分享5篇关于Express框架的计算机专业论文

今天分享的是关于Express框架的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到Express框架等主题,本文能够帮助到你

基于智能推荐和WebGIS的二手商品交易平台的设计与实现

这是一篇关于二手交易平台,智能推荐,地理信息技术,Vue.js框架,Express框架的论文, 主要内容为随着二手商品市场规模爆发式增长,传统二手商品交易平台越来越难满足用户的个性化需求,尤其是用户难以在海量商品中快速找到既感兴趣且地理位置邻近方便现场挑选的商品。因此,为用户提供能就近择优的个性化商品推荐服务具有重要的现实意义和理论研究价值。本课题基于优化的协同过滤智能推荐算法和WebGIS服务,设计了一个C2C模式的二手商品交易平台,实现了商品智能推荐和最短线下交易路线规划等功能,为用户提供了更加个性化的推荐服务。系统采用了Vue、Express、Node.js等开发技术与框架实现了用户、商品、交易、支付的管理及智能推荐等功能;系统基于Open Layers技术实现动态地图加载,并应用Dijkstra最短路径规划算法为用户推荐最短线下交易路线;系统使用Java Script技术实现图书ISBN条码自动识别和三方支付功能。为更好地解决商品精准推荐问题,本课题提出了一种融合商品属性因素的协同过滤智能推荐算法,并将其应用于商品智能推荐服务中。首先,采集用户评分行为并提取商品属性关键词。将用户的浏览、购买等行为以评分的形式存储在用户-商品评分表中,并通过分词处理、TF-IDF方法提取商品属性关键词。其次,基于商品属性因素计算加权相似度矩阵。根据用户对商品的过往评分计算出基于用户-商品评分的商品相似度矩阵,根据商品属性关键词计算基于商品属性的商品相似度矩阵,将两者按照一定的权重进行线性组合,得到用于推荐的商品相似度矩阵。最后,根据预测兴趣商品评分构建推荐商品集。依据用户过往兴趣商品和基于商品属性因素的加权商品相似度矩阵,计算出预测兴趣商品评分集,将评分集倒序排列构建出推荐商品集。本系统通过智能推荐算法和WebGIS技术,为用户提供更加人性化的智能商品推荐服务和线下最短交易路线推荐服务,对提升系统用户体验、增加平台用户粘性具有积极意义。

基于数据可视化技术的大屏应用搭建平台的设计与实现

这是一篇关于数据可视化,大屏应用,Vue.js,Express框架,工作流的论文, 主要内容为大数据快速发展的今天,庞大的数据量已经让不少人看到了其中的价值。在寻找、发现、获取大数据所蕴含价值的过程中,人们采集、存储、整理、计算、分析数据,以求由结果得出某种启发、规律,进而对数据价值加以创造利用。但若数据的分析结果仍然以数字、表格或文字方式展示,既不便于用户阅读,也不利于有效地暴露数据的隐藏信息。为了更直观、友好地展示数据,数据可视化技术不断发展,通过点线面构成图形将信息组织起来,用静态或动态的展示形式将数据有效地呈现给观察者,帮助其宏观了解数据发展趋势和模式,让观察者在最短的时间内找到关键点。与此同时,结合行业特色和企业需求的大屏数据可视化应用也开始广泛地运用在各行各业,如何简便、快速地搭建此类大屏应用也逐渐成为互联网行业的思考方向。本论文在充分调研数据可视化技术和市场相似产品的基础上,以“为企业和政府用户开发一款大屏应用搭建平台”为目标,采用标准的软件开发流程和方法对系统的需求进行全面分析,结合B/S服务特点和应用场景选用当前主流的Javascript运行框架Node.js和前端开发框架Vue.js进行设计与开发,同时搭配可视化编程的开源ETL工具kettle完成数据源清洗、集成等预处理工作。本论文的主要工作为:1、对数据可视化技术、大屏应用搭建平台的国内外发展状况和关键实现路径进行研究。2、分角色调研企业和政府用户需求,对系统可行性、功能和非功能需求进行分析,完成功能模块、数据库和界面设计。其中,主要功能模块包括多类型数据源接入、可视化自定义组件管理、拖拽式大屏搭建及发布、用户权限管理和自动化工作流管理。3、完成系统架构和实现模式设计。采用前后端分离和服务器端渲染的方式,基于Node.js框架Express、前端框架Vue.js和可视化图表库Echarts对系统进行开发实现各功能模块功能。同时基于用户权限和工作流控制,设计并实现了主体内协作机制,解决了单用户搭建门槛高、多用户搭建记录无法溯源的问题。4、设计各功能模块测试用例,通过功能测试、安全测试等方式验证系统功能完整性和安全性,排查并解决问题,最终达到上线交付标准。

