基于java的SpringBoot/SSM+Vue+uniapp的中小企业设备管理系统的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

基于睿抗智能小车省赛第一题兵人识别的学习5.25 先用pip uninstall numpy卸载,再在后面输入pip install numpy==1.23安装版本为1.23的numpy。首先安装Anaconda环境;pycharm方便使用,安装yolov5以及一大堆数据包;由于python中的numpy插件包版本过高,训练失败,所以要安装一个版本低的包。每次运行都要先运行虚拟环境,输入:conda activate。图中所有精度大概在0.768-0.99之间。这里指定安装numpy1.23.。训练完成会得到一个衡量精度的指标。等待99张图片训练完成。 阅读详情

前言

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详细视频演示

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具体实现截图

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技术栈

后端框架SpringBoot

Spring Boot内置了Tomcat、Jetty和Undertow等服务器,这意味着你可以直接使用它们而不需要额外的安装和配置。Spring Boot的一个主要优点是它的自动配置功能。它可以根据你的项目中的依赖关系自动配置应用程序。这使得配置应用程序变得非常容易,因为你不需要手动配置每个依赖项。Spring Boot也提供了大量的开箱即用的功能和插件,如Spring Data、Spring Security和Spring Cloud等。这些功能使得开发者可以更快速地构建应用程序,并且可以更容易地扩展和集成其他技术。它是一个非常流行的框架,它的自动配置、内置服务器和插件等功能使得开发者可以更快、更轻松地构建高质量的应用程序。

前端框架Vue

Vue.js的核心是虚拟DOM技术。虚拟DOM是一个内存中的数据结构,它可以帮助Vue.js实现高效的DOM操作,它采用了响应式数据绑定、虚拟DOM、组件化等现代化技术,为开发者提供了一种灵活、高效、易于维护的开发模式,当数据发生变化时,UI也会自动更新,这样就使得开发者可以更加专注于数据处理,而不是手动更新UI,这就是Vue体现出来的简洁,灵活,高效。

持久层框架MyBaitsPlus

MyBatis-Plus是一款基于MyBatis框架的增强工具,旨在简化MyBatis的开发。它是一款开源的Java框架,支持多种数据库,包括MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等。MyBatis-Plus提供了丰富的API和注解,可以通过简单的配置和使用来实现ORM操作,大大减少了手写SQL的工作量。此外,MyBatis-Plus还提供了一套代码生成器,可以自动生成实体类、Mapper接口以及XML映射文件,极大地简化了开发流程。
MyBatis-Plus还支持分页查询、动态查询、乐观锁、性能分析等实用功能,方便开发者进行高效的数据操作。通过MyBatis-Plus,开发者可以快速开发高质量的数据访问层代码,提高开发效率

系统测试

从多个角度进行测试找到系统中存在的问题是本系统首要的测试目的,通过功能测试寻找出系统缺陷并改正,确保系统没有缺陷。在测试过程中证明系统满足客户需求,发现问题和不足及时改正。测试完成之后得出测试结论。

系统测试目的

在酒店管理系统的开发周期中,系统测试是必不可少且考验耐心的过程。其重要性在于,它是保证系统质量和牢靠性的最后一道关,也是整个系统开发过程的最后一次检查。
系统测试主要是为了避免用户在使用时发生问题,增强用户体验感,为了不影响用户的使用,我们需要从多角度、多思路去考虑系统可能遇到的问题,通过不同的模拟场景来发现缺陷并解决问题。在测试的过程中也可以了解到该系统的质量情况,系统功能是否健全,系统逻辑是否顺畅。一个合格的系统测试过程完成后将大大提升系统质量和使用感。测试的目标是验证系统是否符合需求规格说明书的定义,并找出与需求规格说明书不符合或与之冲突的内容。测试过程中一定站在用户的角度考虑问题,避免一些不切实际的场景,浪费测试时间,从而可能会引起问题导致预期结果与实际结果不符。

系统功能测试

对系统功能模块进行测试,通过点击、输入边界值和必填项非必填项的验证等方法进行一系列的黑盒测试。通过编写测试用例,根据测试用例中的内容进行测试,最后得出测试结论。
登录功能测试方案:当需要登入该系统时,通过账户密码等功能点进行验证,用户在输入时需要输入与数据库内存储的数据匹配的内容,当其中某项输入错误时系统将提示输入错误。此界面对角色权限也有相应的校验,当用户角色的帐号选择管理员角色登录时,也会报错。登录功能测试用例如下表所示。

