给大家推荐7篇关于MVVM架构的计算机专业论文

今天分享的是关于MVVM架构的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到MVVM架构等主题,本文能够帮助到你

面向安全工程的ANSYS资源数据库系统设计与实现

这是一篇关于ANSYS资源数据库,MVVM架构,Java编程语言,Mybatis框架的论文, 主要内容为大型有限元软件ANSYS是安全工程专业常用软件之一,用户在学习ANSYS软件时,需要参考大量学习资料,而且ANSYS软件模块众多,每个模块在建模、操作步骤、网格划分方式、后处理方法等方面都有差别。为帮助用户学习和使用ANSYS软件,以安全工程专业ANSYS用户的使用需求为设计基础,采用数据库技术,结合面向对象的编程思想,研究开发适用于安全工程专业的ANSYS资源数据库系统,为用户提供一个可查阅ANSYS软件学习资料和使用技巧的资源平台。本文主要工作内容如下:(1)以安全工程专业用户的实际需求为背景,对ANSYS资源数据库系统进行需求分析,总结用户有以下需求:查阅ANSYS软件各模块经典案例、查询材料参数、查看安全工程专业相关案例、解决ANSYS软件常见报错问题、保证数据库系统的安全性、了解ANSYS软件的相关信息、了解最新行业动态。围绕这些需求,确定了ANSYS资源数据库系统应包含满足对应需求的模块,包括:注册登录模块、案例查询模块、参数查询模块、安全专题模块、报错指南模块、软件介绍模块、行业动态模块。并对以上7个功能模块进行了详细分析。根据所确定的功能实体,以用户为中心,设计绘制了反映实体集关系的E-R图,描述了用户与已确定的功能模块之间的联系。在My SQL数据库管理系统基础上,设计了ANSYS资源数据库结构。(2)对ANSYS资源数据库系统进行概要分析,规划系统的体系结构,将系统分为前端页面、Web层、Service层、Dao层、数据库,ANSYS资源数据库系统将严格按照这五个层次结构进行开发。通过面向对象技术,确定了本系统的实体对象主要包括ANSYS软件模块对象和ANSYS资源数据库系统的功能对象这两种对象类型。分别对两种对象模型进行了分析,采用面向对象-关系映射法则,在My SQL数据库管理系统中,通过SQL语句分别构建了每个对象模型的数据表,用来存储对应实体的数据。(3)对ANSYS资源数据库系统进行详细设计,确定各模块的功能和结构,对各个功能模块进行分析,依次按照构建面向对象类、使用Java编程语言、axios网络请求库、Mybatis持久层框架,从Web层、Service层、Dao层进行功能开发,实现了系统功能的完整性,并通过类图、开发流程图等图表对开发流程加以说明,完成了系统中预定功能的开发。(4)对ANSYS资源数据库系统的人机交互页面进行开发,页面开发是基于MVVM架构,采用Vue.js框架以及HTML、CSS语言。基于网页设计原则,ANSYS资源数据库系统主页面结构分为四部分,分别为:导航栏、仿真宣传栏、行业动态信息展示栏、快速访问栏。(5)对ANSYS资源数据库系统已完成的功能,根据软件工程的测试方法进行了测试点规划和测试用例设计,对系统进行功能和性能测试,测试通过率达到了100%。从测试结果来看,ANSYS资源数据库系统的稳定性达到设计要求。

红蓝光3D视频APP的设计与实现

这是一篇关于3D,短视频,安卓技术,MVVM架构的论文, 主要内容为近年来短视频技术飞速发展,短视频市场也在飞快迭代,抖音与快手作为主流的短视频应用,在2D短视频方面进行了很多探索,但在3D短视频方面,不论是传统3D还是裸眼3D,二者都没有太大的技术突破。本文主要设计并实现一个红蓝光3D短视频应用,配合后台服务器成为一个整体的红蓝光3D短视频系统,实现在安卓端的红蓝光3D短视频制作、分享、浏览等功能。红蓝光3D短视频应用指安卓端应用,在安卓系统中实现并使用,后端使用SSM框架搭建并实现,后台服务器部署在阿里云服务器。通过本系统的安卓端红蓝光3D短视频应用,用户可以使用编辑处理视频、合成红蓝光3D短视频、上传分享短视频、浏览观看短视频等功能。本文首先论述了 3D视频原理,对红蓝光3D视频合成算法进行了实验和验证,表明了安卓系统上实现双目视频合成红蓝光3D视频的技术可行性。然后,分析了红蓝光3D短视频系统的具体业务和参与角色,从周境、数据流等方面对系统业务和数据流进行整理分析,之后对系统的功能需求和非功能需求进行整理与分析。再之后,对系统整体架构与安卓端应用架构进行设计与实现,并通过E-R图与数据库表展示本系统的数据库设计。在此基础上,分别论述了服务器与安卓端应用架构的设计,服务器端论述了管理功能和存储方案的详细设计与实现,安卓端论述了业务功能和应用界面的详细设计与实现。最后,对系统的安卓端和服务器端进行测试工作,测试工作主要针对系统的功能用例和性能指标进行。测试结果显示系统所有模块的核心用例都可以正常完成对应业务内容,并且系统性能指标也满足正常业务运行要求,系统整体运行效果良好。

