高校学生工作管理平台的设计与实现
这是一篇关于B/S,管理平台,Django,DeepFM的论文, 主要内容为随着我国政策的不断开放,社会经济的不断提高,教育信息化已经成为支撑国内高校教学研究、科研建设和管理工作的关键节点。高等院校作为前沿技术落地的最佳载体之一,纷纷开始探索信息化技术在校园各业务领域中的实际应用。其中学生管理工作作为高校管理工作中的一项中心任务,设计和实现简单易用、流程清晰化、功能多样化的学生工作管理平台的任务尤为重要,项目的实现将会提高学生管理业务准确性,节约管理工作成本,完善学校信息化体系结构。本人对北京交通大学学生工作管理工作所存在的问题进行了认真的分析和需求的调研,设计并实现了满足学校工作需求的学生工作管理平台,本人主要完成该平台中的通知公告模块、学生管理模块、资助管理模块、精准资助模块和系统管理模块,其中精准资助模块选用Deep FM算法建模实现困难生推荐,并进行了详细的对比实验。项目选用前后端分离的开发模式并使用Python语言实现,前端开发选用Vue框架,后端选用适合快速开发企业级网站的Django的Web框架。并通过Django的对象关系映射,即ORM技术与My SQL数据库实现读写的交互,最后选用Nginx完成项目部署,并实现负载均衡。笔者在本文的撰写过程中严格遵循软件开发流程,首先根据学生工作处的业务需求,通过构建系统模块图和用例图进行详细的需求分析,划分平台参与角色并设计和说明该平台各模块的具体功能点。然后围绕系统流程图、活动图、类图及时序图等图表的描述对系统各模块的详细设计进行了详细的介绍并展示该平台的运行效果。最后设计覆盖系统使用全场景的测试用例,对系统进行严格的功能性和非功能性测试,以保证系统的正常运行。总体来说,该平台各项测试结果均符合预期,项目上线后服务全体师生,且使用反馈良好。
北方地区小型养猪场数字化管理系统研究
这是一篇关于规模化养猪场,Django,数字化管理系统,Python,信息化的论文, 主要内容为为解决当前我国小型规模化养猪场饲养管理粗放,缺乏系统化管理,无法标准化、流程化等问题,本课题以内蒙古农业大学海流图现代养猪场(以下简称海流图现代养猪场)为研究对象,全面分析其饲养工艺流程及数字化管理需求,以此为切入点构建小型规模化养猪场数字化管理系统。该系统包括基础数据、生猪管理、母猪管理、饲料管理、药品管理和环境监控等六个基础模块及统计分析和智能预警两个重点模块。基于Django框架及Python编程语言,实现系统结构功能,使饲养各个环节的管理全程数字化。其中,统计分析模块分别对猪场死亡率、分娩率、疾病情况、母猪非生产天数(NPD)等数据进行动态分析,为生猪生产管理提供智能化决策信息,提高生产效率和经济效益。智能预警模块对繁育重要时间节点进行智能提示,进一步提升繁育环节的精准管理能力。系统开发采用Web 2.0技术平台,以结构化开发方法与面向对象的思想,基于B/S(浏览器/服务器)架构模式和Django作为开发框架,以Python3.0为前端开发语言,选用SQLite关系型数据库作为后台数据库服务器,结合HTML、CSS、JS等开发工具共同实现系统前端开发。管理系统具备以下功能:(1)主要实现猪场的生产管理和猪只资料数字化管理,包括猪场基础数据管理、母猪管理、生猪管理、药品管理、饲料管理和环境监控等模块,实现信息的搜索、添加、编辑、批量删除、Excel导出和打印等功能。(2)对母猪发情、配种、初检、复检、分娩和断奶等繁育环节进行智能提示。(3)针对猪场分娩率、死亡率、产仔情况分析、疾病情况、母猪非生产天数(NPD)分析和死淘汰原因分析等生产数据进行统计,并实现图表分析功能。综上,该系统为猪场养殖提供数据支撑,促使猪场标准化运作,实现了养猪场各个生产环节的数字化管理,提高了猪场养殖信息化管理水平,使养猪场取得更好的经济效益和社会效益。
基于WebGIS的滑坡监测数据管理分析系统设计与实现
