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。
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：源码项目助手 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/50411.html
