旅行社综合业务管理云平台的设计与实现
这是一篇关于旅行社,DRF框架,业务管理云平台,前后端分离的论文, 主要内容为近年来,随着促进旅游业发展的政策不断出台,我国旅游业的规模不断扩大,使得旅行社公司的经营模式发生转变。传统的线下业务开展模式已经不能满足旅行社公司的发展需要。为增加自身在旅游市场中的竞争力,旅行社公司的管理人员应更多地考虑多元化的盈利模式,多样化的销售网络,以及在线平台的建立、线上和线下平台有效结合的问题。在旅游需求不断扩大的背景下,作为主体的旅行社既要抓住机会开拓市场,又要不断增强其适应危机的能力,并不断完善业务管理机制。通过研究分析国内市场同类型旅行社业务管理系统,发现这些系统存在以下问题:一是功能单一、重复,大量时间浪费在订单来回登记、检查上;二是线上功能的不完善,使得系统失去了快速便捷的优势。因此为旅行社公司定制的业务管理系统的工作重点,应集中在系统的应用综合性上。本文针对国内中小型旅行社企业的实际需求,对不理想部分进行改进完善,设计和开发了旅行社综合业务管理云平台。该平台采用了前端和后端分离的架构模式。使用基于Vue.js的View UI组件库搭建一个前台产品展示网站,以供访客在线购买旅游产品,而后端系统则基于Django Rest Framework框架所开发。选择My SQL数据库实现数据存储。通过Nginx服务器实现了系统在阿里云上的部署,使游客可以通过IP地址对系统进行访问。基于实际需要分析,通过用例分析、业务管理流程图、功能模块示意图等进一步详细地设计了系统的各个业务管理模块功能。本平台主要具备以下几项功能:(1)为广大游客提供在线浏览旅游线路、旅游景点、在线购买支付式旅游商品、查看实时疫情及基本信息管理等服务;(2)为旅行社公司员工提供地区管理、线路管理、项目管理、线下会员组团、前台预订管理、导游管理、财务管理及体温打卡上报等多种管理功能;(3)为旅行社公司管理层提供了计调管理、资源管理等多项业务信息审核录入功能。对于国内中小型的旅行社企业,本文提供了一种在线业务拓展方案。所开发的系统界面友好易用,功能全面综合。它将大大降低旅行社公司信息化的成本,规范公司业务管理流程,并实现人力、财务和资源的优化配置,提高公司运营效益。
基于微服务的智能实验教学管理系统的设计与实现
这是一篇关于在线实验教学,微服务,问答系统,中文分词,前后端分离的论文, 主要内容为随着当今时代互联网技术的不断发展,互联网在各个领域持续赋能,特别是在教育领域中,出现了越来越多的在线教育形式。其中在线学习系统被广泛运用到国内外众多高校的网络教学当中,学生可以随时随地在系统中学习。但是在高校实验教学中,学生遇到的问题往往更加细分化,学生无法快速地从大量的资源中精准定位自己亟需的内容。同时,剧增的用户量对系统的高可用、高并发等性能要求越来越高。因此论文研发设计了一个在线实验教学管理系统,主要工作如下:首先,论文研究了基于Lucene的Elastic Search搜索引擎,并对其内置中文分词组件进行了算法研究与实验分析,阐述了其在实际应用中的存在精确度、匹配度低的问题。随后对第三方中文分词组件IK-Analyzer的算法、工作流程进行了研究,并在实际应用场景中进行实验分析,指出了其受歧义词义干扰大,以及字典规模庞大造成的匹配度低、搜索速度较慢的问题。在此基础上,论文提出了基于Set词库的IKAnalyzer中文分词优化算法。然后,论文进行了需求分析,根据功能性需求主要设计了用户服务模块、讲师管理模块、课程管理模块、文件上传与播放模块、智能问答搜索模块、统计与分析模块。根据非功能性需求,设计了系统软件架构,在传统视图模型控制器(Model View Controller,MVC)架构的基础上,采取了前后端分离架构对项目前后端开发进行解耦,进一步降低系统耦合,采用了微服务架构实现了易扩展、高可用、高性能的系统架构。在前端项目中,系统运用了Vue+Element-ui框架开发前端页面,并使用Echarts框架实现网站统计数据的可视化图表展示,应用Kibana实现系统日志的可视化展示。在后端项目中,系统采用了Spring Cloud+Spring Boot+Mybatis-Plus+Nginx等框架,角色权限管理方面,采用了Spring Security框架,与传统权限管理工具相比,其具有更高的可扩展性。在系统问答模块中,引入Elastic Search智能搜索引擎,以及基于Set词库的IK-Analyzer中文分词优化算法。最后,在系统部署方面,采用了Docker+Jenkins进行自动化部署,使得部署流程简单高效,为扩展服务器提供了便捷。在测试方面,论文采用Swagger组件自动生成接口文档并进行了接口测试,对各个模块进行了功能测试,确保了各功能模块的稳定运行,同时对系统的响应时间、并发性能进行了测试,保证了系统的低响应、高可用的优良性能,满足了用户的需求。