输入数据预期结果实际结果结果分析
用户名:guanliyuan 密码:123456 验证码:正确输入登入系统成功登入系统和估算结果一样
用户名:guanliyuan 密码:111111 验证码:正确输入密码错误密码错误,请重新输入密码和估算结果一样
用户名:guanliyuan 密码:123456 验证码:错误输入验证码错误验证码信息错误和估算结果一样
用户名:空 密码:123456 验证码:正确输入用户名必填请输入用户名和估算结果一样
用户名:guanliyuan 密码:空 验证码:正确输入密码错误密码错误,请重新输入密码和估算结果一样

用户管理功能测试方案:用户管理主要有添加、编辑、删除、查找用户功能。添加用户时,必填项不填,检验系统是否有非空检验;添加已有的用户信息,检验是否提示用户名已被使用;删除用户信息,系统将检验是否进行此操作;更改用户信息,更改用户信息后页面是否可以展示出来。用户管理测试用例如下表所示。

输入数据预期结果实际结果结果分析
填入用户基本信息添加成功,在用户列表中显示该用户出现在在列表中和估算结果一样
修改用户信息编辑成功,修改信息成功被修改用户信息被修改和估算结果一样
选中删除用户系统询问是否删除用户,确认后用户被删除验证码信息错误系统询问是否删除用户,确认后查找不到用户信息和估算结果一样
添加用户时不填用户名提示用户名不能为空提示用户名不能为空和估算结果一样
填入已有用户名添加失败,提示用户名重复添加失败,提示用户名重复和估算结果一样

系统测试结论

本系统主要使用黑盒测试,通过模拟用户使用系统实现各个功能编写测试用例,并进行测试。以确保系统流程的正确性。系统测试必不可少,可以使系统更加完善,该系统的可使用性也会更高。
测试该系统主要为了验证系统的功能模块是否满足我们最初的设计理念,验证各个功能模块逻辑是否正确,此系统不需要过于复杂的逻辑处理,以便于使用者操作。测试的最终目的也是围绕着用户使用展开。测试过程中所有场景都应符合用户需求,不可偏离需求目标,遇到问题时要站在用户的角度进行思考。经过一系列的测试过程后得到最终的测试结果,从测试结果可以看出,实现的系统在功能和性能方面满足设计要求。

为什么选择我

在这里插入图片描述

代码参考

@IgnoreAuth
@PostMapping(value = "/login")
public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {
   UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().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);
}

	@Override
	public String generateToken(Long userid,String username, String tableName, String role) {
		TokenEntity tokenEntity = this.selectOne(new EntityWrapper<TokenEntity>().eq("userid", userid).eq("role", role));
		String token = CommonUtil.getRandomString(32);
		Calendar cal = Calendar.getInstance();   
    	cal.setTime(new Date());   
    	cal.add(Calendar.HOUR_OF_DAY, 1);
		if(tokenEntity!=null) {
			tokenEntity.setToken(token);
			tokenEntity.setExpiratedtime(cal.getTime());
			this.updateById(tokenEntity);
		} else {
			this.insert(new TokenEntity(userid,username, tableName, role, token, cal.getTime()));
		}
		return token;
	}



/**
 * 权限(Token)验证
 */
@Component
public class AuthorizationInterceptor implements HandlerInterceptor {

    public static final String LOGIN_TOKEN_KEY = "Token";

    @Autowired
    private TokenService tokenService;
    
	@Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {

		//支持跨域请求
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Methods", "POST, GET, OPTIONS, DELETE");
        response.setHeader("Access-Control-Max-Age", "3600");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Credentials", "true");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "x-requested-with,request-source,Token, Origin,imgType, Content-Type, cache-control,postman-token,Cookie, Accept,authorization");
        response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", request.getHeader("Origin"));
	// 跨域时会首先发送一个OPTIONS请求,这里我们给OPTIONS请求直接返回正常状态
	if (request.getMethod().equals(RequestMethod.OPTIONS.name())) {
        	response.setStatus(HttpStatus.OK.value());
            return false;
        }
        
        IgnoreAuth annotation;
        if (handler instanceof HandlerMethod) {
            annotation = ((HandlerMethod) handler).getMethodAnnotation(IgnoreAuth.class);
        } else {
            return true;
        }

        //从header中获取token
        String token = request.getHeader(LOGIN_TOKEN_KEY);
        
        /**
         * 不需要验证权限的方法直接放过
         */
        if(annotation!=null) {
        	return true;
        }
        
