毕业设计（论文）的设计方案及思路： 前台会员模块 前台主要是用户界面操作，查看，检索，购买等功能 a)商品展示 b)搜索功能 c)会员登录注册 d)购物车 e)我的账户 后台管理模块 后台主要对前台的登录注册信息、商品信息。订单等信息进行管理 a)检索管理 b)商品管理 c)会员管理 d)订单管理 e)后台管理

四、研究内容 （1） 技术实现 前端页面采用HTML5[3]、CSS3[4]等技术以及React[5]前端组件框架设计实现，使用谷歌开发者工具调试，Vscode开发；后台采用Java[6]开发，实现以下功能。 （2）小程序[7] 用户登陆、注册；选择家庭场景模式，添加场景模式，删除场景模式；控制家中的设备：玄关灯的开关、客厅灯颜色的调控、电视的开关、空调，地暖温度的调节、冰箱温度的调节、风扇档速的调节；设备定时开关；儿童锁。 （3）PC端模拟界面 根据不同的场景模式变换相应的场景模拟界面；用户登陆，注册、选择家庭场景模式、添加、删除场景模式；风速调节、定时开关、温度调节、灯光切换、儿童锁。 （4）后台管理 管理设备；用户管理。

二、课题研究的主要内容： 基于Spring Boot的人职匹配推荐系统的开发：采用Mysql作为后台数据库，使用Eclipse 为开发环境，使用Tomcat作为其服务器，使用Dream Viewer 对前台与后台页面进行设计。首先对数据库、数据库表进行设计，使用mysql创建数据库以及表，使用Eclipse编写代码，后台使用Spring Boot+Mybatis。完成基本的增、删、改、查功能，使用java script 脚本完成网站功能，使用JDBC实现前台网站与后台数据库的链接，最后对整个系统进行调试，完成课题所需功能。实现功能包括： 管理员：用户管理、人才信息管理、用人单位付款管理、录用人员情况跟踪管理 用人单位：登录注册、查找人才、在线聊天室（点对点，一对一）、在线付款

通过在网络中心选定的交换设备上配置镜像端口，向已配置好的服务器推送网络流量数据；服务器通过tcpdump工具把采集到的数据保存为cap文件；通过python等语言对流量数据文件进行解析，选取关键信息如用户标识（MAC）、目的地址、URL等，进行数据格式转换，完成敏感数据脱敏，将脱敏后的数据写入数据库；建立单个用户行为分析逻辑，能够对单个用户分析某时段的URL范围行为、周期、频率等进行分析；对大范围用户建立分类模型，对URL也建立分类模型，能够进行用户和URL分类；对用户分类和URL分类进行定性定量，建立数学分析模型；通过TensorFlow等机器学习平台进行模型分析，建立用户网络行为分析模型；在机器学习的基础上进行用户对比和URL对比，验证模型有效性和准确性；根据各分析结果建立WEB呈现界面，以表格和图形方式呈现分析结果；根据前序的研究结果总结方法和模型，进行结果评估和优化讨论，准备进入下一次研究迭代。

毕业设计的主要内容： 这款促销商品APP可以帮助人们在短时间内迅速掌握最近商品促销情况，能够让人们快捷的找到促销打折的商品，节省了很多时间。同时，也能够让商家促销的产品更显眼，让促销的商品拥有更多的销量。同时让厂家知道促销的商品的详细信息和销量，及时补货或是下架商品。客户在线结算和订购也方便。 用户只需根据自己的需要，选择需要的商品，并能够一目了然的看到促销的商品，还能查看促销商品的详细信息和数量： ①需让用户满足可以进行增加，修改，删除，查找等等一系列操作。 ②所开发插件功能区需让用户可在线各种促销商品以及能进行订购商品，查看订购信息。 所开发APP功能需满足商品详情数据以及订单数据的生成与查看的功能，并可对重复数据进行标记，删除，提取，统计等操作。

