志的记录及管理功能。在管理系统的权限控制研究中根据RBAC模型引入角色层,解耦管理系统的权限控制,并且基于用户行为对角色动态分配进行了研究,实现了根据用户行为角色的动态分配。同时由于管理系统所对应的学习平台中存在较多的用户生成内容,为了过滤文本内容中可能存在的不良信息,通过使用DFA算法让系统能够有效的识别敏感词并对其进行替换或者屏蔽处理,并通过敏感词聚类改进该算法以此提高敏感词过滤效率。最后对系统的功能仿真测试结果表明系统功能完整,达到了预期的开发要求,同时使用Jmeter和Apache Bench测试工具对系统的性能进行测试,测试结果体现了系统稳定性,支持在高并发情况下的稳定运行。
基于Web的工程项目管理系统的设计与实现
这是一篇关于SpringBoot,工程项目管理系统,人员调度,智能监控,物料运输的论文, 主要内容为工程项目管理是通过科学有效的方式,对多个工程项目进行资金和数据管理、制定项目计划、项目进度控制、项目人员调度、建设单位管理和图形报表生成。随着国内经济的快速发展和建设项目规模的不断扩大,项目管理中考虑的问题也越来越复杂,项目相关信息的增长速度惊人。那么考虑如何利用计算机技术来提高工程项目管理效率,平衡项目支出与项目收益,科学投资预算,考虑如何使用可控制的资源(人力,物料,机器,时间,资金),在一定的条件下科学地规划设定项目目标(进度,资金,质量),并且对特定项目数据进行深入的动态分析,对于工程项目实施有效地控制,以尽可能小的投入,获得最大的效益,将具有极大的现实意义。本文实现的工程项目管理系统前台使用Vue框架开发,服务端后台使用Java语言开发,主要使用的是SpringBoot框架;系统使用了MySql数据库来存储数据;系统还使用了Redis来缓存热点数据以此提高系统查询效率;系统使用了Nginx服务器加Tomcat服务器的方式来实现负载均衡;系统使用了单纯形算法来求解人员调度问题;使用了Floyd算法来求解物料运输的最佳路径问题。系统使用了一元线性回归模型来对工程项目的温度进行预测。为了提高系统的稳定性和可用性,本文设计和实现了诸多性能指标使得系统性能得到了极大的提升。本文将工程项目管理系统分为了七个大模块,分别是项目管理模块、系统管理模块、资料管理模块、提醒管理模块、人员调度模块、智能监控模块和物料运输模块。其中项目管理模块、系统管理模块和资料管理模块又包含了若干个子模块。本文对工程项目管理系统的各个模块进行了详细的需求分析,并且挑选了七个重点模块进行了详细设计与实现阐述。工程项目管理系统能够给工程项目相关人员带来极大的便利,在通过对实际工程项目业务调研之后对系统进行了开发测试和部署,工程项目管理系统经实际验证已能够良好的满足建设单位和市政府人员的大部分的业务需求。
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