基于Android与Node.js的车友会系统设计与实现
这是一篇关于车友会,Android,Express,系统设计的论文, 主要内容为随着社会经济的快速发展,汽车逐渐成为普通大众的生产生活必不可少的部分。汽车体量不断增大,车务需求和服务需求也逐渐增加,汽车后市场服务产业日益崛起,建立一个以车务服务为基础,同时实现商城、资讯、娱乐为一体的车友会服务系统具有重要意义。本文结合江西某车务公司实际需求,考虑传统部署在Tomcat等应用容器上的服务应用在处理多用户并发请求时需要不断开启新的线程服务用户请求以及频繁的线程切换开销,大大降低了CPU及内存的利用率,提出了一种基于Android和Node.js的车友会系统实现方案,该方案的系统设计包括:客户端设计、后台管理系统UI层设计、服务端设计。Android客户端开发运用Fresco、GreenDao、OKHttp等开源框架,解决图片处理、数据存储、网络访问和页面适配等常见的棘手问题,通过第三方服务的接入,高效地实现支付和分享功能,采用MVC三层架构便利后期系统的维护与升级,为用户提供车务、商城、资讯、活动等服务;后台管理系统UI层使用模块化框架Layui,该框架集成弹出层、分页、模版引擎等内置模块,实现对数据信息展示和管理;服务端开发运用基于Node.js的Web快速开发框架Express,信息缓存采用数据库Redis,运用NoSQL型数据库MongoDB搭建高可用集群,解决系统后期可能面临的高并发性能瓶颈问题,实现了图片验证登录、权限访问控制和定时任务等功能,并通过Restful WebServices为客户端和后台管理系统提供服务。系统开发完成后,对系统分别进行功能测试、兼容性测试、页面响应延迟测试和压力测试,测试结果符合预期,目前系统已经成功上线,并且用户反响良好。随着本系统市场的进一步推广,系统使用人数呈上升趋势。该系统既促进了江西某汽车服务公司车务、车品销售等线下业务向线上发展,又在车友与公司之间建立了良好的沟通桥梁。
基于Android与Node.js的车友会系统设计与实现
这是一篇关于车友会,Android,Express,系统设计的论文, 主要内容为随着社会经济的快速发展,汽车逐渐成为普通大众的生产生活必不可少的部分。汽车体量不断增大,车务需求和服务需求也逐渐增加,汽车后市场服务产业日益崛起,建立一个以车务服务为基础,同时实现商城、资讯、娱乐为一体的车友会服务系统具有重要意义。本文结合江西某车务公司实际需求,考虑传统部署在Tomcat等应用容器上的服务应用在处理多用户并发请求时需要不断开启新的线程服务用户请求以及频繁的线程切换开销,大大降低了CPU及内存的利用率,提出了一种基于Android和Node.js的车友会系统实现方案,该方案的系统设计包括:客户端设计、后台管理系统UI层设计、服务端设计。Android客户端开发运用Fresco、GreenDao、OKHttp等开源框架,解决图片处理、数据存储、网络访问和页面适配等常见的棘手问题,通过第三方服务的接入,高效地实现支付和分享功能,采用MVC三层架构便利后期系统的维护与升级,为用户提供车务、商城、资讯、活动等服务;后台管理系统UI层使用模块化框架Layui,该框架集成弹出层、分页、模版引擎等内置模块,实现对数据信息展示和管理;服务端开发运用基于Node.js的Web快速开发框架Express,信息缓存采用数据库Redis,运用NoSQL型数据库MongoDB搭建高可用集群,解决系统后期可能面临的高并发性能瓶颈问题,实现了图片验证登录、权限访问控制和定时任务等功能,并通过Restful WebServices为客户端和后台管理系统提供服务。系统开发完成后,对系统分别进行功能测试、兼容性测试、页面响应延迟测试和压力测试,测试结果符合预期,目前系统已经成功上线,并且用户反响良好。随着本系统市场的进一步推广,系统使用人数呈上升趋势。该系统既促进了江西某汽车服务公司车务、车品销售等线下业务向线上发展,又在车友与公司之间建立了良好的沟通桥梁。
基于多源数据的城市复合路网运行状态判别系统设计与开发
