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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；

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闪光项目 使用 OMDB Api 和 Provider 在 flutter 中创建的 Flimmer 项目。 Flimmer 支持 Web 和移动，克隆下面提到的相应分支： 前端： : 后端： : 入门 Flimmer 是一个完整的应用程序，使用 Flutter 作为前端，Nodejs 和 MongoDb 作为后端服务。 这是一个电影爱好者的应用程序，用户可以在其中发布他们对特定电影或系列的看法。 用户还可以用自己的曲折重写旧的电影剧本，或者可以修改自己的新剧本。 Flimmer 的主要目标是创建一个开源电影院，在那里电影是为人民、由人民和为人民创作的。 API 文档 查看 API 文档。 使用的技术栈 使用的语言 使用的框架 使用的数据库 部署于

~内容详细值得借鉴和下载~基于Linux C语言开发的客服端和服务器端程序源码，包括：详细的一步一步的程序设计步骤和开发文档流程图，完整的英语词典数据库。

包含后端服务器的Electron应用程序示例全部通过IPC连接

ArcGIS Online 缩略图生成器服务器后端 Esri SE 原型 查看现场演示： : 。 这是实际地理处理服务的示例： : 这是一个 Python 脚本，作为地理处理服务发布到 Esri ArcGIS Server 10.2+。 这是执行图像和文本合并以为 ArcGIS Online 用户创建新缩略图的后端。 基本用法 去做 前端 UI 组件 可以在此处找到与此后端服务一起使用的前端 Web 应用程序： : 本地安装 如果要从 ArcMap 运行此组件，则需要在服务器（和 ArcGIS Desktop）上安装 PILLOW。 枕头可以在这里下载： : 具体来说，您需要为您的服务器正确构建。 对于 Windows 上的 ArcGIS Server，您需要 2.5.3 for Python 2.7 64 位 所需软件 ArcGIS Server 10.2+ Ar

基于C#做的服务端和客户端，可通过客户端控制服务端，服务端传输数据到客户端，自动获取本地IP地址。

最近重构并优化了一套后端服务的代码： 1. 设计并开发高效的C++对象池算法，时间复杂度为 O(1) 在整个重构框架中，对象池是负责管理内存的底层基本模块 2. 利用命令模式的思想开发 Redis 子模块 抽象出方便高效的接口提供给上层程序员使用 3. 利用组合模式和装饰模式的思想开发 MongoDB 数据库查询条件装饰器 将查询条件和数据库 MongodbModule 数据模型进行解耦合 4. 抽象出一套 MongoDB Module 结果集接口 通过模板和特化技术实现 string/int 等不同索引类型的结果集 5. 开发 AbstractMongodbModule 类处理通用的 MongoDB 数据库表数据操作 数据库中不同的表都有自己的 AbstractMongodbModule 子类对应 6. 用 Perl 开发自动代码生成器，上层程序员对照数据库表结构写 .tmpl 配置文件， 自动生成该数据库表的 MongodbModule 子类，减轻程序员新增表时的工作量 7. 结合 Redis 模块和 MongoDB 模块，开发 HierarchicalModule 分层数据模型 构造一个 Redis 缓存层 + MongoDB 持久层的后台 Server 架构 并通过简单方便的接口供上层程序员使用，具体的数据分层处理对上层程序员是黑盒的 8. 设计并开发整套缓存层使用的 KEY 规则，方便缓存更新 结合公司的数据订阅系统进行 Redis缓存层 + MongoDB 持久层数据更新功能 9. 重构后的分层数据架构比原有接口效率提高 5 - 400 倍(返回数据记录条数从 150 - 5 条) 绝大部分时间后端接口需要获取记录个数在 50 以内，所以效率提升在 100 倍左右

商城平台服务端与移动端源码，可以直接使用；支持Android平台；移动端Android，服务端是JAVA，数据库用的是Mysql.