一、技术架构​ 前端框架 - Vue.js：Vue 凭借其高效的响应式编程和组件化开发模式，构建出流畅且交互性强的用户界面。通过 Vue Router 实现灵活的前端路由，确保用户在社区不同页面间快速切换，无需整页刷新。组件化设计让页面元素可复用，从社区公告展示组件到复杂的用户反馈表单，开发与维护效率大幅提升。​ 后端框架 - Spring Boot：Spring Boot 以自动配置和快速开发特性，迅速搭建起稳定可靠的后端服务。利用 Spring MVC 处理前端各类请求，涵盖社区资讯获取、用户信息管理、物业服务请求等。借助 Spring Data JPA，轻松实现与关系型数据库的交互，高效存储和管理社区相关数据。​ 数据库 - MySQL：MySQL 作为开源关系型数据库，为智慧社区网站提供坚实的数据存储基础。存储用户信息（包括基本资料、联系方式、权限等）、社区活动信息、物业报修记录、房屋租赁信息等。合理设计表结构，建立起数据间的关联关系，方便数据查询与统计。​ 缓存 - Redis：Redis 作为内存缓存数据库，显著提升系统性能。缓存热门社区资讯、常用配置信息等，减少数据库查询

毕设课设-基于Hadoop的视频收视率分析，毕设项目-功能比较多-都注释了

演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV18Y411k7nY 工具：Tomcat8+MySQL 技术：Java+jsp+servlet+MySQL+jdbc+css+js+jQuery+html+B/S模式 前台显示商品列表首页，用户可以进行注册、登录、查看商品列表与商品详情、将选中的商品加入购物车、查看购物车列表并进行删减修改、下单购买等。 后台管理员可以进行管理用户、商品、分类、查看订单等。 (1) 注册功能：新用户进行账号注册。 (2) 登录功能：用户输入用户名和密码，进行登录验证。 (3) 商品浏览：可以查询商品，显示商品详情，提供购买链接进行跳转。 (4) 购物车管理：欲购买商品可以增添到购物车，也可以从购物车删除商品。 (5) 订单查询：用户登录后可以下订单，用户登录后也可以查看自己的订单。 (6) 商品种类管理：管理员可以对商品种类进行添加、删除操作。 (7) 商品管理：管理员可以添加商品、删除商品，查看所有商品。 (8) 订单管理：管理员登录后可以对订单进行管理。 (9) 用户管理：管理员可以管理注册用户信息。

该项目是一个毕业设计，主要采用了SpringBoot框架和Neo4j数据库来构建一个医疗系统的知识图谱问答平台。在这样的系统中，知识图谱是一种强大的数据结构，用于存储、管理和检索医疗领域的复杂信息。SpringBoot是Java开发中的一个轻量级框架，简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程，而Neo4j则是一个高性能的NoSQL图形数据库，特别适合处理具有关联关系的数据。 让我们详细了解一下SpringBoot。SpringBoot是Spring框架的一个扩展，它提供了一种快速开发Java Web应用的方法。通过内嵌Tomcat或Jetty服务器，SpringBoot可以避免复杂的配置，使得开发者能够更专注于应用程序本身。它还包含了一些默认配置，如自动配置、健康检查、外部化配置等，这些特性大大提高了开发效率。 接下来，我们探讨一下Neo4j。在医疗知识图谱中，数据之间的关系非常重要，比如疾病与症状、药物与副作用、医生与专业领域等。Neo4j是一个图形数据库，它以节点（代表实体）、边（代表关系）和属性的形式存储数据。其ACID事务保证了数据的一致性和完整性，同时，Cypher查询语言为查询和操作这些图形数据提供了简洁的语法。 在医疗系统知识图谱问答中，用户可以提出问题，系统通过解析问题，利用知识图谱进行语义理解，然后找到相关的节点和关系，最终返回答案。这通常涉及自然语言处理（NLP）技术，包括词法分析、句法分析、实体识别和关系抽取。此外，可能还需要机器学习算法来优化查询性能和准确度。 在`code_resource_1`这个文件中，可能包含了项目的源代码，包括SpringBoot应用的启动类、配置文件、控制器、服务层、DAO层以及与Neo4j交互的代码。启动类是应用的入口，配置文件（如application.properties或application.yml）定义了应用的环境变量和设置。控制器处理HTTP请求，服务层封装业务逻辑，DAO层负责数据访问。与Neo4j交互的代码可能使用了Spring Data Neo4j库，它为Spring应用程序提供了与Neo4j的集成，包括对象映射和事务管理。 这个毕设项目结合了SpringBoot的便捷性和Neo4j的图数据处理能力，为医疗领域构建了一个高效、智能的问答系统。开发者不仅需要掌握Java编程和Spring Boot框架，还需要对图形数据库有深入理解，并可能涉及到自然语言处理和机器学习的相关技术。对于学习和实践全栈开发以及知识图谱应用的开发者来说，这是一个非常有价值的项目。

