2025年毕设ssm校园跑腿服务论文+源码

本系统(程序+源码)带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统程序文件列表

开题报告内容

选题背景

关于校园跑腿服务的研究,现有研究主要以通用跑腿服务平台或物流配送系统为主,而专门针对校园环境、结合学生需求的跑腿服务研究相对较少。校园作为一个密集且充满活力的社区,学生对于跑腿服务有着独特的需求,如快递代取、食品代购、资料打印等。因此,本选题将以SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)框架为研究情景,重点分析和研究校园跑腿服务平台的构建问题,以期探寻校园跑腿服务的运营模式、服务效率及用户体验等问题原因,提出针对性的对策建议,为后续更加深入的研究和实际应用提供理论基础和技术支持。

研究意义

本选题针对校园跑腿服务的研究具有重要的理论和现实意义。理论意义在于,通过对校园跑腿服务平台的深入剖析,可以丰富和完善跑腿服务系统的理论体系,为SSM框架在特定服务领域(如校园跑腿)的应用提供新的思路和方法。现实意义在于,校园跑腿服务平台的开发可以满足学生的多样化需求,提高校园生活的便利性,同时为学生提供兼职机会,促进校园经济的活跃和发展。

研究方法

本研究将采用软件工程方法、问卷调查法、功能分析法和案例研究法相结合的综合研究方法。通过问卷调查法了解校园用户对跑腿服务的需求和期望;运用软件工程方法进行系统的设计和开发;通过功能分析法对系统功能进行细致划分;结合案例研究法分析类似服务的成功经验和存在问题。

研究方案

在研究过程中,可能遇到的困难和问题主要包括服务流程的优化、跑腿员的管理以及平台的安全性等。为解决这些困难和问题,本研究将采取以下初步设想:一是通过流程再造和技术手段优化服务流程,提高服务效率;二是建立跑腿员评价体系和管理机制,确保服务质量;三是采用先进的安全技术和策略,保障平台的数据安全和用户隐私。

研究内容

本研究内容主要包括校园跑腿服务平台的设计与实现,具体涵盖用户管理、跑腿员管理、跑腿分类管理、跑腿项目管理、接单信息管理、确认订单管理、动态分享管理和交易反馈管理等功能模块。用户管理模块实现用户注册、登录、个人信息管理等功能;跑腿员管理模块提供跑腿员入驻、接单、评价等功能;跑腿分类和项目管理模块对跑腿服务进行分类和项目管理,方便用户选择;接单信息、确认订单和动态分享模块实现订单的发布、接收、确认和分享功能;交易反馈模块提供用户对服务的评价和反馈功能。通过这些模块的设计与实现,构建一个功能完善、安全可靠的校园跑腿服务平台。

进度安排:

 2023年8月23日-2023年9月18日   与指导老师进行沟通,确认选题并提交题目进行审核

2023年9月19日-2023年10月22日  查询资料,完成开题报告与答辩

2023年10月23日-2023年11月24日 完成毕业设计并向指导老师提交论文初稿

2023年11月25日-2023年12月16日 完成对初稿的修改,并且向老师提交修改后的论文中稿

2023年12月17日-2024年1月20日  完成对中稿的修改,并且向老师提交修改后的论文终稿

2024年1月21日-2024年3月10日   准备结题答辩资料,开始论文答辩

参考文献:

[1] 刘雪花. 计算机软件JAVA编程特点及其技术探究[J]. 科技风, 2021, (23): 76-78。

[2] 张开利. 试论当前高校Java语言可视化程序设计教学中存在的问题[J]. 中国管理信息化, 2021, 24 (12): 221-222。

[3] 万善宇. 基于Java的企业管理咨询信息存储加密软件V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-11-01。

[4] 孙丽红. Java开发综合实训中开展课程思政教学模式研究与实践[J]. 中国新通信, 2022, 24 (22): 118-120。

[5] 陈昊. 基于Java的软件开发项目综合管理系统V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-07-01。

[6] 伏明兰, 陈吕强, 肖建于. “金课”标准下Java程序设计课程教学改革研究[J]. 黄山学院学报, 2021, 23 (03): 113-115。

[7] 陈政. 基于java的数据采集管理系统V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-09-01。

[8] 庄帅. 内容管理系统的实现[J]. 信息系统工程, 2022, (08): 101-104。

[9] 张开利. 基于Java语言的安卓手机软件开发教学研究[J]. 数字技术与应用, 2021, 39 (06): 40-42。

[10] 欧阳欢. 基于java的软件开发测试搭建管理系统V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-05-01。

[11] 黄志超. Java程序设计课程改革[J]. 电脑知识与技术, 2021, 17 (25): 202-204。

[12] 张浩博. 基于Java的计算机技术开发研究管理系统V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-07-01。

以上是开题是根据本选题撰写,是项目程序开发之前开题报告内容,后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准,可以酌情参考使用开题的内容。要源码参考请在文末进行获取!!

系统部署环境:

数据库MySQL 5.7

开发工具EclipseIntelliJ IDEA

运行环境和构建工具Tomcat 7.0JDK 1.8Maven 3.3.9

前端技术HTMLCSSJavaScript (JS)Vue.js:

后端技术JavaSpringMyBatis、springmvc Maven

开发流程:

  1. 环境搭建
    • 安装JDK 1.8,配置环境变量。
    • 安装Maven 3.3.9,用于依赖管理和项目构建。
    • 安装Tomcat 7.0,作为应用服务器。
    • 安装Eclipse或IntelliJ IDEA作为开发IDE。
  2. 数据库设计
    • 使用MySQL 5.7设计数据库模型。
    • 创建数据库表,定义索引以优化查询。
    • 编写SQL脚本,用于数据库的初始化和迁移。
  3. 项目初始化
    • 使用Maven创建项目骨架,定义项目结构和依赖。
    • 配置pom.xml文件,添加所需的依赖库。
  4. 后端开发
    • 搭建Spring框架,配置Spring应用上下文。
    • 实现MyBatis与数据库的交互,编写Mapper和对应的XML或注解。
    • 开发SpringMVC控制器,处理HTTP请求和响应。
    • 实现业务逻辑,编写服务层代码。
  5. 前端开发
    • 设计前端页面布局,编写HTML和CSS。
    • 使用JavaScript或Vue.js实现前端逻辑和动态效果。
    • 集成Vue.js框架,构建单页应用(SPA)。

程序界面:

源码、数据库获取↓↓↓↓

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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