基于Web平台的购物网站的设计与实现
这是一篇关于购物,vue框架,电商网站,功能测试的论文, 主要内容为随着经济和科技的不断发展,我们迎来了全民网上购物的大时代。淘宝、京东、拼多多、唯品会、美团、饿了么、闲鱼……等等电商平台喷涌而出更有取代线下网店的趋势,他们的出现使得平民百姓的日常生活更加便利。由于电商网站近几年的飞速发展和技术革新,让电商网站的建立变得更加简单,现在已经不是只有淘宝,京东几家独大,中小型公司完全可以构建属于自己的电商网站,形成自己的品牌效应,实现高效经营,例如周黑鸭、良品铺子、每日坚果、百草味、三只松鼠.......他们创建了网站对自家的产品进行销售。电商网站主要是使用C/S架构搭建的B2C模式的电子产品销售平台,采用前后端分离技术。前端页面使用标签语言—html和css对页面进行渲染,例如图片轮播特效,联动导航栏的特效,以及上下或左右布局,而一些随时会发生变动的数据从后端数据库中查询后返回到前端页面进行展示。为了更快速的进行开发,借用了流行的前端框架—vue框架进行前端页面开发,框架里面的动态绑定语法使用起来特别方便。在实现后端时,使用了包含丰富库的重量级后端框架Django Rest Framework,其强大的对象关系映射ORM功能使得对数据库的操作更加方便,可以不用修改部分代码就更换数据库,也可以不用直接执行sql语句而通过执行ORM代码就可建表,删除表,修改数据等等间接操纵数据库。确定了开发技术后进行需求分析和整个系统的设计,然后介绍了系统的实现过程,最后进行相应的验收测试。
基于Web平台的购物网站的设计与实现
这是一篇关于购物,vue框架,电商网站,功能测试的论文, 主要内容为随着经济和科技的不断发展,我们迎来了全民网上购物的大时代。淘宝、京东、拼多多、唯品会、美团、饿了么、闲鱼……等等电商平台喷涌而出更有取代线下网店的趋势,他们的出现使得平民百姓的日常生活更加便利。由于电商网站近几年的飞速发展和技术革新,让电商网站的建立变得更加简单,现在已经不是只有淘宝,京东几家独大,中小型公司完全可以构建属于自己的电商网站,形成自己的品牌效应,实现高效经营,例如周黑鸭、良品铺子、每日坚果、百草味、三只松鼠.......他们创建了网站对自家的产品进行销售。电商网站主要是使用C/S架构搭建的B2C模式的电子产品销售平台,采用前后端分离技术。前端页面使用标签语言—html和css对页面进行渲染,例如图片轮播特效,联动导航栏的特效,以及上下或左右布局,而一些随时会发生变动的数据从后端数据库中查询后返回到前端页面进行展示。为了更快速的进行开发,借用了流行的前端框架—vue框架进行前端页面开发,框架里面的动态绑定语法使用起来特别方便。在实现后端时,使用了包含丰富库的重量级后端框架Django Rest Framework,其强大的对象关系映射ORM功能使得对数据库的操作更加方便,可以不用修改部分代码就更换数据库,也可以不用直接执行sql语句而通过执行ORM代码就可建表,删除表,修改数据等等间接操纵数据库。确定了开发技术后进行需求分析和整个系统的设计,然后介绍了系统的实现过程,最后进行相应的验收测试。
天数机器学习一体机系统的设计与实现
这是一篇关于机器学习平台,vue框架,组件化开发,Vuex的论文, 主要内容为随着机器学习和人工智能的快速发展,越来越多的开发者开始投入到该领域的学习和开发中来,很多传统行业也开始将数据科学引入到日常的运营生产活动中。然而并不是所有人都具备快速上手机器学习的能力,很多传统行业的工程师缺乏相应的基础,难以从数据中提取有效的价值。为了解决机器学习领域的入门难度大的问题,已有许多厂家推出基于公有云计算服务的机器学习托管平台,例如阿里的PAI平台、亚马逊的SageMaker等。但这些平台均需要上传数据,对于一些数据敏感型企业,将数据放在公有云平台不利于数据的安全保存,且运算资源昂贵,流量开销极大,不利于工程化的模型部署。基于私有云平台的快速机器学习模型开发平台成为了解决工程化痛点的途径。天数机器学习一体机系统是一个针对特定学校或企业的机器学习平台。封装了底层skydiscovery的核心功能并且为用户提供了完备的管理功能。整个系统分为流云平台、应用管理、文件管理、用户管理、资源管理、ide管理、镜像管理7个模块。可以帮助开发人员快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习模型,并且为管理员提供群组用户管理和总体资源管理的功能。整个系统采用B/S的架构风格,前端部分是基于vue构建的单页面应用,采用了组件化的开发方式,并且引入了 vuex来管理前端数据流。后端利用Flask构建简单的web服务器提供相应的接口。本文首先阐述了一体机系统开发的背景,描述了论文的主要工作。然后介绍了开发过程中使用到的主要技术。接着针对每个模块进行了详细的需求分析。然后从前端架构和组件角度对系统进行了总体设计,并且由需求分析的结果对重点模块进行了详细设计。基于设计方案,结合代码和运行界面描述了总体和模块的实现关键点。最后,针对一体机系统的现状做出了总结和展望。