这是一篇关于Web GIS,滑坡监测数据,系统设计,Django,ARIMA的论文, 主要内容为滑坡是我国发生最为频繁的地质灾害,直接威胁着人们的生命财产安全。十四五规划中提出了需要增强公共设施应对地质灾害的能力,并构建应急指挥信息和综合监测预警网络体系,以提高防灾减灾抗灾救灾能力。迫切需要对滑坡等地质灾害展开监测工作,构建滑坡监测数据管理与分析系统,并能够为滑坡地质灾害预警预报、治理、生态修复、成因分析等工作提供基础数据资料。文中主要从滑坡监测数据管理和分析角度出发,综合考虑了系统功能的可扩展性、系统运行和维护的便利性等方面,采用B/S架构模式作为系统整体架构,结合Vue和Django以前后端分离方式设计并实现了基于WebGIS的滑坡监测数据管理与分析系统。在系统搭建过程中,先是探讨和分析了构建WebGIS系统所涉及的相关技术方法,然后研究了滑坡监测方法、数据处理方法和ARIMA时间序列预测算法,最后结合My SQL等数据库技术、Vue Cesium地图引擎模块和Web图形技术等来完成整个系统搭建。论文主要研究成果如下:(1)研究了对滑坡监测数据整理、预处理和分析的流程方法,利用Python结合Pandas、Stats Models等模块实现对滑坡监测数据的自动化处理和ARIMA时间序列预测分析等方法。其中自动化处理包括监测数据的处理方法、基于3σ法则的异常值检测方法和Hermit插值方法等,并在系统后端中进行封装和使用;(2)结合系统需求分析,首先从系统设计目标、系统功能设计和系统架构设计三个方面对系统进行了总体设计,然后对数据库选择进行分析,最后综合比较下选取My SQL数据库来实现对滑坡监测数据及其相关信息的存储,并设计了8个数据库信息表;(3)在系统后台中,使用Django实现了对滑坡监测数据的信息化管理,设置仅当用户通过JWT认证后,系统前台才能获取到系统后台提供的RESTful API接口数据。在系统前台中,利用Vue结合Web图形技术实现对RESTful API接口数据的可视化以及通过Vue Cesium去实现一些GIS相关功能;(4)通过VueCesium实现了量算工具、绘制工具、调用在线地图服务和本地地图服务等功能,还实现在Web地图中即可清晰直观地展示出监测设备的空间位置、运行状态和预警预报状态以及滑坡的预警预报状态等。论文中已基本实现了系统功能设计中的所有功能,并将南川区李家湾滑坡监测项目中的部分监测数据上传至系统数据库中,并对系统功能进行了测试,结果表明系统运行性能良好,已基本符合预期要求。但对于系统界面、部分功能以及系统性能优化等方面,还需要进一步去完善。
光伏发电智能运维系统的设计与实现
这是一篇关于智能运维,Django,Echarts,监控,告警的论文, 主要内容为随着我国对光伏行业的政策支持和价格补贴,光伏信息化建设已步入了快速发展的新阶段。然而,在生产中,光伏电站必须保证24小时不间断运行,电站运维工作面临严峻的挑战。目前,部分光伏电站虽然采取了信息化的运维方式,但是运维系统操作复杂,用户学习成本高,设备状态和运维流程无法进行有效评估。同时,设备故障难以及时定位,大部分故障需要人工巡检的方式进行排除。电站运维作业的优劣完全取决于运维人员的效率和专业水平,导致电站运维效率低下。针对以上问题,本文设计并实现了一款基于Django框架的光伏发电智能运维系统。系统采用B/S架构,使用Python语言开发,利用My SQL数据库存储运维数据和发电数据,从而实现电站的运维智能化和数据可视化。本文研究内容如下:首先,通过对光伏电站现有运维模式的实际调研,发现了当前运维工作中存在的问题,从而提出了论文的选题背景和意义。在对光伏电站运维国内外研究现状进行分析之后,阐述了论文主要研究内容。同时,确定了开发本系统所需的关键技术。其次,采用将设备管理、智能监控、日志管理、用户管理和历史数据查询等功能进行模块化设计的理念,通过用例图和用例描述表的方式对系统各功能模块需求进行了业务流程分析和建模。从系统安全性、实时性和可靠性角度分析了系统非功能性需求,从技术、经济和运行环境角度分析了系统实现的可行性。再次,在系统需求分析基础上,设计了系统的拓扑结构、技术架构、系统项目结构和功能架构。结合模块类图、序列图和流程图详细阐述了各模块的设计和实现过程。按照系统的模块结构,对系统的数据库进行了设计,详细分析了系统数据库表之间的关系和表中各字段的含义。最后,对系统进行了测试环境的部署,完成系统的测试分析。针对系统核心功能进行了测试用例设计,分析测试结果并对存在问题的程序进行了修改并通过测试。在此基础上又对系统的性能、安全性和兼容性指标进行了测试。目前,光伏发电智能运维系统经用户的使用反馈和系统测试验证,本系统实用性和稳定性表现良好,满足电站运维人员基本业务需求,有效改善了电站运维管理模式,系统符合预期设计目标。
