基于springboot的学生离校管理系统

基于SpringBoot + Vue + Element Plus构建现代化学生毕业离校管理系统:从设计到实现的全栈实践 el-button size="small" type="danger" @click="handleApprove(scope.row, false)">驳回</el-button><el-step title="宿管中心退宿" :description="getStatusText(formDetail.dormApproval)"></el-step><el-table-column prop="formSn" label="离校单号" width="180"></el-table-column> 阅读详情

👉文末查看项目功能视频演示+获取源码+sql脚本+视频导入教程视频

1 、功能描述

  基于springboot的学生离校管理系统1拥有三种角色

管理员:学生管理、离校流程管理、费用结算管理、公告管理、费用结算管理等

学生:发表离校流程管理、费用结算

教师:新增学生等

架构

1.1 背景描述

  Spring Boot学生离校管理系统是一款基于Spring Boot框架构建的应用程序,旨在帮助学校或教育机构更有效地管理学生的离校流程。该系统提供了学生信息管理、请假审批、离校登记、离校原因记录以及数据统计等功能。学生可以通过系统提交请假申请,并实时跟踪审批进度。教师和管理员能够轻松审批请假请求,记录离校原因并生成相应报表。系统还能够自动提醒学生返校时间,以减少未归情况发生。这种系统简化了学校离校管理流程,提高了管理效率,为学校管理者提供了方便快捷的解决方案。

2、项目技术

后端框架:springboot、Mybatis

前端技术:html、VUE

2.1 springboot

  Spring Boot是由Pivotal团队提供的基于Spring的框架,该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。Spring Boot集成了绝大部分目前流行的开发框架,就像Maven集成了所有的JAR包一样,Spring Boot集成了几乎所有的框架,使得开发者能快速搭建Spring项目。

2.2 mysql

  MySQL是一款Relational Database Management System,直译过来的意思就是关系型数据库管理系统,MySQL有着它独特的特点,这些特点使他成为目前最流行的RDBMS之一,MySQL想比与其他数据库如ORACLE、DB2等,它属于一款体积小、速度快的数据库,重点是它符合本次毕业设计的真实租赁环境,拥有成本低,开发源码这些特点,这也是选择它的主要原因。

3、开发环境

  • JAVA版本:JDK1.8(最佳)
  • IDE类型:IDEA、Eclipse都可运行
  • 数据库类型:MySql(5.7、8.x版本都可)
  • tomcat版本:无需
  • maven版本:无限制
  • 硬件环境:Windows

4、功能截图+视频演示+文档目录

4.1 登录

登录

首页

离校流程详情

4.2 管理员模块

管理员-学生管理

管理员-公告管理

管理员-费用结算管理

管理员-离校流程管理

4.3 用户模块

用户后端功能列表

4.4 教师模块

教师后端功能列表

4.5 文档目录

文档目录 (2)

5 、核心代码实现

5.1 配置代码


spring:
  datasource:
    username: root
    password: root
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/chuangmeng?characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=UTC&rewriteBatchedStatements=true&allowPublicKeyRetrieval=true
  servlet:
    multipart:
      max-file-size: 50MB
      max-request-size: 50MB
server:
  port: 521
redis:
  open: false
shiro:
  redis: false
logging:
  level:
    com:
      mh: debug
mybatis-plus:
  type-aliases-package: com.mh.*.entity
  mapper-locations: classpath*:/mapper/*/*.xml

5.2 其它核心代码


package com.controller;


import java.util.Arrays;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import java.util.Map;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import com.annotation.IgnoreAuth;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
import com.entity.TokenEntity;
import com.entity.UserEntity;
import com.service.TokenService;
import com.service.UserService;
import com.utils.CommonUtil;
import com.utils.MPUtil;
import com.utils.PageUtils;
import com.utils.R;
import com.utils.ValidatorUtils;

/**
 * 登录相关
 */
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{
	
	@Autowired
	private UserService userService;
	
	@Autowired
	private TokenService tokenService;

	/**
	 * 登录
	 */
	@IgnoreAuth
	@PostMapping(value = "/login")
	public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {
		UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
		if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
			return R.error("账号或密码不正确");
		}
		String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
		return R.ok().put("token", token);
	}
	
	/**
	 * 注册
	 */
	@IgnoreAuth
	@PostMapping(value = "/register")
	public R register(@RequestBody UserEntity user){
//    	ValidatorUtils.validateEntity(user);
    	if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
    		return R.error("用户已存在");
    	}
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

	/**
	 * 退出
	 */
	@GetMapping(value = "logout")
	public R logout(HttpServletRequest request) {
		request.getSession().invalidate();
		return R.ok("退出成功");
	}
	
	/**
     * 密码重置
     */
    @IgnoreAuth
	@RequestMapping(value = "/resetPass")
    public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
    	UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
    	if(user==null) {
    		return R.error("账号不存在");
    	}
    	user.setPassword("123456");
        userService.update(user,null);
        return R.ok("密码已重置为:123456");
    }
	
	/**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){
        EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();
    	PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

	/**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/list")
    public R list( UserEntity user){
       	EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();
      	ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( user, "user")); 
        return R.ok().put("data", userService.selectListView(ew));
    }

    /**
     * 信息
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") String id){
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }
    
