Python-Django毕业设计基于B-S的心理健康管理系统(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系统功能模块

基于B/S的心理健康管理系统,在系统首页可以查看首页,咨询师信息,书籍推荐,心理视频,交流互动,公告信息,反馈建议,个人中心,后台管理等内容,并进行详细操作;如图5-1所示。

图5-1系统首页界面图

咨询师信息,在咨询师信息页面可以查看咨询师账号,性别,联系方式,资格证,邮箱等内容,并进行心理咨询操作,如图5-2所示。

图5-2咨询师信息界面图

心理视频,在心理视频页面可以查看咨询师账号,咨询师姓名,发布时间等内容,并进行查看视频或评论操作,如图5-3所示。

图5-3心理视频界面图

个人中心,在个人中心页面通过填写用户账号,密码,用户姓名,性别,年龄,上传图片,用户手机等内容进行更新信息操作,还可以对我的发布,我的收藏进行详细操作;如图5-4所示。

图5-4个人中心界面图

5.2管理员功能模块

管理员登录,管理员进入系统前在登录页面根据要求填写用户名和密码,选择角色等信息,点击登录进行登录操作,如图5-5所示。

图5-5管理员登录界面图

管理员登录系统后,可以对首页,个人中心,用户管理,心理咨询师管理,咨询师信息管理,心理咨询管理,咨询回复管理,书籍推荐管理,心理视频管理,交流互动,反馈建议,系统管理等功能进行相应的操作管理,如图5-6所示。

图5-6管理员功能界面图

用户管理,在用户管理页面可以对索引,用户账号,用户姓名,性别,年龄,头像,用户手机等内容进行详情,修改和删除等操作,如图5-7所示。

图5-7用户管理界面图

心理咨询师管理,在心理咨询师管理页面可以对索引,咨询师账号,咨询师姓名,性别,年龄,地址,联系电话,照片等内容进行详情,修改,查看评论和删除等操作,如图5-8所示。

图5-8心理咨询师管理界面图

咨询师信息管理,在咨询师信息管理页面可以对索引,咨询师账号,咨询师姓名,性别,照片,联系方式,资格证,邮箱等内容进行详情,修改和删除等操作,如图5-9所示。

图5-9咨询师信息管理界面图

心理咨询管理,在心理咨询管理页面可以对索引,咨询师账号,咨询师姓名,咨询标题,用户账号,用户姓名,用户手机,咨询时间,回复状态等内容进行详情,修改和删除等操作,如图5-10所示。

图5-10心理咨询管理界面图

交流互动,在交流互动页面可以对索引,帖子标题,用户名,状态等内容进行详情,修改,查看评论和删除等操作,如图5-11所示。

图5-11交流互动界面图

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

图5-12系统管理界面图

5.3用户功能模块

用户登录进入基于B/S的心理健康管理系统可以对首页,个人中心,心理咨询管理,咨询回复管理,反馈建议等功能进行相应操作,如图5-13所示。

图5-13用户功能界面图

心理咨询管理,在心理咨询管理页面可以对索引,咨询师账号,咨询师姓名,咨询标题,用户账号,用户姓名,用户手机,咨询时间,回复状态等内容进行详情和删除等操作,如图5-14所示。

图5-14心理咨询管理界面图

反馈建议,在反馈建议页面可以对索引,用户名,留言内容,留言图片,回复内容,回复图片等内容进行详情和删除等操作,如图5-15所示。

图5-15反馈建议界面图

JAVA毕设帮助,指导,源码分享,调试部署
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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