基于WebGIS的滑坡监测数据管理分析系统设计与实现
这是一篇关于Web GIS,滑坡监测数据,系统设计,Django,ARIMA的论文, 主要内容为滑坡是我国发生最为频繁的地质灾害,直接威胁着人们的生命财产安全。十四五规划中提出了需要增强公共设施应对地质灾害的能力,并构建应急指挥信息和综合监测预警网络体系,以提高防灾减灾抗灾救灾能力。迫切需要对滑坡等地质灾害展开监测工作,构建滑坡监测数据管理与分析系统,并能够为滑坡地质灾害预警预报、治理、生态修复、成因分析等工作提供基础数据资料。文中主要从滑坡监测数据管理和分析角度出发,综合考虑了系统功能的可扩展性、系统运行和维护的便利性等方面,采用B/S架构模式作为系统整体架构,结合Vue和Django以前后端分离方式设计并实现了基于WebGIS的滑坡监测数据管理与分析系统。在系统搭建过程中,先是探讨和分析了构建WebGIS系统所涉及的相关技术方法,然后研究了滑坡监测方法、数据处理方法和ARIMA时间序列预测算法,最后结合My SQL等数据库技术、Vue Cesium地图引擎模块和Web图形技术等来完成整个系统搭建。论文主要研究成果如下:(1)研究了对滑坡监测数据整理、预处理和分析的流程方法,利用Python结合Pandas、Stats Models等模块实现对滑坡监测数据的自动化处理和ARIMA时间序列预测分析等方法。其中自动化处理包括监测数据的处理方法、基于3σ法则的异常值检测方法和Hermit插值方法等,并在系统后端中进行封装和使用;(2)结合系统需求分析,首先从系统设计目标、系统功能设计和系统架构设计三个方面对系统进行了总体设计,然后对数据库选择进行分析,最后综合比较下选取My SQL数据库来实现对滑坡监测数据及其相关信息的存储,并设计了8个数据库信息表;(3)在系统后台中,使用Django实现了对滑坡监测数据的信息化管理,设置仅当用户通过JWT认证后,系统前台才能获取到系统后台提供的RESTful API接口数据。在系统前台中,利用Vue结合Web图形技术实现对RESTful API接口数据的可视化以及通过Vue Cesium去实现一些GIS相关功能;(4)通过VueCesium实现了量算工具、绘制工具、调用在线地图服务和本地地图服务等功能,还实现在Web地图中即可清晰直观地展示出监测设备的空间位置、运行状态和预警预报状态以及滑坡的预警预报状态等。论文中已基本实现了系统功能设计中的所有功能,并将南川区李家湾滑坡监测项目中的部分监测数据上传至系统数据库中,并对系统功能进行了测试,结果表明系统运行性能良好,已基本符合预期要求。但对于系统界面、部分功能以及系统性能优化等方面,还需要进一步去完善。
基于Hadoop和Django的电商用户画像系统
这是一篇关于用户画像,Django,Bootstrap,标签系统,Hadoop的论文, 主要内容为近些年,数据科学和大数据的概念被媒体炒得热火朝天,数据不限于互联网产生的数据,金融、医疗、制药、政府、零售行业等行业都会产生大量的数据,数据在各行各业的影响力与日俱增。人们的日常行为也被数据化了,网络购物、通信、浏览新闻、搜索信息、评论都会被记录下来,我们可以依赖于充足且廉价的计算能力深入研究人类的行为,更好的认知人类自身。用户画像,即用户信息标签化、数据化。企业通过收集研究消费者静态信息数据和动态行为数据,抽象出用户的商业全貌帮助企业定位目标人群以及满足各类用户需求。随着电子商务市场的不断增加,各大电子商务网站把用户价值和数据驱动都列为公司的价值观。