互联超级公告需求功能说明书

本文介绍了一款便于创建和查看公告的应用设计方案,强调了其核心功能包括发布和管理公告、文件上传与下载,以及后续可能集成的第三方平台公告信息等功能。

需求

一款可以随时随地便捷高效的发布公告。

功能要求

核心功能

  1. 能够发布公告,公告必须永久保存。公告排列要有序。
  2. 能够上传文件文件必须永久保存,用户可以随时下载。可以对免费用户保存文件的总大小进行限制(比如200M)(若果有特别大的文件需要上传,完全可以挂个百度云盘链接上去)

增强功能

  1. 公告的形式不受限制,可以嵌入一些多媒体文件,可以对公告进行简单排版等。需要用户下载的文件最好能直接把链接嵌入到公告里面,以方便用户下载。已经发布的公告原则上不能再进行修改,但如果发生了更改,用户可以选择回看历史版本。
  2. 能够上传文件夹,能够按文件夹对文件进行分类。为用户提供多种查找文件的方式,比如按时间排序,按大小排序,搜索等。用户可以直接下载整个文件夹。(可以对免费用户进行下载速度限制)
  3. 提供多种平台访问的支持。前期可以考虑只提供一个网址,供用户访问。后期做大了,应该考虑适配安卓,IOS,Windows等多种平台。方便用户使用。
  4. 强大的登陆注册功能。本软件主要使用的用户群体可以分为两种:创建公告的人(以下建成创建者)和查看公告的人一下简称用户。以下以访问平台为网站,以一位大学教师的视角来解释说明应该支持哪些登陆注册功能。

登陆注册功能详细说明

一位教师,创建了自己的账号之后。可以创建多个种类的公告,比如这位老师同时教授两门课的情况下。那么每一门课程可以有一份独立的公告栏目。可以为每份公告栏目提供多种标识方案。比如为每个公告栏目进行编号。
学生可以通过多种方式访问到老师的公告,比如直接搜索公告栏目号。也可以直接搜索老师的账号,找到老师,进而找到公告。当然老师可以设置是否允许搜索,以及设置必须登陆注册,或者进行了学生验证的学生才可以查看公告。学生登陆注册后,可以关注老师,或者关注某个指定的公告栏目,以后就可以通过手机端APP直接访问老师的公告,而不需要再搜索。

附加功能

以上功能已经完全满足有一般使用,毕竟本软件的核心是发布公告与查看公告。但是也可以考虑,为本软件增加一些通讯交流的功能。老师创建了一份公告,学生可以关注,关注人数没有上限。当然必须登陆才能关注。老师可以看到所有已关注本公告的学生,老师也可以向某一个指定的人发送私信。老师可以向某几位同学,或者所有同学批量发送信息。(如果人数过多,比如有上千个同学,要给个弹窗提醒,确认是否要发送功能)老师可以建立一个临时的讨论组,让所有同学都可以进行交流。老师也可以授权给指定的几位同学,类似Q群里的管理员,使这些同学可以协助发布和管理公告。

伟大的功能

后期,本软件。在业界具有较高的知名度和认可度的时候。要致力于发展与知名企业的合作。致力于整合互联网常用的公告信息。比如和网易云课堂合作,通过授权验证,拿到网易提供的信息接口。用户不需要再登陆网易云课堂的网站。就可以直接在本软件内部看到课程公告。如果发现有重要信息跳转到网易云课堂去处理。再比如和QQ群合作。有些Q群,用户虽然加入了这个群,但是几乎不需要任何的交流功能,只是需要看公告。或者只需要关注某几个人发布的信息就可以了,我们可以通过与腾讯合作,拿到QQ群消息接口。让用户甚至不需要打开QQ就能看到重要的公告信息等。

本软件口号

整合用户需要的全部互联网重要信息入口

转载于:https://www.cnblogs.com/asheng2016/p/8480819.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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