java毕业设计之学生综合测评系统(ssm项目源码+LW+PPT)

算法笔记(胡凡)学习笔记@Kaysen 本文旨在记录算法笔记学习过程中的收获和一些知识点,部分易错知识点只针对个人而言,CCF-CSP考试冲鸭!!! Chapter 2 C/C++快速入门(易错知识点) 2.1 基本数据类型 变量定义注意区分大小写。 一、整型 整型int,32bit(4Byte),取值范围是,绝对值在范围内的整数都可以定义成int。 长整型long long,64bit(8Byte),取值范围是,绝对值超过的整数就需要用long long存储。 ... 阅读详情

1 项目介绍

系统的主要功能包括:个人中心,学生管理,教师管理,学生成绩管理,学生学习管理,学生消费管理,综合分析管理等功能。

2、项目技术

项目后端框架:Java+ssm

项目前端框架:vue2,ssm

3、开发环境

ssm+vue环境说明:

环境说明:

开发语言:java

框架:ssm, vue

JDK版本:JDK1.8

数据库:mysql 5.7+ (推荐5.7,8.0也可以)

数据库工具:Navicat11+

4  系统特点

学生综合测评系统能做到的不仅是大大简化管理员的信息管理工作,在提高学生综合测评系统运营收益的同时还能缩减开支,更能在数字化的平面网络上将学生综合测评最好的一面展示给客户和潜在客户,而这个系统在带给学生综合测评全新用户信息管理统计和分类的同时,还成为日后学生综合测评系统制定管理思路的重要数据参考。

5系统详细设计

5.1系统登录注册

管理员,教师,学生登录系统,通过输入用户名、密码,选择角色并点击登录进行系统登录操作,如图5-1所示。

图5-1登录界面图

学生注册,在学生注册页面通过填写学号,姓名,密码,确认密码,年龄,手机号码等信息完成学生注册,如图5-2所示。

图5-2学生注册界面图

教师注册,在教师注册页面通过填写教师账号,教师姓名,密码,确认密码,电话等信息完成教师注册,如图5-3所示。

图5-3学生注册界面图

5.2管理员功能模块

管理员登录系统后,可以对个人中心,学生管理,教师管理,学生成绩管理,学生学习管理,学生消费管理,综合分析管理等功能模块进行相应操作,如图5-4所示。

图5-4管理员功能界面图

学生管理,在学生管理页面可以对学号,姓名,相片,年龄,性别,手机号码,入校日期等信息进行查看,修改和删除等操作,如图5-5所示。

图5-5学生管理界面图

教师管理,在教师管理页面可以对教师工号,教师姓名,相片,性别,电话等信息进行查看,修改和删除等操作,如图5-6所示。

图5-6教师管理界面图

学生成绩管理,在学生成绩管理页面可以对学号,姓名,课程名称,各科成绩,综合评价,教师工号,教师姓名等信息进行查看,修改和删除等操作,如图5-7所示。

图5-7学生成绩管理界面图

学生学习管理,在学生学习管理页面可以对月份,学号,姓名,进图书馆时间,出图书馆时间,次数,统计时间等信息进行查看,修改,删除等操作,如图5-8所示。

图5-8学生学习管理界面图

学生消费管理,在学生消费管理页面可以对校园卡号,学号,姓名,消费金额,消费时间,消费次数,月消费额,统计时间等信息进行查看,修改和删除等操作,如图5-9所示。

图5-9学生消费管理界面图

综合分析管理,在综合分析管理页面可以对学号,姓名,学业分析,消费分析,奖惩情况,分析日期等信息进行查看和删除等操作,如图5-10所示。

图5-10综合分析管理界面图

5.3学生功能模块

学生登录进入系统可以对个人中心,学生成绩管理,学生学习管理,学生消费管理,综合分析管理等功能模块进行相应操作,如图5-11所示。

图5-11学生功能界面图

个人中心,在个人信息页面通过填写学号,姓名,相片,年龄,性别,手机号码,入校日期等信息进行个人信息修改操作,如图5-12所示。

图5-12个人中心界面图

5.4教师功能模块

教师登录进入系统可以对个人中心,学生成绩管理,学生学习管理,学生消费管理,综合分析管理等功能模块进行相应操作,如图5-13所示。

图5-13教师功能界面图

个人中心,在个人信息页面通过填写教师工号,教师姓名,图片,性别,电话等信息进行个人信息修改操作,如图5-14所示。

图5-14个人中心界面图

如何在不牺牲精度的前提下,把 YOLOv11 压缩到 Jetson 能跑的程度 YOLOv11 在目标检测任务中具备较强的准确性与多尺度鲁棒性,但其原始模型参数规模与计算量,对边缘设备来说并不友好,特别是面向 Jetson 这类资源受限的推理平台。本文基于实际部署场景,逐步拆解从结构层级改造、剪枝策略制定、量化导出流程,到 Jetson TensorRT 推理落地全过程。在不牺牲主干精度的前提下,最终实现 YOLOv11 推理延迟缩短 3 倍、模型体积压缩 4 倍、mAP 损失控制在 1% 以内的轻量化优化结果,并总结出一条可复用的工程路径,供工业界与边缘侧模型部署开发者参考。 阅读详情

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