基于图形化编程的创客教具设计与研究
这是一篇关于创客教育,Scratch3.0,React,可交互式编程环境,前后端分离的论文, 主要内容为“创客”教育是国外首先提出的一种新型的教育模式,是未来教育改革与人才培养的趋势,在国外,Scratch编程作为信息技术课程被广大学生所喜爱。目前市场上大多是基于Scratch二次开发的可视化、积木式工具,而且大部分只能实现基础的动画、故事、数学等逻辑编程,无法支持后续的电子机械类课程的教学活动。例如北斗作为国家重要的战略新兴产业,很多创客教具不支持北斗芯片的运行,无法让北斗工程以简洁的积木块形式走进中小学课堂。由此,本文设计了基于Scratch3.0并结合电子、智能传感技术于一体的图形化编程平台,不仅可以实现常规的逻辑编程,还可以满足对电子机械类课程的学习,更提升了学生的创新实践能力。图形化编程平台使用前后端分离技术开发前端客户端和后台服务端,前端的GUI使用React技术栈进行开发,以组件化封装、状态管理以及优化的虚拟DOM(Virtual DOM)等特性构建出系统的用户界面。谷歌的Blockly技术拥有一种快速开发可视化编程接口的能力,开发者可以在网页端和移动端添加一个可视化的代码编辑器。然后以虚拟机技术解析运行Blockly所创建的代码生成器,创建一种高动态的可交互式编程环境。最后以Node.js为运行时环境,构建完整的可视化编程的用户界面。后台服务端则以J2EE的Spring Boot框架进行开发,实现会员注册登录、用户信息管理、社区作品分享等业务逻辑。以RESTful API、Hibernate技术提供接口,以JSON数据格式完成前端与后台数据库之间的数据交互。社区服务支持对气象监测、北斗定位、智能门禁等硬件课程的学习,还支持对硬件传感器进行扩展,以便于用户使用Arduino主控板进行传感器代码的编译上传,随后得到传感器数据,完成硬件课程的学习,实现创客教具的设计与开发。
“一带一路”农产品贸易可视化系统设计与实现
这是一篇关于一带一路,农产品进出口,数据可视化,前后端分离的论文, 主要内容为随着“一带一路”的发展以及我国农业化进程的加快,大量的科研人员在此背景下开展“一带一路”农产品贸易的相关课题。这些学者大都致力于定性分析和宏观把握,这就需要一个可以对数据进行量化分析和预测的可视化平台来提供数据支持。由于“一带一路”农产品的数据源比较分散,多数网站并没有实现可视化功能,只有极个别网站对“一带一路”农产品贸易数据做了可视化功能,但可视化程度低、交互性较差。这些领域的研究人员大多是经济、历史相关学科的研究人员,数据问题也就成为他们研究过程中的一大难题。因此,在“一带一路”背景下,开发一个能够集成数据、管理数据和数据可视化的系统,这对于辅助决策和科学研究具有一定意义。本文采用前后端分离的开发模式,以“一带一路”农产品贸易数据为基础,搭建“一带一路”农产品贸易可视化系统。首先对可视化方式和数据特点进行研究,根据目前存在的问题和不同用户的需求,研究设计了交互查询、时空数据展示、交互图表等不同的可视化交互方式。其次本文运用了Vue、Express、ECharts、My SQL等技术,开发了数据可视化功能和可视化数据管理功能,实现了对“一带一路”农产品贸易数据的快速查询、可视化分析和数据管理。最后,以本系统数据为基础,对“一带一路”沿线与中国的农产品进出口额进行预测分析,并进行可视化。本文使用的可视化方式,能够凸显“一带一路”对于农产品贸易的影响程度,便于使用者能够从时间、空间等不同维度对数据进行分析。用户还可以根据需求对数据进行快速检索,管理和显示。本系统最终完成了数据集成、可视化程度高、交互性好的预期,有助于辅助科研人员和决策者,进行科学决策。