基于SpringBoot和Vue的母婴商场系统是一个专为母婴用户群体设计的电子商务平台，旨在为用户提供安全、便捷的母婴商品购买体验。该系统采用前后端分离的架构，前端使用Vue.js框架，后端基于SpringBoot框架，数据库采用MySQL，确保系统的高性能、稳定性和可扩展性。 系统功能 ​用户模块：用户可以注册、登录、修改个人信息，并管理收货地址和订单。平台支持用户查看购物车、订单状态和历史购买记录。 ​商品模块：平台提供丰富的母婴商品，包括婴儿服饰、玩具、奶粉、护理用品等。商品按类别、品牌和年龄段进行分类，方便用户查找和筛选。每件商品都有详细的描述、图片和用户评价。 ​购物车模块：用户可以将心仪的商品加入购物车，并随时修改商品数量或删除商品。购物车支持批量结算功能，提升购物效率。 ​订单模块：用户可以在线下单，选择支付方式和配送方式。平台支持多种支付方式，如支付宝、微信支付等。用户还可以查看订单详情和物流信息。 ​促销模块：平台提供多种促销活动，如限时折扣、满减优惠、优惠券等，帮助用户以更优惠的价格购买商品。 ​评论与互动模块：用户可以对购买的商品进行评价，并查看其他用户的评价。

该项目是一个基于PyQT和FaceNet卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统，旨在提供一个实用的教育管理工具。PyQT是一个强大的Python图形用户界面库，它允许开发者创建出美观且功能丰富的应用程序。FaceNet则是一种深度学习模型，专门用于人脸识别，其核心是构建一个将人脸图像映射到欧氏空间中，使得同一人的不同面部图像距离接近，不同人的面部图像距离远的系统。 1. **PyQT框架**： PyQT是Qt库的一个Python绑定，提供了丰富的组件和API，用于创建桌面应用程序。在本项目中，PyQT用于设计和实现用户界面，包括登录界面、考勤记录显示、设置界面等。开发者可以利用PyQT的信号与槽机制来处理用户交互事件，如按钮点击、文本输入等。 2. **FaceNet模型**： FaceNet是基于深度学习的模型，通过训练大量的人脸图像数据，学习到人脸特征表示。在考勤系统中，FaceNet的主要作用是对输入的面部图像进行预处理、特征提取和比对。预处理可能包括灰度转换、尺寸标准化等；特征提取则是通过模型的前向传播过程，将人脸图像映射为高维特征向量；比对则是计算两个特征向量的欧氏距离，判断是否属于同一个人。 3. **卷积神经网络（CNN）**： 在FaceNet中，卷积神经网络是核心组成部分。CNN能自动从图像中学习和抽取特征，特别适合处理图像数据。在人脸识别中，多层卷积层、池化层和全连接层的组合可以捕获面部的局部和全局特征，从而实现精确的识别。 4. **环境配置**： 使用本项目前，需要安装Python编程环境，以及PyQT和FaceNet的相关依赖库，如TensorFlow、OpenCV、Numpy等。这些库可以通过pip命令进行安装，同时，确保计算机上已安装合适的CUDA和CuDNN版本以支持GPU加速。 5. **课程设计与毕设项目**： 这个系统适用于计算机科学及相关专业的课程设计或毕业设计，因为它涵盖了深度学习、GUI开发等多个领域，能够帮助学生实践理论知识，提升综合能力。此外，系统的实际应用场景使其具有较高的实用性价值。 6. **系统流程**： 系统通常包括以下步骤： - 用户登录：验证身份。 - 面部捕捉：通过摄像头实时捕获人脸。 - 人脸识别：使用FaceNet模型进行识别。 - 考勤记录：保存识别结果，生成考勤报表。 - 数据管理：存储和查询学生的考勤记录。 通过这个项目，学习者不仅可以掌握PyQT界面开发，还能深入了解FaceNet和CNN在人脸识别中的应用，同时锻炼解决问题和项目实施的能力。对于想要提升自己在深度学习和GUI开发方面技能的人来说，这是一个非常有价值的实践项目。

基于SpringBoot和Vue的在线视频教育平台是一个现代化的数字化学习平台，旨在为学习者、教师和管理员提供高效、便捷的在线教育服务。该平台采用前后端分离的架构，前端使用Vue.js框架，后端基于SpringBoot框架，数据库采用MySQL，确保系统的高性能、稳定性和可扩展性。 系统功能 ​学生模块：学生可以在平台上观看课程视频、参与在线测试、完成作业、查看学习进度和成绩。学生还可以通过讨论区与教师和其他学生互动，提出问题并获取解答。 ​教师模块：教师可以上传和管理课程视频、发布作业和测试、批改学生作业、查看学生学习情况，并通过讨论区与学生进行互动。教师还可以创建和管理课程计划，设置课程内容。 ​管理员模块：管理员负责平台的全局管理，包括用户管理（学生、教师）、课程管理、权限管理、数据统计等。管理员可以查看平台运行数据，进行系统维护和优化。 ​课程模块：平台支持多种形式的课程内容，包括视频、文档、音频等。课程可以按类别、难度和主题进行分类，方便学生查找和学习。 ​互动模块：平台提供讨论区、在线聊天和实时问答功能，促进师生之间的互动交流，提升学习效果。 技术栈 ​前端：Vue.js

基于【SpringBoot】的仓库管理系统 有以下功能模块 基础管理：客户管理、供应商管理、商品管理 进货管理：商品进货、商品退货查询 销售管理：商品销售、销售退货查询 系统管理：部门管理、菜单管理、权限管理、角色管理、用户管理 其它管理：登录日志、系统公告、图标管理、缓存管理 JDK：1.8 数据库：Mysql 5.7 技术栈：SpringBoot+MyBatis+Shiro+LayUI+DTree 提供数据库文件、安装部署必须的配套软件、远程调试服务（另单独收费） 【整体评价】：后端采用比较新的SpringBoot微服务框架，数据库采用MyBatis，前端则采用LayUI，权限管理通过Shiro实现，整体功能较为齐全

【2024计算机毕业设计选题】10套精品毕设项目分享

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