基于IFML的公司考勤信息管理系统的开发
这是一篇关于交互流建模语言IFML,考勤系统,vue框架的论文, 主要内容为近年来,随着移动互联网技术的飞速发展,各种以手机为载体的移动应用层出不穷,移动应用也逐渐进入了企业考勤管理人员的视线。考勤是一个公司必不可少的环节,考勤与员工的考核、薪酬等有着密不可分的关系。于企业而言,移动应用与考勤管理系统的结合是一个全新的发展方向,利用移动应用实现企业考勤管理也成为了一个全新的尝试。本系统的设计与开发依托于神州数码信息服务股份有限公司。作为一家大型企业,神州数码的分支机构众多且分散于全国各地,这就导致神州数码的管理组织结构尤为复杂,考勤管理更是不易,另一方面由于各级机构之间的作息制度也存在差异,同时部分部门还存在外勤驻场工程师,从而导致一个部门内的考勤地点和作息制度也有所不同[1]。在此背景下,研发一款能适用于包括外勤人员在内的全体公司员工的考勤系统显得尤为重要。本系统通过统一建模语言UML和交互流建模语言IFML来进行面向对象的分析设计和前端界面交互设计。UML是一种统一的、标准化的建模语言,UML的模型图能用于表示系统设计过程中的静态和动态信息。IFML是一种可视化表达前端应用程序内容、界面构成、用户交互和控制行为的工具[2],它使设计人员在界面和交互设计过程中能够与客户进行有效沟通,从而充分理解客户需求,设计出符合客户需求的页面,进而提高软件质量。IFML与UML也存有关联,IFML基于UML的语法和组件,有着自己独特的模型表示方式,IFML与UML的层次结构、依赖性是一致的[3]。本文基于IFML对系统进行前端界面建模,得出前端界面模型,用于体现前端的交互行为。使用UML进行用例图、类图和时序图的设计,用类图展现系统的静态结构,用时序图展示系统业务逻辑的动态行为。根据这个流程,本文很好地对系统进行了需求分析和设计,并成功完成了系统开发,目前系统也已投入实际运行。系统整体上采用前后端分离技术。前端利用了Visual Studio Code开发工具,使用了vue框架和element-ui组件库来进行设计与开发。后端则是基于普元EOS,使用Eclipse进行开发,后端开发语言为java语言。
天数机器学习一体机系统的设计与实现
这是一篇关于机器学习平台,vue框架,组件化开发,Vuex的论文, 主要内容为随着机器学习和人工智能的快速发展,越来越多的开发者开始投入到该领域的学习和开发中来,很多传统行业也开始将数据科学引入到日常的运营生产活动中。然而并不是所有人都具备快速上手机器学习的能力,很多传统行业的工程师缺乏相应的基础,难以从数据中提取有效的价值。为了解决机器学习领域的入门难度大的问题,已有许多厂家推出基于公有云计算服务的机器学习托管平台,例如阿里的PAI平台、亚马逊的SageMaker等。但这些平台均需要上传数据,对于一些数据敏感型企业,将数据放在公有云平台不利于数据的安全保存,且运算资源昂贵,流量开销极大,不利于工程化的模型部署。基于私有云平台的快速机器学习模型开发平台成为了解决工程化痛点的途径。天数机器学习一体机系统是一个针对特定学校或企业的机器学习平台。封装了底层skydiscovery的核心功能并且为用户提供了完备的管理功能。整个系统分为流云平台、应用管理、文件管理、用户管理、资源管理、ide管理、镜像管理7个模块。可以帮助开发人员快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习模型,并且为管理员提供群组用户管理和总体资源管理的功能。整个系统采用B/S的架构风格,前端部分是基于vue构建的单页面应用,采用了组件化的开发方式,并且引入了 vuex来管理前端数据流。后端利用Flask构建简单的web服务器提供相应的接口。本文首先阐述了一体机系统开发的背景,描述了论文的主要工作。然后介绍了开发过程中使用到的主要技术。接着针对每个模块进行了详细的需求分析。然后从前端架构和组件角度对系统进行了总体设计,并且由需求分析的结果对重点模块进行了详细设计。基于设计方案,结合代码和运行界面描述了总体和模块的实现关键点。最后,针对一体机系统的现状做出了总结和展望。
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