基于微信小程序的大学班级管理系统的设(作业 考勤 请假 投票)

文章目录

项目介绍

能做的就做,不能做的忽略 这个单子漏了,忘记录了,麻烦哥哥

1)在线请假系统:实现学生在线请假功能,包括请假原因、时间等信息的填写,并提供辅导员在线审批的功能。系统可以自动计算请假天数和审批状态。学生用户(班级公告、班级活动、热门活动、课程查询、成绩查询、奖惩信息查询、请假申请、班干信息、学籍预警、辅导员交流、个人信息管理)。班干用户:在学生功能的基础之上,班级干部能够发布班级的活动和公告辅导员用户:辅导员由后台管理员进行添加,辅导员能够对自己的信息进行修改,能够审核对应的班级的一些请假信息。同时辅导员对于学生的成绩进行查询,同对于一些成绩比较不理想的学生进行学习成绩的预警,能够对班级活动进行审批。整个辅导员是班级管理或程序中的一个在系统中集成一个在线交流平台,使学生、班干和辅导员重要监督的角色。后台管理员:后台管理员主要负责对班级整个信息的管理和维护。班级中能够更方便地进行实时沟通和信息共享。学生的基本信息管理功能,可以批量导入学生信息,同样课程信息的管5)权限管理细化:理功能,支持批量导入,学科成绩的管理功能,支持批量导入,班于信息的管理,以及辅导员信息的管理。

2)实时活动审批:班千发布班级活动后,辅导员可以进行实时的在线审批,提高活动发布和批准的效率。审批结果可及时通知相关人员。1)

3)可视化学业统计:利用图表库实现学生学业情况的可视化统计,为辅导员提供直观的数据图表,帮助其更好地监管和管理班级。

4)在线交流平台:

对用户权限进行更细致的管理,确保每个用户只能访问和修改其具有权限的信息。这有助于提高系统的安全性和隐私保护。

6)自动化数据导入:实现与学校其他系统的数据交互,实现自动导入学生基才信息、课程信息和成绩信息,减少手动数据输入的工作。




主要技术与实现手段

本系统支持以下技术栈

数据库 mysql 版本不限

小程序框架uni-app:使用Vue.js开发跨平台应用的前端框架,编写一套代码,可编译到Android、小程序等平台。

用户交互与界面设计:微信小程序的前端开发需要保证用户界面的美观性与易用性。采用Vue.js等技术提升前端交互效果,并通过用户测试不断优化UI设计

数据库工具:Navicat/SQLyog等都可以

小程序端运行软件 微信开发者工具/hbuiderx

系统开发过程中,主要采用以下技术:

