Python-Django毕业设计安卓基于移动群智感知城市轨道交通激励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 APP端

用户登录,用户进入app,输入自己的账号和密码,进行系统登录操作,如图5-1所示。

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图5-1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,确认密码,姓名,性别,年龄,手机,城市,头像等内容进行用户注册操作,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、我的等内容进行详细操作,如图5-3所示。

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图5-3 app首页界面图

任务名称,在任务名称页面可以查看任务名称,任务类型,所在城市,接取时间,备注,发布账号,账号,审核回复等信息,并进行完成结果操作。如图5-4所示。

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图5-4任务名称界面图

用户进入我的页面可以对任务接取,完成结果,我的收藏管理等功能进行相应操作,如图5-5所示。

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图5-5用户功能界面图

用户信息,在用户信息页面通过填写账号,密码,姓名,性别,年龄,年龄,手机,头像等信息进行保存或退出登录操作,如图5-6所示。

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图5-6用户信息界面图

5.2管理员功能模块

管理员登录,管理员通过输入用户名,密码,在角色中选择管理员,点击登录进入系统操作进行操作,如图5-7所示。

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图5-7管理员登录界面图

管理员登陆系统后,可以查看首页,个人中心,用户管理,发布者管理,任务信息管理,任务接取管理,完成结果管理,任务类型管理,系统管理等功能,还能对每个功能逐一进行相应操作,如图5-8所示。

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图5-8管理员功能界面图

用户管理,在用户管理页面可以对索引,账号,姓名,性别,年龄,手机,城市,头像等内容进行详情,修改和删除操作,如图5-9所示。

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图5-9用户管理界面图

发布者管理,在发布者管理页面可以对索引,发布账号,发布姓名,性别,年龄,城市,联系电话,头像等内容进行详情,修改和删除操作,如图5-10所示。

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图5-10发布者管理界面图

任务接收管理,在任务接收管理页面可以对索引,任务名称,任务类型,所在城市,任务图片,接取时间,备注,发布账号,账号,姓名,审核回复,审核状态等内容进行详情和删除操作,如图5-11所示。

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图5-11任务接收管理界面图

系统管理,在公告信息页面可以对索引,标题,图片等内容进行详情,修改和删除操作,还可以对轮播图管理进行详细操作;如图5-12所示。

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图5-12系统管理界面图

5.3发布者功能模块

发布者登陆系统后,可以查看首页,个人中心,任务信息管理,任务接收管理,完成结果管理等功能,还能对每个功能逐一进行相应操作,如图5-13所示。

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图5-13发布者功能界面图

个人中心,在个人信息页面可以对发布账号,发布姓名,性别,年龄,城市,联系电话,头像等内容进行修改操作,如图5-13所示。

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图5-14个人信息界面图

JAVA毕设帮助,指导,源码分享,调试部署

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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