基于Golang的在线教育平台设计与实现
这是一篇关于在线教育平台,Golang,微服务,消息推送,WebSocket的论文, 主要内容为互联网的持续发展使得教育与互联网的关系愈发密切,在线教育模式使得教育可以脱离地点、时间和受众规模等限制。面对系统高并发和大流量访问问题,如何以更低的成本为更多用户提供服务是个重要课题。Golang独特的协程机制使得协程的粒度比线程更小,能以KB的内存代价维持一个请求,因此Golang语言能满足平台开发需要。本文分析了在线教育的国内外研究现状与发展前景,简述了在线教育平台设计实现的核心技术,详细介绍了在线教育平台的设计与实现过程。主要的工作体现在以下几个方面:1)在系统架构方面,传统单体架构存在扩展性差、模块耦合严重以及编译慢等缺点。针对这一问题,本平台的业务系统采用微服务架构设计,按业务边界进行横向拆分,分别设计实现五个独立的微服务。结合在线教育平台的特性,在架构中加入聚合适配层,为老师端、学生端以及管理端提供定制化的接口,并且减小了微服务之间的耦合,提高了可扩展性。2)平台需要推送上课通知、支付结果以及系统通知到客户端,常用的轮询方案,对于系统来说增加了许多无意义的HTTP连接,占用了系统资源,且实时性不高,而租用第三方推送平台需额外费用。本平台基于Web Socket协议设计了消息推送系统,提供开放接口,转发来自业务系统中需主动推送给客户端的消息,此方式提高了消息的实时性和可靠性,降低了运营成本。同时结合中国剩余定理对消息进行加密处理,来确保在传输链路中的安全性。3)详细分析了系统需求,对系统的基本功能和设计进行了介绍,阐述了业务系统和消息推送系统的实现,业务系统和消息推送系统后端采用Golang开发,客户端使用React框架实现,使用云OSS对象存储、关系型数据库My SQL和非关系型数据库Redis三者联合的方式完成数据存储。针对本文实现的在线教育平台,在云服务器中进行部署与测试。功能、安全性、实用性以及性能测试结果表明平台运行状态良好,功能和性能满足设计要求,具有一定工程和商用推广价值。
基于混合架构模式的高可用在线教育平台设计与实现
这是一篇关于在线教育平台,高可用技术,混合架构的论文, 主要内容为随着移动互联网和人工智能技术的发展和普及,在线教育得到了蓬勃发展。现阶段,以作业帮、猿辅导为代表的在线教育平台,虽拥有庞大的用户群体,但是也存在一些弊端,主要包括三个方面。在时效性方面,免费问答的模式难以保证问题回答者的积极性,学生问题解答的时效性尚不能保证;在软件形态方面,架构模式单一,普遍存在过度依赖APP而不重视Web及小程序的现象,不能满足用户多场景的使用需求;在可用性方面,一些平台的计算资源不能弹性伸缩,在架构设计上无法做到削峰填谷,不能保证系统不间断运行。所以,本课题以中小学搜题、付费即时解答为核心业务,研发了基于混合架构的高可用在线教育平台。在混合架构方面,系统采用了多端融合架构,微服务架构和多租户架构。为满足用户多场景使用需求,本系统采用了多端融合开发架构技术,一套代码即可生成小程序、Web和App三种形态;为保证系统整体稳定性,避免单个功能受损影响整体的运行,本系统使用了微服务架构;为了实现用户数据的弹性共享与隔离,本系统使用了多租户架构。在高可用性方面,为保证系统能保证各种极端情况下的持续服务能力,本系统使用了云上高可用架构。在应用层,采用负载均衡保证业务的可访达性,采用弹性公网IP、云磁盘来避免单机故障对整体造成对影响,采用多可用区部署等技术避免局部区域网络故障造成业务中断;在数据层,采用读写分离缓解数据库频繁访问的压力,采用动静分离技术保证非结构化文件的读写效率。在功能方面,系统主要提供文字、拍照和语音多模态搜题服务,付费1对1即时解答服务和同学圈互动交流服务。目前,本系统已经部署在阿里云平台上,处于稳定运营阶段。APP已在各大安卓市场和苹果应用商店上架,小程序已在微信、百度和QQ平台上架。系统拥有500万用户,2000万题库,每天为数百万级用户提供搜题看解析服务,为上千名用户提供付费即时解答服务。系统已申请软件著作权2项,通过信息安全等级保护测评,获公安部信息系统二级等级保护备案和教育部教育类APP备案。
基于Golang的在线教育平台设计与实现
