框架搭建法则

1. 使用阿里巴巴Druid连接池(高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池、监控数据库访问性能、支持Common-Logging、Log4j和JdkLog,监控数据库访问)

2. 提供高并发JMS消息处理机制

3. 所有功能模块化、所有模块服务化、所有服务原子化的方式,提供可拓展的服务模型,使程序稳定运行,永不宕机

4. 提供Wink Rest、Webservice服务,故可作为独立服务平台部署

 

框架整合:

 

Springmvc + Mybatis + Shiro(权限) + REST(服务) + WebService(服务) + JMS(消息) + Lucene(搜搜引擎) + Quartz(定时调度) + Bootstrap Html5(支持PC、IOS、Android)

 

框架简介:

 

项目Maven构建,真实大型互联网架构,做到高并发,大数据处理,整个项目使用定制化服务思想,提供模块化、服务化、原子化的方案,将功能模块进行拆分,可以公用到所有的项目中。架构采用分布式部署架构,所有模块进行拆分,使项目做到绝对解耦,稳定压倒一切~~

 

持续集成:

 

1. 我的待办工作流服务(提供Webservice服务)

 

2. 我的待办工作流集成JMS消息服务(支持高并发,可支持成千上万系统集成)

 

3. 我的任务提供Rest服务,完成日常的工作管理,通过定时调度平台,动态生成我的任务、循环周期任务、定时邮催提醒完成任务等

 

4. 文件上传、多线程下载服务化、发送邮件、短信服务化、部门信息服务化、产品信息服务化、信息发布服务化、我的订阅服务化、我的任务服务化、公共链接、我的收藏服务化等

 

系统模块:

 

 1.  用户管理:

 

      用户信息管理(添加、删除、修改、用户授权、用户栏目管理、查询等)

 

      用户组管理(添加、删除、修改、用户组栏目授权,栏目授权、查询、用户组人员添加查询等)

 

      用户角色管理(添加、删除、修改、用户角色授权、用户角色栏目信息查询设置等)

 2.  文章管理:

 

      栏目管理:查询无限极栏目树、创建无限极栏目树分类(导航栏目、图片列表栏目、文章列表栏目、文章内容栏目等)、删除、修改栏目信息。

 

      文章管理:创建、删除、修改文章,多维度文章查询,包括已发布、未发布、所有文章等。文章富文本编辑器、文章多文件上传、文章状态控制等。

3.  系统设置:

 

       数据字典管理:支持中、英文信息,支持无限级别分类配置,动态控制是否可用等。

 

       部门信息管理:支持中、英文无限级别部门信息增加,删除,修改操作,部门列表、树心查询等。

 

       日志管理:系统日志列表查询、在线查看、在线下载等

 

       路线管理:集成百度地图API,提供线路查询管理功能

 

       Druid Monitor(监控):集成阿里巴巴连接池,提供在线连接池监控程序,包括:数据源、SQL监控、URL监控、Session监控、Spring监控等

 

       网站信息管理:通过系统配置文件进行网站内容操作,包括邮件服务器配置、公司基本信息配置等。

 

 4.  集成REST服务,可以用作独立服务平台(提供大量实例及测试平台,包括:文件上传下载、邮件短信发送、部门、产品、公共连接、我的收藏、我的任务、信息发布等)

 

 5.  集成Quartz调度,可以用作定时调度平台(动态配置调度类、调度时间,使程序自动执行某些业务)

 

 6.  Lucene搜索引擎,可以将文件资料索引化,支持文件内容搜索、关键字搜索、高亮关键字等,使信息在毫秒内提取查询出来

 

 7.  用户设置功能:包括修改用户信息,修改密码、发送消息,修改个人图片,查看角色、查看用户组,管理员修改角色、用户、用户组等。

 

 8.  集成Webservice平台,包括jaxws服务、CXF框架,配置双加密的权限认证。使服务集成更加安全。

 

 9.  Bootstrap html5提供了两套前台开环境,包括CMS和电子商务网站,使您的开发更加的简洁。

 

技术点:

 

1.  Springmvc + Mybatis集成、SpringSecurity权限控制、Spring AOP事务处理。

 

2.   Wink Rest服务、Webservice服务:jaxws、CXF等

 

3.  IO 流上传下载文件,多线程操作

 

4.  发送邮件,配置邮件服务器,发基于html、纯文本格式的邮件(可以免费赠送网络爬虫,使其群发邮件,做到广告推送等)

 

5.  MD5加密(登陆密码校验加密等),用户统一Session、Cookie管理,统一验证码校验等。

 

6.  数据库连接池统一配置 

 

7.  Quartz定时调度任务集成(直接通过配置即可)

 

8.  Httpclient破解验证码,登陆联通充值平台

 

9.  汉字、英文拆分、可以用作文档关键字搜索等。

 

10.  Base64图片处理,支持PC,Android,IOS

 

11.  Service Socket 、Client Socket 通信技术(已经做过GPRS数据获取,并用到了项目中)

 

12.  提供大量工具类,可以直接使用

 

13.  Maven项目构建,您可以直接做架构,可以提升自己的学习能力,使您成为真正的架构师。

 

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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