网络购物商城前台界面采用 JSP技术。网络购物商城后台是用 Java语言编写，运用MVC模式，主要负责维护和管理数据库的产品信息、用户信息、订单信息，以及保证数据库中数据一致性。系统具备了前台销售管理系统和后台管理系统的功能，购物车子系统将前台销售管理系统的各个子系统紧密联系在一起，完成客户从网上购物的整个过程。 前台功能： 1.用户的注册； 2.用户资料的修改； 3.用户登录； 4.商品的购买； 5.商品的搜索； 6.商品的分页查看； 商品的分类搜索；

一.研究问题 阐述系统的功能和子系统，以及功能模块的划分。 本系统主要有注册登录模块、商品模块、购物车模块、订单模块。在开发过程中利用面向对象的程序思想和严格按照软件工程的开发过程来进行分析和设计。 主要功能如下： 用户注册：首次使用的用户填写个人信息，完成注册之后可以进行登录；； 用户登录：登录用户个人账户； 商品查询：网页中有各种蛋糕的简单介绍，用户可同通过此功能查找； 加购支付：用户登陆之后可以进行蛋糕的订购并且选好后，方可付款，付款完成后生成订单；

对车辆轮廓进行检测。运用一种基于开源计算机视觉库OpenCV的轮廓检测新方法。首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等预处理 ，获得二值化黑白图像。然后通过轮廓提取和跟踪检测到车辆外轮廓线在Python环境下，利用 OpenCV编程实现了此方法。 通过提取全景图，在图像场景中由于目标和背景的温差较小，从而导致图像的对比度很低，为了提高图像的对比度，增强图像。虽然图像增强并不能增加图像数据中的信息量，但是它却能够增加所选择特征的动态范围，从而使这些特征更容易地被检测和识别，并进行后期树木消除，并得到相对清晰的原树模型与对比示意，并反馈车辆进行前期预警。 OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且以Python语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序。不同的树木视觉图像是千差万别的，虽然我们可以把树木的主要特征提取出来，但是其视觉图像背景不可避免会出现一些干扰因素。我们可以采用面积法，利用OpenCV强大的数据库，即可计算出整个轮廓或者部分轮廓的面积，进入引导OpenCV进入前期检测与追踪的开展，进而支持智能驾驶。

本文概述了发达经济体越来越多地使用人工智能 (AI) 技术所导致的实际和可能的劳动力市场转型，并特别关注德国。 关于这些问题的学术争论主要围绕人工智能对工作数量和结构的影响，以及人工智能管理工具对与工作相关的不平等和歧视的持续和加剧的影响。 该研究首先简要介绍了人工智能作为一项技术的背景，重点关注其定义、子领域、功能和历史。 在此之后，它回顾了关于人工智能在工作世界中的影响及其伦理和政治影响的讨论，并继续总结人工智能的使用及其对德国劳动力市场的影响。 然后讨论了相关学术文献中的当前差距，并确定了许多进一步研究的机会。 调查的结论是解决了劳动力市场中人工智能工具使用率增加的两个深远影响。 首先，在当前趋势保持不变的情况下，人工智能驱动的未来工作可能会延续和加剧与工作相关的不平等和歧视，进一步削弱人人享有体面工作、公平薪酬和充分社会保护的前景。 其次，当前研究提供的预测仅指出了众多可能性中的一种。 因此，我们仍然可以选择以造福所有人的方式推进、采用和利用工作场所人工智能技术。

目 录 1、绪论 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.3 研究现状 2、系统分析 2.1 系统需求分析 2.2 可行性分析 2.3 本系统采用的关键技术 2.3.1 NET技术 2.3.2 ASP.NET介绍 2.3.3 NET的数据库访问 3、系统概要设计 4、系统详细设计 4.1 后台数据库设计 4.2 系统E-R图 4.3 处理流程设计 4.3.1 系统操作流程 4.3.2 数据增加流程 4.3.3 数据修改流程 4.3.4 数据删除流程 4.4 系统模块设计 4.4.1管理登陆 4.4.2 图书信息管理 4.4.3 图书信息查询 4.4.4 借阅管理 5、系统调试与测试 5.1 程序调试 5.2 程序的测试 5.2.1 测试的重要性及目的 5.2.2 测试的步骤 5.2.3 测试的主要内容 6、总结 6.1 系统评价 6.2 安全性问题 致谢 参考文献