这是一篇关于在线教育平台,Golang,微服务,消息推送,WebSocket的论文, 主要内容为互联网的持续发展使得教育与互联网的关系愈发密切,在线教育模式使得教育可以脱离地点、时间和受众规模等限制。面对系统高并发和大流量访问问题,如何以更低的成本为更多用户提供服务是个重要课题。Golang独特的协程机制使得协程的粒度比线程更小,能以KB的内存代价维持一个请求,因此Golang语言能满足平台开发需要。本文分析了在线教育的国内外研究现状与发展前景,简述了在线教育平台设计实现的核心技术,详细介绍了在线教育平台的设计与实现过程。主要的工作体现在以下几个方面:1)在系统架构方面,传统单体架构存在扩展性差、模块耦合严重以及编译慢等缺点。针对这一问题,本平台的业务系统采用微服务架构设计,按业务边界进行横向拆分,分别设计实现五个独立的微服务。结合在线教育平台的特性,在架构中加入聚合适配层,为老师端、学生端以及管理端提供定制化的接口,并且减小了微服务之间的耦合,提高了可扩展性。2)平台需要推送上课通知、支付结果以及系统通知到客户端,常用的轮询方案,对于系统来说增加了许多无意义的HTTP连接,占用了系统资源,且实时性不高,而租用第三方推送平台需额外费用。本平台基于Web Socket协议设计了消息推送系统,提供开放接口,转发来自业务系统中需主动推送给客户端的消息,此方式提高了消息的实时性和可靠性,降低了运营成本。同时结合中国剩余定理对消息进行加密处理,来确保在传输链路中的安全性。3)详细分析了系统需求,对系统的基本功能和设计进行了介绍,阐述了业务系统和消息推送系统的实现,业务系统和消息推送系统后端采用Golang开发,客户端使用React框架实现,使用云OSS对象存储、关系型数据库My SQL和非关系型数据库Redis三者联合的方式完成数据存储。针对本文实现的在线教育平台,在云服务器中进行部署与测试。功能、安全性、实用性以及性能测试结果表明平台运行状态良好,功能和性能满足设计要求,具有一定工程和商用推广价值。
基于多臂赌博机算法的个性化学习系统研究
这是一篇关于多臂赌博机算法,强化学习,协同推荐,在线教育平台的论文, 主要内容为作为一种解决信息过载的有力方式,推荐系统已经出现许久。随着网络用户规模日益增长,越来越多的学者投入到对各种推荐系统平台的推荐算法研究。虽然在很多领域得到了有效应用,但仍然存在一些问题,例如最常见的冷启动问题和数据稀疏问题。在线教育平台作为新兴的一种推荐系统因其灵活性和便利性等优点广受用户欢迎,因此具备较大的发展潜力和研究价值。本文首先阐述了课题的研究意义和与推荐系统、在线教育平台有关的研究现状,并对强化学习、协同过滤算法以及几种常见的多臂赌博机算法等基础理论做出详细介绍,还介绍了推荐系统的常用评价指标。针对用户冷启动问题,本文主要工作如下:首先描述了一种基于多臂赌博机的协同推荐算法。由于传统的多臂赌博机算法没有考虑用户对项目反馈信息的重要性,并且在推荐过程中没有考虑背景信息和用户之间协同工作的重要意义。因此在上下文多臂赌博机算法的基础上,引入基于用户协同推荐有助于提高推荐性能。当为目标用户推荐项目时,目标用户与邻居用户会共同对推荐结果产生影响,实现目标用户自身特征起主导作用的同时邻居用户起到协同推荐的作用,从而实现推荐性能的提升。推荐完成后根据用户真实反馈、所推荐项目的特征一起去更新用户特征,在尽可能少的回合数内,用项目特征快速拟合到用户偏好,有效缓解用户冷启动问题带来的影响;其次在基于B2C商业模式下利用Java,SSM框架集,HTML,CSS等前后端技术实现了一个B/S架构的在线教育平台,并展示了在线教育平台的需求分析,模块设计等构建过程与具体实现结果,为用户提供获取教育资源的平台。
基于多臂赌博机算法的个性化学习系统研究
这是一篇关于多臂赌博机算法,强化学习,协同推荐,在线教育平台的论文, 主要内容为作为一种解决信息过载的有力方式,推荐系统已经出现许久。随着网络用户规模日益增长,越来越多的学者投入到对各种推荐系统平台的推荐算法研究。虽然在很多领域得到了有效应用,但仍然存在一些问题,例如最常见的冷启动问题和数据稀疏问题。在线教育平台作为新兴的一种推荐系统因其灵活性和便利性等优点广受用户欢迎,因此具备较大的发展潜力和研究价值。本文首先阐述了课题的研究意义和与推荐系统、在线教育平台有关的研究现状,并对强化学习、协同过滤算法以及几种常见的多臂赌博机算法等基础理论做出详细介绍,还介绍了推荐系统的常用评价指标。针对用户冷启动问题,本文主要工作如下:首先描述了一种基于多臂赌博机的协同推荐算法。由于传统的多臂赌博机算法没有考虑用户对项目反馈信息的重要性,并且在推荐过程中没有考虑背景信息和用户之间协同工作的重要意义。因此在上下文多臂赌博机算法的基础上,引入基于用户协同推荐有助于提高推荐性能。当为目标用户推荐项目时,目标用户与邻居用户会共同对推荐结果产生影响,实现目标用户自身特征起主导作用的同时邻居用户起到协同推荐的作用,从而实现推荐性能的提升。推荐完成后根据用户真实反馈、所推荐项目的特征一起去更新用户特征,在尽可能少的回合数内,用项目特征快速拟合到用户偏好,有效缓解用户冷启动问题带来的影响;其次在基于B2C商业模式下利用Java,SSM框架集,HTML,CSS等前后端技术实现了一个B/S架构的在线教育平台,并展示了在线教育平台的需求分析,模块设计等构建过程与具体实现结果,为用户提供获取教育资源的平台。