传统的用户画像过多的依赖于客观和过往的经验,因此需要一个操作简单但是功能强大的用户画像系统让用户分析平台化简单化、智能化,让平时累积的数据为电子商务公司带来实际的价值。本文从电商运营分析员工的角度出发,结合企业生产环境中常用稳定的用户画像方案和架构,同时参照大数据环境下不断涌现的新兴技术和工具,提出将稳定架构与新兴技术相互结合来优化用户画像的方案,最后实现出的一套电商用户画像系统包含标签系统、指标看板、用户视图、极光平台、工作中心功能健全的软件系统。系统的前端展现使用了比较被欢迎的Bootstrap框架,使得页面布局合理清晰,同时使用了Ajax、jQuery、Echarts等先进的前端技术进行数据的可视化。后端使用了高性能的Django开发框架,并结合Hadoop分布式计算框架存储计算电商用户使用网站的源数据包括静态信息数据、动态行为数据,使用MySQL数据库保存系统功能管理数据,而用户的属性标签、人群信息、业务统计数据使用MongoDB非关系型数据库存储,提供了高性能、高可靠的后台存储功能,从而构建出一套安全稳定性好、可扩展性高的用户画像系统。
基于视频分享社交系统后台的设计与研发
这是一篇关于模板库,视频分享,社交网络,Python,Django的论文, 主要内容为近年来,随着智能手机的普及,智能终端超越PC(Personal Computer)机成为主流,人们社会正式进入了移动互联时代。随着移动互联时代的到来,一个个性化推荐的时代在人们面前展开,每个普通人都想记录下生活的精彩瞬间并同时与亲朋好友分享。但是目前市场上的视频拍摄软件,功能却非常的单一,因此在此背景下,一种能够记录并编辑出用户所要的视频软件的研发正是研究课题的主要内容和任务。研究课题“基于视频分享社交系统后台的设计与研发”所涉及的项目是以“人人都是摄影师”为主题思想而设计的,主要是通过为用户提供丰富各式各样的模板库的选择,让用户自己根据爱好需求通过该软件选择所需的模板,拍摄出自己想要的视频,并通过该软件丰富的编辑工具,对所拍摄的视频进行编辑,制作出优美的视频,并通过视频分享软件满足与不同好友用户进行交流的需求,从而反过来提升该软件的知名度的需求。视频分享社交系统的后台设计,采用的是以Python作为主流语言。应用Python的Django框架进行开发,采用MVC(Model View Controller)软件设计模式,具有较强的扩展性。该项目采用B/S(Browser Server)架构来实现了系统后台设计,将海量模板库、用户信息和拍摄的视频信息存储在云服务器上。为了方便非专业人员对后台数据资料进行管理,课题研究项目又开发了可视化豆蔻视频管理后台,管理员通过给定账号和密码,可对视频模板库进行上传和更新,对用户资料、视频文件进行管理,全方位保障豆蔻视频的正常运行。在对豆蔻视频项目的开发过程中,主要涉及了云服务存储、Django框架下缓存、视频流行度进行探索。通过DWOLB(dynamic well-organized load balancing)算法对云服务器负载均衡进行优化,在保证性能同时,节省耗电量,节约能源;Django框架对缓存中数据的关键字key进行封装,通过重新设置前缀,确保缓存数据的安全性;利用FPPF(Forgot Past Predict Future)算法对视频流行度进行预测,大大提高了预测能力。完成了对服务器共享缓存数据、OAuth2.0认证协议、数据对象序列化的处理和实现。
基于Django和Celery框架的进度管理平台的设计与实现
