JEECG Online Coding 开发流程

JEECG开发模式[Online Coding]介绍:

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Title:Online Coding模式
date: 2013-08-04
架构设计: 张代浩
联系邮箱:scott@jeecg.com
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JEECG开发模式由代码生成器转变为Online Coding模式
(通过在线配置实现一个表模型的增删改查功能,无需一行代码,支持用户自定义表单)

Online Coding模式的优势:
A.不再采用代码生成的方式,支持用户在线开发,通过配置即可完成一个表模型的增删改查功能,
支持二次开发,可扩展对应的JS增强接口和SQL增强接口;
B.页面表单展示样式两种方式
方式一:默认系统风格(系统默认生成)
方式二:用户自定义表单布局(通过Word设计表单布局,进行模板上传)
C.不需要写代码,配置即可生成功能
D.避免代码生成方式,过多冗余代码
E.避免系统随着时间推移越来越大,难维护的问题
F.支持单表模型,一对多数据模型配置生成
E.动态报表配置(用户配置一个SQL,即可生成一个报表)



标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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