        TokenEntity tokenEntity = null;
        if(StringUtils.isNotBlank(token)) {
        	tokenEntity = tokenService.getTokenEntity(token);
        }
        
        if(tokenEntity != null) {
        	request.getSession().setAttribute("userId", tokenEntity.getUserid());
        	request.getSession().setAttribute("role", tokenEntity.getRole());
        	request.getSession().setAttribute("tableName", tokenEntity.getTablename());
        	request.getSession().setAttribute("username", tokenEntity.getUsername());
        	return true;
        }
        
		PrintWriter writer = null;
		response.setCharacterEncoding("UTF-8");
		response.setContentType("application/json; charset=utf-8");
		try {
		    writer = response.getWriter();
		    writer.print(JSONObject.toJSONString(R.error(401, "请先登录")));
		} finally {
		    if(writer != null){
		        writer.close();
		    }
		}
//				throw new EIException("请先登录", 401);
		return false;
    }
}

数据库参考

-- ----------------------------
-- Table structure for token
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `token`;
CREATE TABLE `token` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `userid` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id',
  `username` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户名',
  `tablename` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '表名',
  `role` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '角色',
  `token` varchar(200) NOT NULL COMMENT '密码',
  `addtime` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '新增时间',
  `expiratedtime` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' COMMENT '过期时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=27 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='token表';

-- ----------------------------
-- Records of token
-- ----------------------------
INSERT INTO `token` VALUES ('9', '23', 'cd01', 'xuesheng', '学生', 'al6svx5qkei1wljry5o1npswhdpqcpcg', '2023-02-23 21:46:45', '2023-03-15 14:01:36');
INSERT INTO `token` VALUES ('10', '11', 'xh01', 'xuesheng', '学生', 'fahmrd9bkhqy04sq0fzrl4h9m86cu6kx', '2023-02-27 18:33:52', '2023-03-17 18:27:42');
INSERT INTO `token` VALUES ('11', '17', 'ch01', 'xuesheng', '学生', 'u5km44scxvzuv5yumdah2lhva0gp4393', '2023-02-27 18:46:19', '2023-02-27 19:48:58');
INSERT INTO `token` VALUES ('12', '1', 'admin', 'users', '管理员', 'h1pqzsb9bldh93m92j9m2sljy9bt1wdh', '2023-02-27 19:37:01', '2023-03-17 18:23:02');
INSERT INTO `token` VALUES ('13', '21', 'xiaohao', 'shezhang', '社长', 'zdm7j8h1wnfe27pkxyiuzvxxy27ykl2a', '2023-02-27 19:38:07', '2023-03-17 18:25:20');
INSERT INTO `token` VALUES ('14', '27', 'djy01', 'xuesheng', '学生', 'g3teq4335pe21nwuwj2sqkrpqoabqomm', '2023-03-15 12:56:17', '2023-03-15 14:00:16');
INSERT INTO `token` VALUES ('15', '29', 'dajiyue', 'shezhang', '社长', '0vb1x9xn7riewlp5ddma5ro7lp4u8m9j', '2023-03-15 12:58:08', '2023-03-15 14:03:48');

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

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SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

基于java的SpringBoot/SSM+Vue+uniapp的医院设备管理系统的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

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visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

springboot的中药实验管理系统设计与实现

如需完整源码实现,建议通过GitHub搜索类似项目(如搜索关键词。

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基于springboot+vue.js的校园疫情防控管理系统附带文章源码部署视频讲解等

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wishcoding的博客 999

基于springboot的学生选课系统

该系统创作于2022年3月,包含详细数据库设计。基于springboot技术,数据层为MyBatis,mysql数据库,具有完整的业务逻辑,适合选题:高校、学生选课、大学选课、课程等。

weixin_mtyeducation 2013

基于springboot的中药治疗效果跟踪与患者信息管理系统

【代码】基于springboot的中药治疗效果跟踪与患者信息管理系统。

java python定制开发 343

计算机毕业设计springboot中药药方管理系统 基于Spring Boot的中药处方管理平台设计与实现 Spring Boot架构下的中药方剂管理系统开发

在当今快节奏的生活中,互联网技术已经渗透到医疗行业的各个角落。随着人们对健康需求的日益增长,传统的中药药方管理方式已经难以满足现代医疗的需求。为了提升中药药方管理的效率和便捷性,结合现代信息技术开发一款中药药方管理系统显得尤为重要。本文将介绍一个基于Spring Boot框架开发的中药药方管理系统,旨在通过技术手段优化中药药方的管理流程,为用户提供更加高效、便捷的服务。 系统功能概述 该中药药方管理系统涵盖了用户管理、医生管理、药品信息管理、科室信息管理、预约挂号管理、导诊单信息管理以及药方信息管理等多个核

