Python-Django毕业设计安卓学习社区APP(程序+LW)

项目运行

环境配置:

Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX(Webstorm也行)+ Eclispe(IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。

项目技术:

SSM + mybatis + Maven + Vue 等等组成,B/S模式 + Maven管理等等。

环境需要

1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。

2.IDE环境:IDEA,Eclipse,Myeclipse都可以。推荐IDEA;

3.tomcat环境:Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可

4.硬件环境:windows 7/8/10 1G内存以上;或者 Mac OS;

5.是否Maven项目: 否;查看源码目录中是否包含pom.xml;若包含,则为maven项目,否则为非maven项目

6.数据库:MySql 5.7/8.0等版本均可;

毕设帮助,指导,本源码分享,调试部署(见文末)

5.1用户前端

用户登录,用户通过输入用户名和密码,选择角色并点击登录进行系统登录操作,如图5-1所示。

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图5-1用户登录界面图

用户注册,在用户注册页面通过填写用户名、密码、姓名、性别、手机等信息进行注册操作;如图5-2所示。

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图5-2用户注册界面图

用户登陆系统后,可以对首页、知识学习、论坛、我的等功能进行操作,如图5-3所示。

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图5-3系统首页界面图

知识学习,在知识学习页面可以查看标题、分类、相关资料、图片、发布日期等信息进行打卡,评论或收藏,如图5-4所示。

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图5-4知识学习界面图

我的,在我的页面可以对知识学习、打卡记录、学习计划打卡、我的收藏管理、我要发贴、我的发贴等详细信息进行操作,如图5-5所示。

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图5-5我的界面图

用户信息,在用户信息页面通过填写用户名、密码、姓名、性别、头像、手机等详细信息进行保存操作,如图5-6所示。

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图5-6用户信息界面图

5.2服务端

管理员登录,管理员通过输入账号、密码,选择角色并点击登录进行系统登录操作,如图5-7所示。

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图5-7管理员登录界图面

管理员登陆系统后,可以对首页、个人中心、用户管理、分类管理、知识学习管理、打卡记录管理、学习计划打卡管理、论坛管理、系统管理等功能模块进行相应操作,如图5-8所示。

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图5-8管理员功能界图面

用户管理,在用户管理页面可以对索引、用户名、密码、姓名、性别、头像、手机等内容进行详情、修改或删除等操作,如图5-9所示。

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图5-9用户管理界面图

分类管理,在分类管理页面可以对索引、分类等内容进行详情,修改或删除等操作,如图5-10所示。

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图5-10分类管理界面图

知识学习管理,在知识学习管理页面可以对索引、标题、分类、图片、学习视频、相关资料、发布日期等内容进行详情、修改、查看评论或删除等操作,如图5-11所示。

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图5-11知识学习管理界面图

打卡记录管理,在打卡记录管理页面可以对索引、标题、分类、图片、学习进度、打卡时间、用户名、姓名等内容进行详情,修改或删除等操作,如图5-12所示。

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图5-12打卡记录管理界面图

学习计划打卡管理,在学习计划打卡管理页面可以对索引、标题、图片、学习计划、日期、完成内容、完成度、打卡时间、用户名、姓名等内容进行详情,修改或删除等操作,如图5-13所示。

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图5-13学习计划打卡管理界面图

论坛管理,在论坛管理页面可以对索引、帖子标题、用户名、状态等内容进行详情,修改或删除等操作,如图5-14所示。

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图5-14论坛管理界面图

系统管理,在轮播图管理页面可以对索引、名称、值等内容进行详情、修改或删除等操作;如图5-15所示。

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图5-15系统管理界面图

JAVA毕设帮助,指导,源码分享,调试部署
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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