    /**
     * 获取用户的session用户信息
     */
    @RequestMapping("/session")
    public R getCurrUser(HttpServletRequest request){
    	Long id = (Long)request.getSession().getAttribute("userId");
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }

    /**
     * 保存
     */
    @PostMapping("/save")
    public R save(@RequestBody UserEntity user){
//    	ValidatorUtils.validateEntity(user);
    	if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
    		return R.error("用户已存在");
    	}
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
    	UserEntity u = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername()));
    	if(u!=null && u.getId()!=user.getId() && u.getUsername().equals(user.getUsername())) {
    		return R.error("用户名已存在。");
    	}
        userService.updateById(user);//全部更新
        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Long[] ids){
        userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
}

6 、获取方式

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jsp毕业生离校系统设计与实现mysql版本 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SpringBoot+Vue学生离校管理系统

摘要:本系统是基于Spring Boot+Vue3开发的毕业生离校管理平台,包含管理员、教师和学生三种角色。系统采用班级为核心管理体系,支持多班级配置和自动权限过滤,教师仅能审批所属班级申请。功能包括班级管理、离校申请审批、就业信息登记等,后端使用Spring Boot+MyBatis Plus+MySQL,前端采用Vue3+Element Plus。实现了学生离校流程的数字化管理,保障数据规范性和审批安全性。(150字)

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锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

计算机毕业设计springboot基于MD5算法的大学生离校信息管理平台 基于Spring Boot与MD5加密技术的高校学生毕业离校管理系统 Spring Boot框架下结合MD5算法的大学生

随着高校学生规模的不断扩大,学生离校管理成为学校管理工作中的一项重要任务。传统的离校信息管理方式往往依赖于人工操作,效率低下且容易出现错误。为了提高管理效率,确保离校信息的安全性和准确性,开发一个Spring基于 Boot框架并结合MD5加密算法的大学生离校信息管理平台显得尤为重要。该平台不仅可以实现离校信息的高效管理,还能通过MD5加密技术保障数据的安全性,为学校和学生提供便捷、可靠的离校服务。 系统功能概述 学生信息录入与管理:支持学生离校信息的录入,包括个人信息、离校日期、离校手续办理情况等,同时提供

毕业设计-小慧师姐 985

基于springboot的学生毕业离校管理系统

一年一度的毕业季的到来,方方面面都普及使得学生毕业离校系统的开发成为必需。学生毕业离校系统主要是借助计算机,通过对学生、教师、离校信息、费用结算、论文审核等信息进行管理。为减少管理员的工作,同时也方便广大学生对个人所需毕业离校的及时查询以及管理。 学生毕业离校系统的开发过程中,采用B / S架构,主要使用Java技术进行开发,结合最新流行的springboot框架。中间件服务器是Tomcat服务器,使用Mysql数据库和Eclipse开发环境。该学生毕业离校系统包括管理员、学生和教师。其主要功能包括管理员:

laoman456的博客 769

基于springboot的学生离校管理系统(含源码+sql+视频导入教程+文档+PPT)

基于springboot的学生离校管理系统1拥有三种角色 管理员:学生管理、离校流程管理、费用结算管理、公告管理、费用结算管理等 学生:发表离校流程管理、费用结算 教师:新增学生等

wangbuerCoder的博客 648

基于Java+SpringBoot+Vue+HTML5+微信小程序高校毕业生离校管理系统(源码+LW+调试文档+讲解等)/高校毕业生/离校/管理系统/学生离校/离校流程/毕业离校/高校管理/学生管理

前端:Vue、Vue.js、ElementUI、HTML5、BootStrap、CSS3、JavaScript、jQuery、LayUI、微信小程序、UniAPP后端:SpringBoot+Mybatis数据库:MySQL、SQLServer开发工具:IDEA、Eclipse、Navicat等✌关于毕设项目技术实现问题讲解也可以给我留言咨询!!!Vue 在程序设计中以其简洁高效的语法脱颖而出。它采用了响应式的数据绑定机制,使得程序设计者能够轻松地实现数据和界面的同步更新。

2401_85513329的博客 423

计算机毕业设计springboot基于MD5算法的大学生离校信息管理平台 基于Spring Boot框架与MD5加密技术的高校毕业生离校信息管理系统开发 利用Spring Boot和MD5算法构建的大

计算机毕业设计springboot基于MD5算法的大学生离校信息管理平台754x39 (配套有源码 程序 mysql数据库 论文)本套源码可以先看具体功能演示视频领取,文末有联xi 可分享随着高校学生规模的不断扩大,传统的大学生离校信息管理方式面临着诸多挑战,如信息处理效率低下、数据安全性不足等问题。在数字化时代,开发一个高效、安全且易于使用的大学生离校信息管理平台显得尤为重要。

毕设源码_严学姐 808

基于Spring Boot+UNIAPP+Vue的高校毕业生离校管理系统

Java领域优质创作者🏆、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行交流合作。

2301_79727522的博客 927

java基于springboot的学生毕业离校系统管理系统、高校学生离校管理系统,附源码+数据库+文档+PPT

其主要功能包括管理员:首页、个人中心、学生管理、教师管理、离校信息管理、费用结算管理、论文审核管理、管理员管理、留言板管理、系统管理等,前台首页;4.19、后台管理-管理员-管理员管理。4.17、后台管理-管理员-教师管理。4.14、后台管理-教师-学生管理。

m0_66818464的博客 678
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coderWangbuer
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