毕设源码-张学姐 615

基于SpringBoot的学生选课系统的设计与实现

互联网发展至今,无论是其理论还是技术都已经成熟,而且它广泛参与在社会中的方方面面。它让信息都可以通过网络传播,搭配信息管理工具可以很好地为人们提供服务。针对学生选课信息管理混乱,出错率高,信息安全性差,劳动强度大,费时费力等问题,采用学生选课系统可以有效管理,使信息管理能够更加科学和规范。学生选课系统在Eclipse环境中,使用Java语言进行编码,使用Mysql创建数据表保存本系统产生的数据。系统可以提供信息显示和相应服务,其管理员管理专业,教师,学生,课程,查看学生选课以及学生成绩信息。

2301_77541824的博客 751

【计算机毕业设计】180医院挂号就诊系统设计与实现

传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多,其次数据出错率比较高,而且对错误的数据进行更改也比较困难,最后,检索数据费事费力。因此,在计算机上安装医院挂号就诊系统软件来发挥其高效地信息处理的作用,可以规范信息管理流程,让管理工作可以系统化和程序化,同时,医院挂号就诊系统的有效运用可以帮助管理人员准确快速地处理信息。 医院挂号就诊系统在对开发工具的选择上也很慎重,为了便于开发实现,选择的开发工具为Eclipse,选择的数据库工具为Mysql。以此搭建开发环境实现医院挂号就诊系统的功能。其中管理员管理用户,新闻

卓怡学长的博客 2652

基于springboot的学生选课管理系统,学校选课管理系统,附源码+数据库+论文,适合课程设计、毕业设计

系统主要以Java语言作为开发基础,使用了SpringBoo框架等技术,采用idea作为开发工具,以MySql作为数据库工具,使用maven自带Tomcat作为Web服务器。系统主要有以下功能:选课管理、教评管理、班级管理、年级管理、专业管理、系部管理、教师授课管理、录入教师、学生管理、学生选课管理、退学管理、退选管理、课目管理、成绩管理、新闻管理、系统管理等。运行环境:JDK8+MySQL5.6+IntelliJ IDEA+Maven3.6。主要有三个角色: 管理员、学生、教师。

m0_66818464的博客 1336

基于SpringBoot学生网上选课系统的设计与实现

学生网上选课系统在对开发工具的选择上也很慎重,为了便于开发实现,选择的开发工具为Eclipse,选择的数据库工具为Mysql。以此搭建开发环境实现学生网上选课系统的功能。其中管理员管理用户,新闻公告。学生网上选课系统是一款运用软件开发技术设计实现的应用系统,在信息处理上可以达到快速的目的,不管是针对数据添加,数据维护和统计,以及数据查询等处理要求,学生网上选课系统都可以轻松应对。

2301_76575540的博客 1358

基于SpringBoot+Vue+Uniapp高校寻物平台小程序系统的设计与实现(源码+数据库+讲解等)

优快云毕设辅导第一人、靠谱第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、腾讯云社区合作讲师、优快云新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

weixin_bscoding 805

基于SpringBoot+Vue+uniapp的驾校收支管理可视化平台的详细设计和实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

🌞博主介绍:✌全网粉丝15W+,优快云特邀作者、211毕业、高级全栈开发程序员、大厂多年工作经验、码云/掘金/华为云/阿里云/InfoQ/StackOverflow/github等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战,以及程序定制化开发、全栈讲解、就业辅导✌🌞👇🏻精彩专栏 推荐订阅👇🏻2023-2024年最值得选的微信小程序毕业设计选题大全:100个热门选题推荐✅2023-2024年最值得选的Java毕业设计选题大全:500个热门选题推荐✅Java精品实战案例《500套》

hwx20010805的博客 4387

基于SpringBoot+Vue学生宿舍管理系统的设计和实现(源码+文档+部署讲解)

基于Vue.js和SpringBoot的学生宿舍管理系统,分为管理后台和用户网页端,可以给管理员、学生、宿管员角色使用,包括公寓资产、缴费信息、清理场所、日常事务、床位安排模块。

Designer 小郑的技术博客 2105
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