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本人的毕业设计，类似于牛客网学习网站，前端是bootstrap,后端ssm框架搭建，代码易懂且有注释，基本环境搭建好就能跑，实现客户从浏览到支付课程到观看视频等等，有定档论文，开题报告，全部可执行代码，不同其他的毕设，这个是本人一笔一笔敲的，不掺水！

基于安卓Android学生考勤信息管理系统客户端+服务器端+数据库源码+论文开题报告 研究内容、研究方法与思路： 一、研究内容： 本系统以目前在网上已经出现的“基于Web学生考勤管理系统”为基础，运用Android平台进行相关设计使得教师或者考勤人员只需在Android手机上就可以很方便地并且及时完成每日的考勤，另外领导、教师和学生都可以随时查询自己所需要的相关出勤情况。 系统拟分为五大功能模块，分别是学生基础数据管理模块、考勤数据上传模块、考勤数据统计模块、考勤信息查询模块和用户管理模块。系统的使用者有系统管理员、领导、辅导员、任课教师和学生。 二、研究方法： 本学生考勤管理系统采用MVC开发模式，利用MySQl来存储数据，并通过Hibernate进行数据管理。使用android布局技术完成UI的设计，并在不同型号的设备模拟器上进行测试。 研究思路： 采用软件工程的思想对系统进行整体的分析和建模，得出需求分析和该总体设计文档。采用用例图、序列图和E-R图进行系统功能分析、模块划分和数据库的设计，紧接着设计数据字典，并根据数据字典创建系统数据库，得出详细设计文档。根据总体设计和详细设计文档，进行功能模块的设计与实现，进入编码阶段，并对每个功能和模块进行单元测试，对代码进行优化和重构，提高运行效率。最后对已开发出的功能和模块进行整合，并对系统进行集成测试，确保整个系统的稳定运行。 主要创新点： 1．Android平台的使用，使考勤更加便捷。 2．拟采用MVC模式，易于维护和功能扩展；

JAVA+access综合测评系统毕业设计(源代码+论文+开题报告+任务书) 摘 要 大学期间，综合测评计算是每学期必不可少的工作。人工计算综合测评是一个很繁杂的过程：每个学生先计算自己的综合测评成绩，制成草表，上交给班委；然后班委核对并将成绩录入制成电子文档上交给院系相关部门。在这个过程中，学生常常感到厌烦，因而草表的准确率很低；接着人工核对、录入成绩，造成工作量大，效率低下，准确率也无法得到保证。所以，广大师生迫切希望信息化综合测评系统的产生。利用该系统，同学们可以方便准确地计算出自己的综合测评成绩，并能将结果上传至服务器，省去班委人工核对、成绩录入这些烦琐的工作。而且，系统提供的查询功能可以方便同学们对自己所需信息的检索。该论文主要介绍了网络上最受欢迎的Java Applet技术、系统的分析设计、各个功能模块的实现、系统的测试调试、以及系统开发过程中遇到的问题和问题的解决。 关键词：综合测评；计算；查询；Applet 3 综合测评系统分析设计 3.1需求分析 根据计算机科学与工程系综合测评评分细则以及广大同学计算综合测评的经历，整理得到该系统的功能需求为： 1、 用户只要根据列出的得分项进行选择，以及少量的数据输入就可以计算出自己的综合测评成绩。 2、 用户将自己计算好并核对过的综合测评成绩上传，为防止恶意用户随意修改合法用户的成绩，成绩上传前必须进行用户合法性的验证，合法用户方能将自己的综合测评成绩上传至服务器端的数据库。同时，合法用户也可以随时修改自己的密码。 3、 用户可以根据自己的需要进行查询： 1） 输入学号，就可以精确得到该位同学的综合测评的得分、排名等情况 2） 查询所有学生的综合测评得分情况，并按学号顺序排列显示 3） 查询业务学习成绩大于等于或小于某一值的所有学生的综合测评得分情况，并按业务学习成绩从高到低排列显示 4） 查询综合测评成绩大于等于或小于某一值的所有学生的综合测评得分情况，并按综合测评成绩从高到低排列显示 5） 查询业务学习成绩大于或小于某一值且综合测评成绩大于等于或小于某一值的所有学生的综合测评得分情况，并按学号的顺序排列显示。 4、用户可以查看全班同学的业务学习成绩及综合测评成绩各个得分段的比例，更好地了解班级的综合测评情况。 3.2系统整体框架

java基于蚁群算法路由选择可视化动态模拟(论文+开题报告+翻译+任务书+外文翻译) 摘 要 路由选择是一种基于网络层的协议，而所有流行的网络层路由选择协议都是基于以下两种典型的分布式算法之一：距离向量路由算法和链路状态路由算法。组合优化问题是人们在工程技术、科学研究和经济管理等众多领域经常遇到的问题，其中许多问题如旅行商问题、0-1背包问题、图着色问题、装箱问题等，都被证明为NP-困难问题。用确定性的优化算法求NP完全问题的最优解，其计算时间使人难以忍受或因问题的高难度而使其计算时间随问题规模的增加以指数速度延长。用近似算法如启发式算法求解得到的近似解不能保证其可行性和最优性，甚至无法知道所得解同最优解的近似程度。因而在求解大规模组合优化问题时，传统的优化算法就显得无能为力了。在过去的10多年，蚁群算法（ACO）的研究和应用取得了很大的进展，大量结果证明了算法的有效性和在某些领域的优势。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法, 研究表明该算法具有并行性, 鲁棒性等优良性质。本文阐述了蚁群算法的原理,详细的说明了蚂蚁算法中各个功能模块，并介绍了该算法在理论和实际问题中的应用, 并对其前景进行了展望。 关键词: 蚁群算法 信息素 仿真