基于Golang的在线教育平台设计与实现
这是一篇关于在线教育平台,Golang,微服务,消息推送,WebSocket的论文, 主要内容为互联网的持续发展使得教育与互联网的关系愈发密切,在线教育模式使得教育可以脱离地点、时间和受众规模等限制。面对系统高并发和大流量访问问题,如何以更低的成本为更多用户提供服务是个重要课题。Golang独特的协程机制使得协程的粒度比线程更小,能以KB的内存代价维持一个请求,因此Golang语言能满足平台开发需要。本文分析了在线教育的国内外研究现状与发展前景,简述了在线教育平台设计实现的核心技术,详细介绍了在线教育平台的设计与实现过程。主要的工作体现在以下几个方面:1)在系统架构方面,传统单体架构存在扩展性差、模块耦合严重以及编译慢等缺点。针对这一问题,本平台的业务系统采用微服务架构设计,按业务边界进行横向拆分,分别设计实现五个独立的微服务。结合在线教育平台的特性,在架构中加入聚合适配层,为老师端、学生端以及管理端提供定制化的接口,并且减小了微服务之间的耦合,提高了可扩展性。2)平台需要推送上课通知、支付结果以及系统通知到客户端,常用的轮询方案,对于系统来说增加了许多无意义的HTTP连接,占用了系统资源,且实时性不高,而租用第三方推送平台需额外费用。本平台基于Web Socket协议设计了消息推送系统,提供开放接口,转发来自业务系统中需主动推送给客户端的消息,此方式提高了消息的实时性和可靠性,降低了运营成本。同时结合中国剩余定理对消息进行加密处理,来确保在传输链路中的安全性。3)详细分析了系统需求,对系统的基本功能和设计进行了介绍,阐述了业务系统和消息推送系统的实现,业务系统和消息推送系统后端采用Golang开发,客户端使用React框架实现,使用云OSS对象存储、关系型数据库My SQL和非关系型数据库Redis三者联合的方式完成数据存储。针对本文实现的在线教育平台,在云服务器中进行部署与测试。功能、安全性、实用性以及性能测试结果表明平台运行状态良好,功能和性能满足设计要求,具有一定工程和商用推广价值。
基于多臂赌博机算法的个性化学习系统研究
这是一篇关于多臂赌博机算法,强化学习,协同推荐,在线教育平台的论文, 主要内容为作为一种解决信息过载的有力方式,推荐系统已经出现许久。随着网络用户规模日益增长,越来越多的学者投入到对各种推荐系统平台的推荐算法研究。虽然在很多领域得到了有效应用,但仍然存在一些问题,例如最常见的冷启动问题和数据稀疏问题。在线教育平台作为新兴的一种推荐系统因其灵活性和便利性等优点广受用户欢迎,因此具备较大的发展潜力和研究价值。本文首先阐述了课题的研究意义和与推荐系统、在线教育平台有关的研究现状,并对强化学习、协同过滤算法以及几种常见的多臂赌博机算法等基础理论做出详细介绍,还介绍了推荐系统的常用评价指标。针对用户冷启动问题,本文主要工作如下:首先描述了一种基于多臂赌博机的协同推荐算法。由于传统的多臂赌博机算法没有考虑用户对项目反馈信息的重要性,并且在推荐过程中没有考虑背景信息和用户之间协同工作的重要意义。因此在上下文多臂赌博机算法的基础上,引入基于用户协同推荐有助于提高推荐性能。当为目标用户推荐项目时,目标用户与邻居用户会共同对推荐结果产生影响,实现目标用户自身特征起主导作用的同时邻居用户起到协同推荐的作用,从而实现推荐性能的提升。推荐完成后根据用户真实反馈、所推荐项目的特征一起去更新用户特征,在尽可能少的回合数内,用项目特征快速拟合到用户偏好,有效缓解用户冷启动问题带来的影响;其次在基于B2C商业模式下利用Java,SSM框架集,HTML,CSS等前后端技术实现了一个B/S架构的在线教育平台,并展示了在线教育平台的需求分析,模块设计等构建过程与具体实现结果,为用户提供获取教育资源的平台。
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