这是一篇关于多源数据,系统开发,Node.js,Express,MySQL,可视化的论文, 主要内容为随着我国社会经济的发展及城镇化进程的加快,城镇人口数量和机动车保有量急剧增加,带来了一系列诸如交通拥堵、环境污染的问题,给城市交通管理带来了一定的挑战。为缓解城市路网中的交通拥堵现象,实现城市交通的可持续发展,对城市复合路网的交通运行状态进行判别,并以此为依据解决好城市交通问题是十分有必要的。而随着我国数字化、信息化技术的快速发展,海量城市交通数据呈现在交通领域的管理者、研究者和技术人员面前。利用交通大数据分析技术从海量城市交通大数据中挖掘出交通运行规律为交通规划和交通管理提供了新思路。本文以城市交通运行过程中产生的交通数据和其他基础数据为数据支撑,建立多源数据之间的关联,以流量作为交通运行状态判别的指标,结合交通大数据挖掘技术,设计开发了城市复合路网运行状态判别系统,通过统计图、OD矩阵图、散点图、热力图等可视化形式,实现了多视图交互的城市交通客流可视化分析,进而实现多源交通大数据的深入挖掘分析,提高城市交通大数据的利用效率,对探索复合路网中各交通模式之间的关联、单一交通模式的出行规律具有重要意义。本文首先研究了城市复合路网运行状态判别系统开发过程中所使用的关键技术,包括Node.js平台、Express框架、MySQL数据库和可视化工具Echarts,文中对各关键技术的特性及应用优势进行阐述。其次,本文从系统功能需求和非功能需求两方面对系统的需求进行分析。其中,功能需求主要包括数据存储功能、数据预处理功能、交通模型计算功能、客流数据可视化功能和用户管理功能,非功能需求主要包括安全性、易用性、易维护性和可扩展性。然后,基于系统的需求分析,对系统的总体框架进行设计。系统的总体框架采用B/S(Browser/Server)架构,将系统分为数据访问层、业务逻辑层和表现层。根据系统需求分析和总体框架设计,本文聚焦于城市公共交通,以南京市地铁相关数据和常规公交相关数据为数据支撑,对系统的各功能模块进行进一步的详细设计,文中详细阐述了各功能模块的处理流程、处理方法和实现目标。最后,对系统开发环境进行搭建:介绍了Node.js的安装及测试过程、MySQL的安装及测试过程,并使用Express框架对项目目录进行创建。完成了数据库的创建、数据存储、数据预处理和数据分析工作。建立了数据库与Node.js之间的连接,实现用户的注册、登录和用户管理等功能。并对系统的前台可视化界面的实现效果进行呈现,前台可视化界面分为首页、统计图界面、地铁-公交界面、轨道交通界面和常规公交界面,使用多视图对南京市城市公共交通数据分析计算结果进行交互性探索,基本实现了系统预先设计的各项功能。
工业机器人远程运维系统的设计与实现
这是一篇关于远程运维,工业机器人,Express,Bootstrap,JavaScript的论文, 主要内容为在新一代信息技术与制造业深度融合的《中国制造2025》行动纲领大背景下,以人工智能为核心的数字化技术和远程运维服务形成了新的生产制造理念和经营管理模式,并逐步渗透到制造业的各个环节。远程运维系统通过提高工业机器人运行的稳定性、对机器人进行故障分析等途径,保障了企业生产的经济效益、降低了设备售后成本、提高了售后服务质量;同时,为机器人进一步的研究提供大量的数据及依据。开展工业机器人远程运维相关技术的研究,为推进新一代人工智能技术和先进制造技术深度融合,实现智能制造产业升级具有重要意义。机器人远程运维系统分为机器人信息采集系统与机器人远程运维平台网站两部分来实现完成,实现了工业机器人数据采集、故障报警、远程操控、维保任务管理、机器人信息管理等功能。同时,为更好的了解机器人健康状态,快速定位故障原因,提出机器人健康状态评估方法。本论文主要工作如下:(1)提出工业机器人健康状态评估方法通过参考国家工业机器人质量标准和专业意见,针对该公司工业机器人的特点,从硬件、软件、环境、操作四个方面建立工业机器人健康状态评估体系,作为工业机器人远程运维系统数据分析的评估方法。并在此基础上,通过阈值法对机器人状态进行评估,使维保人员更清楚直观的了解工业机器人的健康状态,从而进行相关的处理。(2)设计并实现机器人信息采集系统机器人信息采集系统分为客户端和服务器端,客户端是以该公司本地控制系统为原型进行二次开发,添加了将机器人的实时数据、错误异常等信息发送到服务器的功能,同时对来自服务器的信息进行处理;机器人信息采集系统服务器实现了将远程指令、软件升级、软件权限等信息发送到目标客户端等功能,同时对来自客户端的信息进行处理并保存到数据库中。