(1) Spring Boot/flask/django/Thinkphp-Laravel:作为后端开发框架,实现API接口、用户管理等。

(2) MySQL:作为数据库,存储数据信息、用户数据等。

(3) 微信小程序:作为前端开发平台,实现界面设计与交互逻辑。

(4) Redis:用于缓存机制,提高系统的响应速度与性能。

(5) ECharts:用于展示用户反馈数据等信息。

1.Spring Boot-ssm (Java):基于 Spring Boot/ssm 构建后端服务,处理业务逻辑,管理数据库操作等。

2.python(flask/django)--pycharm/vscode

3.Node.js + Express:使用 Node.js 和 Express 框架搭建处理用户请求、数据交互、订单管理等。

4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

系统设计与实现的思路

需求分析:收集用户需求,明确功能模块和性能指标,为系统设计提供基础。

功能设计:依据需求分析,设计小程序端和电脑pc端功能,确定模块交互流程。

数据库设计:规划数据库表结构,涵盖本系统信息。

前端开发:利用微信小程序技术开发前端界面。

后端开发:基于Spring Boot/flask/django/Thinkphp-Laravel框架和Java语言实现后端服务,处理业务逻辑和数据库交互。

系统实现:整合前后端开发成果,完成系统部署。

系统测试(功能测试):对系统进行全面功能测试,验证模块功能,确保系统稳定运行。

系统设计方法

完成报告初稿:根据前期准备,完善开题报告内容,确保逻辑清晰、论据充分。

提交开题报告:将开题报告电子文档提交给指导老师或评审委员会,获取反馈意见

明确开发流程:制定详细的项目开发计划,包括需求分析、系统设计、系统实现、系统测试、上线运营等阶段的具体任务和时间节点。

资源配置:根据项目需求,分配开发团队资源,确保各阶段任务顺利进行。

文献综述法:查阅相关文献,总结研究成果,为系统设计提供理论依据。

调查法:通过问卷和访谈收集需求和意见。

案例分析法:分析现有对应系统案例,总结经验教训,优化系统设计。

原型设计法:构建系统原型,收集反馈,迭代优化设计。

java类核心代码部分展示

java 复制代码
 /**
     * 协同算法(基于用户的协同算法)
     */
    @RequestMapping("/autoSort2")
    public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,ShangpinfenleiEntity shangpinfenlei, HttpServletRequest request){
        String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();
        Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());
        // 查询订单数据
        List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper<OrdersEntity>());
        Map<String, Map<String, Double>> ratings = new HashMap<>();
        if(orders!=null && orders.size()>0) {
            for(OrdersEntity o : orders) {
                Map<String, Double> userRatings = null;
                if(ratings.containsKey(o.getUserid().toString())) {
                    userRatings = ratings.get(o.getUserid().toString());
                } else {
                    userRatings = new HashMap<>();
                    ratings.put(o.getUserid().toString(), userRatings);
                }
                if(userRatings.containsKey(o.getGoodid().toString())) {
                    userRatings.put(o.getGoodid().toString(), userRatings.get(o.getGoodid().toString())+1.0);
                } else {
                    userRatings.put(o.getGoodid().toString(), 1.0);
                }

            }
        }
        // 创建协同过滤对象
        UserBasedCollaborativeFiltering filter = new UserBasedCollaborativeFiltering(ratings);

        // 为指定用户推荐物品
        String targetUser = userId;
        int numRecommendations = limit;
        List<String> recommendations = filter.recommendItems(targetUser, numRecommendations);

        // 输出推荐结果
        System.out.println("Recommendations for " + targetUser + ":");
        for (String item : recommendations) {
            System.out.println(item);
        }

        EntityWrapper<ShangpinfenleiEntity> ew = new EntityWrapper<ShangpinfenleiEntity>();
        ew.in("id", recommendations);
        ew.eq("onshelves","1");
        if(recommendations!=null && recommendations.size()>0 && recommendations.size()>0) {
            ew.last("order by FIELD(id, "+String.join(",", recommendations)+")");
        }

        // 根据协同结果查询结果并返回
        PageUtils page = shangpinfenleiService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, shangpinfenlei), params), params));
        List<ShangpinfenleiEntity> pageList = (List<ShangpinfenleiEntity>)page.getList();
        if(recommendations!=null && recommendations.size()>0 && pageList.size()<limit) {
            int toAddNum = limit-pageList.size();
            ew = new EntityWrapper<ShangpinfenleiEntity>();
            ew.notIn("id", recommendations);
            ew.orderBy("id", false);
            ew.last("limit "+toAddNum);
            pageList.addAll(shangpinfenleiService.selectList(ew));
        } else if(pageList.size()>limit) {
            pageList = pageList.subList(0, limit);
        }
        page.setList(pageList);

        return R.ok().put("data", page);
    }


 

结论

该生选题结合当前行业最新的热点,具有一定的实际应用价值,对现实中的系统开发能够提供较为有效的解决方案,满足了用户的日常生活日益增长的需求,能够对该生在计算机科学与技术专业学习的知识和技术进行有效的综合实践和检验。该选题的难度适中、工作量饱满、进度安排合理、前期基础或工作条件能够支撑选题研究,接下来按照功能模块进行了系统的详细设计与实现,在开发过程中,注重代码的规范性和可维护性,并进行了充分的测试以确保系统的稳定性和安全性,最后对系统进行了全面的测试与评估,包括功能测试、性能测试、安全测试等。开发文档完备。

(1)功能上应能够满足目前毕业设计的有关规定,核算准确,自动化程度高,操作使用简便。

(2)性能上应合理考虑运行环境、用户并发数、通信量、网络带宽、数据存储与备份、信息安全与隐私保护等方面的要求。

(3)技术上应保持一定的先进性,选择合适的开发工具(如java(SSM+springboot)/python(flask+django)/thinkphp/Nodejs/等)完成系统的实现,这些技术的选择旨在确保系统的跨平台兼容性、高性能和可扩展性。

(4)实现的系统应符合大众化审美观,界面、交互、操作等方面尊重用户习惯。

(5)严格按照毕业设计时间进度安排,有计划地开展各阶段工作,保质保量完成课题规定的任务,按时提交毕业设计说明书等规定成果。

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