考虑充电需求的电动车辆物流配送路径问题研究
这是一篇关于电动车辆路径问题,遗传算法,充电站算法,WebGIS,前后端分离的论文, 主要内容为随着能源紧缺和环境污染问题的日趋严重,近年来电动汽车得到了大力推广。受到政策推动等因素的影响,作为高耗能和高污染的物流行业,开始越来越多地使用电动汽车执行城市物流支线配送任务。而现阶段,电动物流车受到续航里程的限制,配送过程中经常需要充电,加上充电站覆盖率不足以及司机的里程焦虑等因素的影响,配送线路的选择成为难题。同时,目前的物流企业也缺少对电动车辆配送任务的统一规划。电动物流车的运营特征决定了它与一般燃油车的路径规划问题的理论与方法具有很大的不同,尤其是对充电站的选择大大增加了问题的复杂性。因此,提出有效的电动汽车路径规划模型,设计算法进行求解,并为相关企业建设应用系统平台,具有较强的理论意义和现实意义。本文的主要研究内容和成果包括:(1)考察车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)近十年来的新分支电动车辆路径问题(Electric Vehicle Routing Problem,EVRP)的研究进展,得到问题相关理论基础;赴物流网点对货车司机进行调查采访,得到行业实际生产的现状。结合理论与实际,提出了带容量约束和单边软时间窗并考虑充电续航的问题模型CEVRPTW(Capacitated Electric Vehicle Routing Problem with Time Windows),给出了模型的假设前提、符号表达、约束条件和求解公式。(2)CEVRPTW是一个典型的EVRP问题,因此本文首先总结了目前考虑充电问题的EVRP研究,归纳出学界使用遗传算法求解问题时最常用的两种染色体编码方式(即映射规则):充电站直接编码算法(Directly Coding Algorithm,简称DC算法)和充电站最近邻插入算法(Nearest Neighbor Inserting Algorithm,简称NNI算法),并分析了两者的优势与不足。在此两种算法的基础上进行改进,提出了充电站综合分析插入算法(Comprehensive Analysis Inserting Algorithm,简称CAI算法):充电站不直接参与染色体编码,而是到解码时,在每一个备选弧段上分别考虑前最近邻、后最近邻以及总和最优等三种方案,再选出最优的插入位置和充电站。然后从理论上给出了CAI算法优于前两者的数学证明。使用Python语言,基于Geatpy计算框架实现了三种算法,设计多组模拟算例,对三者进行测试实验,结果表明,CAI算法的可行解率和可优化上限皆为最佳,在所有测试中的平均求解结果均比其它算法更优,目标函数值可以节省5%-20%,但执行效率也为三者中最慢,程序耗时是其它算法的2倍以上。(3)以物流企业管理者为用户对象,开发了一套B/S架构的基于WebGIS技术的物流配送路径规划系统。以CAI作为系统的算法模块,并加入本文提出的一种回路缓存策略,在实验测试中程序执行时间可以节省95%左右,较好地解决了CAI算法执行效率较低的问题;节点算路和地图交互功能通过百度地图开放平台实现,使得算路结果精确,地图交互友好;前后端系统分别使用Vue.js和Spring Boot进行开发,实现了前后端的完全分离,减少了系统的耦合度,增强了易维护性和可扩展性。用户可以在浏览器上查看和操作地图,并在后台管理节点和车辆等信息数据,可视化清晰,且操作简便。本文提出的CEVRPTW问题模型和CAI算法,丰富了EVRP领域的相关理论;开发的物流配送路径规划系统,为物流企业降低配送运营成本提供了技术支撑。
融资租赁业务管理系统的设计与实现
