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摘 要 本论文主要论述了如何使用JAVA语言开发一个校园新闻网站 ，本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作，采用B/S架构，面向对象编程思想进行项目开发。在引言中，作者将论述校园新闻网站的当前背景以及系统开发的目的，后续章节将严格按照软件开发流程，对系统进行各个阶段分析设计。 校园新闻网站的主要使用者分为管理员和用户，实现功能包括管理员：首页、个人中心、用户管理、新闻类型管理、校园新闻管理、留言板管理、论坛交流、系统管理，用户前台：首页、校园新闻、论坛交流、留言反馈、个人中心、后台管理等功能。由于本网站的功能模块设计比较全面，所以使得整个校园新闻网站信息管理的过程得以实现。 本系统的使用可以实现本校园新闻网站管理的信息化，可以方便管理员进行更加方便快捷的管理，可以提高管理人员的工作效率。 关键词：校园新闻网站 JAVA语言；MYSQL数据库；Spring?Boot框架 本校园新闻网站主要包括二大功能模块，即用户功能模块和管理员功能模块。 （1）管理员模块：系统中的核心用户是管理员，管理员登录后，通过管理员功能来管理后台系统。主要功能有：首页、个人中心、用户管理、新闻类型管理、校

摘 要 随着科学技术的飞速发展，社会的方方面面、各行各业都在努力与现代的先进技术接轨，通过科技手段来提高自身的优势，新生宿舍管理系统当然也不能排除在外。新生宿舍管理系统是以实际运用为开发背景，运用软件工程原理和开发方法，采用springboot框架构建的一个管理系统。整个开发过程首先对软件系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结，得出系统中存在的不足及需要改进的地方，为以后的系统维护提供了方便，同时也为今后开发类似系统提供了借鉴和帮助。这种个性化的网上管理系统特别注重交互协调与管理的相互配合，激发了管理人员的创造性与主动性，对新生宿舍管理系统而言非常有利。 本新生宿舍管理系统采用的数据库是Mysql，使用springboot框架开发。在设计过程中，充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点

系统管理也都将通过计算机进行整体智能化操作，对于幼儿园管理系统所牵扯的管理及数据保存都是非常多的，例如管理员；首页、个人中心、用户管理、教师管理、幼儿信息管理、班级信息管理、工作日志管理、会议记录管理、待办事项管理、职工考核管理、请假信息管理、缴费信息管理、幼儿请假管理、儿童体检管理、资源信息管理、原料信息管理、菜谱信息管理，用户；首页、个人中心、幼儿信息管理、缴费信息管理、幼儿请假管理、儿童体检管理、菜谱信息管理，教师；首页、个人中心、幼儿信息管理、班级信息管理、工作日志管理、会议记录管理、待办事项管理、职工考核管理、请假信息管理、缴费信息管理、幼儿请假管理、儿童体检管理、资源信息管理、原料信息管理、菜谱信息管理等功能，这给管理者的工作带来了巨大的挑战，面对大量的信息，传统的管理系统，都是通过笔记的方式进行详细信息的统计，后来出现电脑，通过电脑输入软件将纸质的信息统计到电脑上，这种方式比较传统，而且想要统计数据信息比较麻烦，还受时间和空间的影响，所以为此开发了幼儿园管理系统；为用户提供了方便管理平台，方便管理员查看及维护，并且可以通过需求进行内容的编辑及维护等；对于用户而言，可以随时

简单的基于springboot+security+oauth2.0授权登录demo，该demo主要是介绍基于oauth2.0的登录模式

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以Spring Cloud为基础，深入讲解微服务开发的相关框架，包括服务管理框架Eureka、负载均衡框架Ribbon、服务客户端Feign、容错框架Hystrix、消息框架Stream等。

Spring Cloud Alibaba是Spring Cloud下的一个子项目，Spring Cloud Alibaba为分布式应用程序开发提供了一站式解决方案，它包含开发分布式应用程序所需的所有组件，使用Spring Cloud Alibaba，您只需要添加一些注解和少量配置即可将Spring Cloud应用程序连接到Alibaba的分布式解决方案，并使用Alibaba中间件构建分布式应用程序系统。 本课程带你深入掌握基于Spring Cloud Alibaba技术栈的微服务开发技术，包括nacos、sentinel、seata、gateway、skywalking等，培养独立进行企业微

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算法分析 该存储库中充满了与我的CSC-260：算法分析课程有关的所有文件。 在本课程中，我们主要致力于使用R对各种大小的数据集进行分析。 我们讨论并实现了诸如数据整理，探索性数据分析，线性回归，多元线性回归，物流回归，向后逐步回归，K均值聚类，决策树，随机森林和神经网络等概念。 本课程的很大一部分重点是根据我们的发现创建报告，几乎每个作业都要求我们以某种方式创建报告。 我发现这对我学习如何以有意义的方式解释和显示数据极为有益。 该存储库中也有一些章节演练。 与这些演练相关的书是Jay Gendron撰写的《 R for Business Intelligence商业智能入门》 。 对于以前没有使用R的人来说，这是一个非常有用的资源，我强烈建议您使用它作为学习资源。 本书中的某些链接有些过时了，但除此之外，它是与课程一起使用的绝佳资源。