机器人信息采集系统采用C/S架构模式,使用C++语言开发,完成系统对工业机器人的数据采集与监控、状态评估、远程操控、在线升级等功能。(3)设计并实现机器人远程运维平台远程运维平台网站实现了对机器人信息、维保任务、维保计划、本地控制软件、机器人相关文档、客户的管理功能,为系统各个角色提供机器人的各类信息,从而提高运维效率,同时还实现了对工业机器人各类数据使用阈值法进行状态评估,辅助维保人员进行状态分析与故障分析。机器人远程运维平台采用B/S架构模式,使用JavaScript语言开发,后台使用Express框架(Node.js)、前端使用Bootstrap框架来实现,完成系统各角色对系统的业务操作。通过本论文实现的远程运维平台,该公司实现了远程运维平台与维保人员相结合的运维方式,提高了该公司对机器人运维的效率,减少了机器人故障的发生,促进了机器人设备的改进与优化,同时逐渐积累下大量的机器人数据,为实现智能运维提供数据基础。
工业机器人远程运维系统的设计与实现
这是一篇关于远程运维,工业机器人,Express,Bootstrap,JavaScript的论文, 主要内容为在新一代信息技术与制造业深度融合的《中国制造2025》行动纲领大背景下,以人工智能为核心的数字化技术和远程运维服务形成了新的生产制造理念和经营管理模式,并逐步渗透到制造业的各个环节。远程运维系统通过提高工业机器人运行的稳定性、对机器人进行故障分析等途径,保障了企业生产的经济效益、降低了设备售后成本、提高了售后服务质量;同时,为机器人进一步的研究提供大量的数据及依据。开展工业机器人远程运维相关技术的研究,为推进新一代人工智能技术和先进制造技术深度融合,实现智能制造产业升级具有重要意义。机器人远程运维系统分为机器人信息采集系统与机器人远程运维平台网站两部分来实现完成,实现了工业机器人数据采集、故障报警、远程操控、维保任务管理、机器人信息管理等功能。同时,为更好的了解机器人健康状态,快速定位故障原因,提出机器人健康状态评估方法。本论文主要工作如下:(1)提出工业机器人健康状态评估方法通过参考国家工业机器人质量标准和专业意见,针对该公司工业机器人的特点,从硬件、软件、环境、操作四个方面建立工业机器人健康状态评估体系,作为工业机器人远程运维系统数据分析的评估方法。并在此基础上,通过阈值法对机器人状态进行评估,使维保人员更清楚直观的了解工业机器人的健康状态,从而进行相关的处理。(2)设计并实现机器人信息采集系统机器人信息采集系统分为客户端和服务器端,客户端是以该公司本地控制系统为原型进行二次开发,添加了将机器人的实时数据、错误异常等信息发送到服务器的功能,同时对来自服务器的信息进行处理;机器人信息采集系统服务器实现了将远程指令、软件升级、软件权限等信息发送到目标客户端等功能,同时对来自客户端的信息进行处理并保存到数据库中。机器人信息采集系统采用C/S架构模式,使用C++语言开发,完成系统对工业机器人的数据采集与监控、状态评估、远程操控、在线升级等功能。(3)设计并实现机器人远程运维平台远程运维平台网站实现了对机器人信息、维保任务、维保计划、本地控制软件、机器人相关文档、客户的管理功能,为系统各个角色提供机器人的各类信息,从而提高运维效率,同时还实现了对工业机器人各类数据使用阈值法进行状态评估,辅助维保人员进行状态分析与故障分析。机器人远程运维平台采用B/S架构模式,使用JavaScript语言开发,后台使用Express框架(Node.js)、前端使用Bootstrap框架来实现,完成系统各角色对系统的业务操作。通过本论文实现的远程运维平台,该公司实现了远程运维平台与维保人员相结合的运维方式,提高了该公司对机器人运维的效率,减少了机器人故障的发生,促进了机器人设备的改进与优化,同时逐渐积累下大量的机器人数据,为实现智能运维提供数据基础。
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：源码导航 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/55126.html