这是一篇关于融资租赁,前后端分离,自主审核流的论文, 主要内容为融资租赁是一种金融服务创新,是贸易、金融、租借三结合的产物。随着“一带一路”国家战略的实施,企业通过融资租赁带动设备出口的需求在不断增大;城镇化、工业化和农业现代化进程的推进,为相关领域的设备融资租赁业务的扩张提供了新的空间;财税改革的税收优惠政策下,更多的企业从节税角度选择以融资租赁方式而非直接购买方式获取设备。融资租赁业在国民经济和市场体系中正发挥着越来越重要的作用。融资租赁业务的发展,为推动我国经济结构的转型,加快实施新旧动能转换,推动金融与实体经济的融合发展,解决中小企业的融资困难,提高企业的经营发展水平起到了良好的促进作用。经济新常态下,融资租赁业在我国国民经济和市场体系中发挥着越来越重要的作用,备受中小企业青睐。随着融资租赁业务数据量渐渐的增加,线上融资租赁比传统线下方式的行业优势更为明显。当前国际上的融资租赁信息化虽已相当成熟,但很难本土化。少数大型融资租赁企业的业务支撑系统功能繁杂,价格高昂,大多数中小型企业难以负担,无法满足企业的发展需求。众多中小融资租赁企业迫切需要适合本土自身业务需求的经济易用的融资租赁信息系统,以最大限度的满足自身业务特点。本文基于国内融资租赁行业的现实需求,设计并实现了面向中小企业的融资租赁业务平台。该平台采用REST风格前后端分离架构,融资租赁管理系统应用了前后端分离开发模式,前端采用基于Vue的View UI组件库,后端基于Django Rest framework对系统进行搭建。同时加入了自己编写的工作流组件,工作流组件实现了融资租赁公司可以不通过代码就能自主设计审核流的功能。基于需求分析,设计了八个功能模块和数据库,同时通过流程图、功能模块图进一步详细设计了系统的各个功能。本平台主要实现的功能:(1)为承租公司提供了在线融资申请审核、放款确认、合同更改申请和基本信息管理。(2)为融资租赁公司职员提供了融资立项申请、信用评估、项目管理、放款管理、押品管理、还款管理、档案管理、客户管理、逾期管理和催收管理等功能。(3)为融资租赁公司管理层提供了融资申请审核、项目审核、合同更改申请审核等多个流程的审核。本文面向国内中小融资租赁企业提供了一个线上业务解决方案,所实现的系统友好易用,能显著降低中小融资租赁企业的信息化成本,规范业务运行管理过程,提高企业运营效益。
无人机综合管理与智能分析平台的设计与实现
这是一篇关于无人机管理,任务实时监控,WebSocket,数据可视化,前后端分离的论文, 主要内容为如今多旋翼无人机凭借其操控灵巧、安全性高、可垂直升降等特性,在各行各业中的应用越来越广泛,尤其在一些关键时刻,无人机甚至能起到人无法替代的作用。与此同时,无人机的迅速发展与应用背后也萌生出一些亟待解决的问题,比如缺乏无人机相关设备与人员的规范化管理,无人机执行作业时需要无人机操作员全程操控遥控器,后台指挥中心的工作人员无法获悉现场画面与无人机信息,无人机拍摄搜查无法做到实时目标检测,再是无人机执行任务生成的大量数据,没有得到充分利用与可视化展示等。针对上述问题,本文以无人机在公安警务应用为例,提出一种B/S模式解决方案。采用微服务的理念,依据业务需求通过隔板模式将功能进行拆分,把web服务、接口服务、视频直播和图像识别分别独立成可交付的服务单元,分布式部署。网站开发采用前后端分离模式,前端采用Vue+ElementUI主体框架,并基于npm+Webpack进行模块化管理;后端接口采用Spring Boot+Mybatis主体架构,使用Maven构建工具进行依赖管理;数据库采用了关系型数据库MySQL和文件库进行数据和视频文件的存储,并采用缓存技术提升数据的查询响应性能;前后端通过Axios实现请求响应式交互,对于实时获悉信息情况采用WebSocket实现全双工双向通信。通过搭建nginx+rtmp直播服务器,并调用基于深度学习的图像识别服务提供的网络模型与训练权重,通过Darknet深度学习框架进行视频帧目标检测,最后通过ffmpeg进行视频推流。该无人机综合管理与智能分析平台,实现了无人机设备以及团队人员的综合化管理;用户可以通过电子地图精准创建预设飞行任务与进行航线规划,并可以通过三维地图进行航线查看;在无人机执行任务过程中,后台指挥中心工作人员通过该平台能够实时获悉现场画面、定位无人机位置以及无人机实时状态信息等,并可以在直播过程中实时目标检测;此外,针对无人机生成的大量数据,提供了可交互的可视化数据统计报表。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设助手 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/45301.html