特定病种的健康档案管理系统的设计与实现

这是一篇关于健康管理,人工神经网络,Vue框架,MVVM架构的论文, 主要内容为伴随着经济的发展、医疗资源的普及、健康意识的提高和糖尿病等慢病发病率的上升,越来越多的健康管理系统出现在我们的生活中。随着机器学习技术的发展,疾病预测近年来也迅速成为国内外学者的研究重点。将机器学习的分类预测技术应用于健康管理系统中可以有效地为用户提供风险评估,无论是在科技角度、医疗角度还是经济角度都具有很高的价值。本文设计并实现的以糖尿病为主的特定病种的健康档案管理系统主要目标是利用基于MVM(Model-View-ViewModel)模式的Vue框架技术,为数据量庞大且分类复杂的健康数据管理提供高效便捷且性能良好的实现方案;利用前端可视化技术将健康数据进行汇总分析展示;利用人工神经网络模型实现糖尿病的风险预测功能。本文的主要工作包括:(1)本文对分类预测相关算法进行研究,针对公开糖尿病数据集进行人工神经网络、逻辑回归模型、支持向量机模型和K近邻模型的建构,通过模型评价指标的对比分析后选择各方面表现都较好的人工神经网络模型应用于系统的糖尿病预测分析模块。(2)本文按照软件工程的标准流程,从需求分析,设计,实现,测试四个阶段对特定病种的健康档案管理系统的建设进行详细的阐述。在需求分析阶段对系统进行了功能需求分析后从性能,易用性,兼容性和安全性四个角度分析非功能性需求。在需求分析的基础上确定了系统架构,系统前端采用基于MVVM的Vue框架,后台选择PHP语言进行开发。对系统的功能模块以时序图的形式进行设计,对系统涉及的实体及其关系进行分析,设计了数据库ER图,并选择主要的数据库表进行了详细的介绍。最后对系统的实现过程进行介绍,以系统界面截图的形式展示了系统的实现效果并对系统进行功能性和非功能性测试。全面的功能用例测试结果表明系统所有模块功能正常运行,非功能性测试结果也符合系统需求,系统性能良好。

基于Node.js的高并发电商购物系统设计与实现

这是一篇关于Node.js技术,MVVM架构,电商系统,JavaScript的论文, 主要内容为在21世纪,随着互联网直播和电商节等多元化业务的出现,企业网站对性能的要求越来越高。本文将从提升单机并发能力的研究角度出发,搭建一个具有高并发能力的电商购物系统。主要研究内容包括设计并实现一套高速静态资源服务器和对现有技术框架进行优化和整合以提升系统的并发能力。本文在搭建一个高并发应用电商系统的基础上,设计了一个照片滤镜电商购物的应用场景,并以Vue.js结合Node.js作为基础技术方案,实现一个照片滤镜电商购物系统。该技术方案确保仅使用JavaScript开发语言就能够完成所有开发任务。本文从照片滤镜售卖电商购物系统的背景分析、功能性需求、模块设计与实现、核心用例规约等几个角度逐步展开深入分析,并最终对产出结果进行论证。本文核心是架构设计和实现。本次研究在前端采用了目前流行的MVVM框架Vue.js,同时还使用了第三方ElementUI组件库和Axios库。后端采用的是 Node.js、Koa2、MySQL、Redis 与 Sequelize 的技术方案,并在Koa2的基础上进行了二次封装,整合了 Sequelize ORM对象的使用方式。同时利用了 Node.js的多线程能力,实现了 Node.js多核服务器以提高服务器的并发能力。同时利用MQ消息队列,优化业务逻辑,提升服务的并发性能。在数据存储方面采用了 MySQL持久数据库和Redis缓存数据库,缓存数据库用于提升服务器读取性能。系统采用了 Nginx服务器用于反向代理和负载均衡以提供稳定基础服务。在网络层面,本文采用了 CND结合COS Bucket的存储方式,搭建了一套CDN静态资源服务器,以加快静态资源的加载速度。同时采用了 HTTP 2.0与SSL加密协议,显著提升了网站的页面加载速度和安全性。从测试及应用效果来看,基于Node.js的高并发电商购物系统各功能用例的实际测试结果符合预期需求的内容,在现有服务器的能力基础情况下,具有约处理4400(请求数/秒)并发请求的能力以完成滤镜售卖电商系统的相关业务内容。