某游戏竞技场系统的后台设计与开发

这是一篇关于Nodejs,MongoDB,Redis数据库,Express框架的论文, 主要内容为随着科技与计算机技术的发展,手机这个智能终端的功能越来越强大,不仅是一个通讯工具,更重要的是包含数以万计APP服务,人们通过手机可以完成很多日常生活的需求。其中手机游戏是一块很重要的领域,并且手机游戏的种类越来越多,现已成为全民娱乐的一部分。手机游戏中的竞技场更是吸引玩家的主要模块,本文主要研究的是在服务器端,如何开发一款手机游戏的竞技场系统,以下为本人主要完成的工作:1根据游戏策划小组提出的功能需求,并且参照以往RPG游戏竞技场的模式,确定了竞技场系统的五大功能模块:Rank系统,挑战者选取,竞技场的奖励,玩家的挑战记录,Top3系统,画用例图撰写用例报告,完成系统的需求分析。2本文竞技场系统的整体架构为B/S的三层结构,表示层主要为Unity3D手机引擎开发的客户端,不属于本人的工作,本人主要完成的是数据层与业务逻辑层的开发。3数据层主要为数据库的管理系统,该系统采用的是Nosql数据库,具体为MongoDB与Redis内存数据库。MongoDB为主要数据库,记录玩家的竞技场的数据,如:uid,排名,VIP等级等结构化数据,还有一些Json格式的非结构化数据如玩家选取的挑战者的信息包含其等级,坐骑,装备等。Redis作为内存数据库,用来缓存每个玩家的排名信息,采用有序集合Zset数据结构来保存,采用ZADD,ZRANK,ZRANGE这些Redis命令来简化排行榜更新,排序等操作。4业务逻辑层主要为在API Server上编写竞技场系统的服务器端的代码,采用的开发语言为Nodejs,整个程序的架构为Nodejs的Express框架,通过定义路由表来响应不同的客户端的请求,服务器处理完的结果用Json格式的文件保存起来,传给前端。通过Push Server可以将更新的内容发给客户端,无需客户端的请求。因为Push Server与客户端的通信协议为Websocket协议。5测试方面,主要完成在本地服务器上的测试,将Unity3D手机引擎开发的客户端作为前端,通过编写一些Debug接口来完成竞技场系统的后台功能测试。本文的软件开发平台为Webstorm,将竞技场系统的排行榜信息缓存在Redis数据库中,是因为Redis的有序集合Zset对元素的操作包括排序,添加,查找等命令的时间复杂度都为(46)log(7)(8)(7)n(8),这样对于人数较多的服务器来说,得到Top3,和更新排行榜的信息时间非常短,并且有Push Server的加入,可以做到实时响应的手机游戏。该系统已经通过测试,正式在游戏中上线,这样玩家可以体验下PVP的刺激。

基于机器学习的移动网络性能预测系统的分析与实现

这是一篇关于移动网络性能预测,机器学习,LightGBM算法,Vue框架,Express框架的论文, 主要内容为随着现代移动网络的日益发展,移动网络用户量增长迅猛,同时也带来了数据规模的爆炸式增加,如何在大数据的环境下进行移动网络性能评估成为了一个重要课题。目前,主流的移动网络性能评估方法是依靠统计学知识,通过专家经验对指标数据、路测数据、拨号测试数据或测量报告数据等进行网络性能评估。然而,在数据规模日益扩大的情况下,传统的网络性能评估方法越来越难以应对海量数据带来的挑战。因此,要建立依靠多维度、更智能、适应海量数据的移动网络性能评估方案。基于以上背景,本论文利用机器学习相关原理,以及机器学习技术和大数据技术,设计了一种基于机器学习的移动网络性能预测方法。该方法基于Spark分布式计算系统,应用机器学习方法对移动数据进行特征整合、数据预处理,最终应用LightGBM模型进行训练和结果预测,实现了机器学习模型的覆盖类、干扰类指标拟合实验;并设计和实现了前后端分离的前端网页系统和后端服务器,前端使用Vue框架、Webpack框架和ElementUI框架等技术完成网页开发;后端服务器使用Node.js框架和Express框架搭建,使用MySQL作为系统的数据库。本论文首先介绍了选题背景和意义,总结和分析了目前业界对移动网络性能评估问题的研究进展,并在此基础上提出了本课题的研究内容和目标。之后,介绍本文使用到的关键技术,包括移动网络性能评估、机器学习算法、分布式框架、Spark计算引擎等。然后介绍了系统的需求分析,对系统的概要设计进行了介绍,划分了系统的功能模块。完成了系统的详细设计和模块开发,最后对功能模块进行了系统测试,验证了系统的可靠性和易用性。