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基于SpringBoot的在线课程系统设计与实现

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19.15MB | 更新于2024-12-07 | 16 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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系统的数据库使用mysql 5.7,开发工具包括eclipse/myeclipse/idea,使用maven进行项目管理,浏览器兼容性主要针对谷歌浏览器。本文档详细介绍了技术栈的选用,系统实现的各个组成部分,包括用户信息管理和素材管理,并对MySQL数据库、Vue前端技术、B/S架构模式以及ElementUI进行了详细的技术介绍。此外,还对系统的可行性进行了分析,并提供了系统目录和相关配置文件的列表。" 1、技术栈知识 - Java:作为系统开发的主要语言,Java具有跨平台、面向对象、安全性高等特点,广泛应用于企业级应用的开发。 - SpringBoot:是一个开源的Java基础框架,用于简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它集成了大量常用的第三方库配置,比如Hibernate、Spring Security等,使得开发者可以快速开发独立的、产品级别的Spring应用。 - Vue:是一个渐进式的JavaScript框架,用于构建用户界面,它易于上手,与标准HTML同步得非常好。Vue的核心库只关注视图层,易于与第三方库或既有项目整合。 - AJAX(Asynchronous JavaScript and XML):是一种在无需重新加载整个网页的情况下,能够更新部分网页的技术。在本系统中,AJAX可以用于异步加载数据,改善用户体验。 - Maven:是一个项目管理和构建自动化工具,基于项目对象模型(POM)的概念,可以管理项目的编译、报告、依赖、分发、任务等。 - MySQL:是一个流行的关系型数据库管理系统,用于存储和管理在线课程系统中的数据。 - MyBatisPlus:是一个MyBatis的增强工具,在MyBatis的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。 2、系统实现知识 - 用户信息管理:系统需要提供用户注册、登录、信息维护等功能,保证用户数据的安全和隐私。 - 图片和视频素材管理:在线课程系统应支持图片和视频作为课程内容的展示,需要有管理这些素材的能力,包括上传、存储、检索和展示。 3、技术介绍知识 - MySQL数据库:作为最流行的开源SQL数据库,MySQL支持大型数据库的应用,具有高性能、高可靠性和易用性。 - Vue前端技术:Vue的组件化思想让开发者可以像搭积木一样构建页面,同时提供响应式的数据绑定和组件系统。 - B/S架构模式(Browser/Server):相对于传统的C/S架构模式,B/S模式主要通过浏览器进行交互,简化了客户端的开发和部署。 - ElementUI:是一个基于Vue 2.0的桌面端组件库,用于快速构建美观、强大的桌面端应用。 4、系统分析知识 - 可行性分析:包括技术可行性、经济可行性和操作可行性。需要考虑系统是否能够顺利实现预期目标,以及是否符合预算和用户的操作习惯。 5、项目文件知识 - .classpath:是eclipse等IDE配置Java编译器的文件,用于定义项目的类路径。 - mvnw.cmd:是Maven的Windows批处理脚本,用于在命令行中执行Maven命令。 - .factorypath:可能与项目的工厂类路径配置有关,用于管理工厂类的加载。 - .gitignore:是一个文本文件,用来指定在使用Git版本控制工具时,不需要添加到版本库中的文件或目录。 - mvnw:是Maven的Unix/Linux批处理脚本,功能与mvnw.cmd相同。 - 配置说明.pdf:可能包含系统配置的详细说明,有助于用户或开发者了解如何配置和部署系统。 - .project:是Eclipse项目描述文件,用于定义项目的构建配置、资源文件等信息。 - pom-war.xml:是Maven项目中用于定义Web应用打包为WAR文件的配置文件。 - pom.xml:是Maven项目的配置文件,定义了项目的构建方式、依赖关系等信息。

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内容概要:本文提出了一种融合多尺度Wavelet模型的跨文化英语交际智能模型系统(FL-DP-Wavelet),旨在通过多模态数据融合、多尺度特征提取与跨文化适应性建模,提升智能系统的文化敏感性和语境理解能力。该模型通过结合小波变换与深度学习优化语言信号的时频特征提取,基于跨文化敏感性发展模型(DMIS)构建文化适应性评估模块,并设计多模态数据融合框架,增强跨文化场景下的语义解析鲁棒性。实验结果显示,系统在跨文化语境下的语义理解准确率提升12.7%,文化适应性评分优于基线模型15.3%。 适合人群:从事跨文化交流、国际商务、外语教育的研究人员和技术开发者,特别是对智能系统在跨文化场景中的应用感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①跨文化商务谈判、教育合作和公共外交等场景中,需要提升智能系统的文化敏感性和语境理解能力;②帮助系统实现实时文化适应,减少因文化差异引起的语义误判和非语言行为冲突;③通过多模态数据融合,增强智能系统在复杂跨文化环境中的语义解析能力。 其他说明:该研究不仅提出了新的理论框架和技术路径,还在实际应用中验证了其有效性和优越性。未来将聚焦于小波-Transformer耦合、联邦学习隐私保护和在线学习算法,进一步推动系统向自主文化融合演进。
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