这是一篇关于Django,MTV模式,Celery,并行架构,进度管理的论文, 主要内容为在项目版本迭代的过程中,为了从不同的角度控制项目质量,往往会通过各种平台对项目进行检测,这些质量标准影响着项目进度的推进。随着对项目要求标准的提高和项目管理工具的发展,质量标准也会越来越多。为了更好的管理项目组在这些平台中的版本数据,建立一个进度管理的系统,对项目组进度进行统一的整合和管理,无疑是十分必要的。经过对进度管理相关理论知识的分析,并结合公司业务需求的实际情况,提出了通过进度管理平台来实现对项目进度的管理。平台主要包括用户管理,项目进度管理,项目报告管理三大功能模块。针对项目组中的不同权限,不同职位的用户,提供不同的功能服务。在技术层面上,系统主要使用Python Web框架Django与并行分布式框架Celery。Django以MVC设计模式为基础,构造了以模型、模版和视图为核心的架构体系,对HTTP请求进行分发、处理和反馈。Django通过这种封装程度更高,前后端交互更直接的MTV模式提供了系统的Web服务部分。Celery则是一个具有并行处理和分布式处理机制的消息任务处理系统。它使用任务调度器调用定期任务,通过消息中间件管理任务队列,最终将任务交给并行架构下的任务执行单元。这种消息任务机制很好的处理了系统后台的重量级任务。系统主要实现了项目进度查询,项目进度通知,项目报告发送,历史数据展示等核心功能。不仅为项目成员提供了定制化的项目进度信息服务,也项目管理者提供便捷规范的项目进度管理体系。同时,积累的版本数据也可以帮助项目组在后续迭代中更好的保障和优化项目质量。
基于Django的山体滑坡监测系统设计与实现
这是一篇关于山体滑坡,监测系统,Django,随机森林,可视化的论文, 主要内容为我国地质灾害分布广、类型多,而滑坡是对我国危害最大的地质灾害之一。尤其在贵州,地理位置复杂,地形差异大,易发生滑坡事件。但目前的监测系统还不太完善,无法实现对滑坡的高精度预测且运维人员对山体滑坡数据进行监测、管理、分析较为困难。同时,监测系统费用高、普适性不高或监测设备不先进,在结合传统算法时对山体滑坡进行预测时的精度不高。本文运用Django框架,采用B/S架构设计开发一套山体滑坡监测系统。构建山体滑坡数据库结构,结合可视化技术将山体滑坡相关信息以图表的形式显示在前端页面上。并将丰富交互操作直观呈现给滑坡运维人员,以便快速发现问题并解决问题。同时通过机器学习算法对山体滑坡稳定性进行预测,用户则可以通过访问滑坡网站实时查看当地滑坡相关情况。本文完成的主要工作包括:(1)分析山体滑坡监测系统实际需求,采用B/S运行模式设计山体滑坡监测系统架构。调研贵州省大方县山体滑坡发生情况及滑坡工程情况,进而提出山体滑坡监测系统整体设计目标以及具体实现方案。(2)山体滑坡监测系统关键理论研究:设计Django框架;分析山体滑坡数据实时刷新AJAX机制;研究Django框架后端山体滑坡监测系统MVT运维模式;建立山体滑坡数据库ORM管理模型;对基于Django的滑坡系统进行URL路由配置;分析山体滑坡数据时间序列可视化实现方法。(3)完成系统前后端设计。根据滑坡现实需求对系统的业务功能进行设计;基于SVG和Canvas技术建立Web前端山体滑坡信息可视化框架HED,结合HTML语言和相关脚本语言,完成前端山体滑坡模块设计并对相应数据进行可视化展示;基于My SQL进行后端山体滑坡监测系统功能设计;对山体滑坡数据库进行需求分析以及数据库表设计;结合Xadmin完成山体滑坡监测系统后台管理模块设计。(4)根据贵州省自然资源厅获得贵州省大方县近5年的滑坡灾害资料,结合与本地合作获得的数据情况以及通过Arcgis软件提取出的部分数据,对大方县的山体滑坡影响因子进行分析,并确定了11种滑坡影响因子将其作为滑坡预测模型的建模因子。(5)完成了滑坡预测模型的建立和应用。选用当前流行的几种用于分类预测的机器学习算法进行对比,通过训练构建决策树、支持向量机以及随机森林算法的滑坡预测模型。之后通过结果分析确定选用精度最高的随机森林作为滑坡预测算法,之后利用训练好的随机森林滑坡预测模型对研究区域滑坡的稳定性情况进行预测,并对滑坡影响因子重要性进行排序,最后将基于随机森林的滑坡预测模型应用到系统中。(6)将滑坡监测系统进行服务器部署并测试各模块具体功能,测试结果表明,本文设计实现的基于Django的山体滑坡监测系统能有效对滑坡数据进行监测以及滑坡信息的可视化展示,滑坡预测精度较高且用户体验感良好,效果符合预期。
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