当前位置: 首页 > news >正文

【springboot+vue】高校迎新平台管理系统(源码+文档+调试+基础修改+答疑)

 

目录

一、整体目录:

项目包含源码、调试、修改教程、调试教程、讲解视频、开发文档(项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字)

二、运行截图

三、代码部分(示范):

四、数据库表(示范):

数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习

五、项目技术栈:

六、项目调试学习(点击查看)

七、项目交流



一、课题背景  
1. 迎新业务复杂度高  
   每年 8–9 月,高校需在 2–3 天内完成数千名新生入学手续:线上预报到、缴费、选宿舍、军训服装登记、绿色通道、户口迁移、体检预约、校园卡激活、入学教育分班等。传统流程依赖“纸质+Excel+多部门窗口”,排队时间长、数据重复录入、差错率高、家长与新生体验差。  

2. 信息化政策驱动  
   《教育信息化 2.0 行动计划》《智慧校园总体框架(GB/T 36342-2018)》均要求“一网通办、数据多跑路、师生少跑腿”。迎新作为新生对大学信息化水平的“第一印象”,已成为各校智慧校园建设的“一号工程”。  

3. 技术栈演进  
   SpringBoot 生态成熟:微服务、分布式会话、消息队列、定时任务、流程引擎(Flowable/Camunda)开箱即用,可快速搭建高并发、高可靠的后台。  
   Vue生态完善:ElementPlus、Vite、Pinia、TypeScript 支持,组件化开发利于学生团队接力维护;移动端可无缝编译为微信小程序,实现“扫码报到”。  

4. 后疫情时代新要求  
   无接触、分时段、预约制报到成为刚需;人脸识别+位置定位+健康码接口对接,需要一套可弹性扩展的迎新中台。

二、课题目的  
1. 业务流程一体化  
   打通教务处、财务处、后勤宿管、招就处、校医院、保卫处、信息中心 7 大部门数据壁垒,实现“线上预报到→缴费/绿色通道→宿舍分配→现场扫码确认→统计分析”闭环。  

2. 数据实时可视化  
   校领导、辅导员可在驾驶舱大屏实时查看“已报到率、绿色通道人数、各站点排队人数、生源地分布、男女比例”等关键指标,为现场调度提供决策依据。  

3. 教学与科研并重  
   项目作为软件工程、数据科学与大数据技术、信息管理与信息系统等专业“教学工厂”案例,覆盖需求调研、原型设计、数据库建模、接口文档、单元测试、持续集成、部署完整生命周期,为学生提供可写进简历的“高并发智慧校园”真实项目经验。

三、课题意义  
1. 学校层面  
   提升治理水平:将迎新 20+ 环节压缩至 3 分钟完成,现场排队时间缩短 80%,财务与宿管人力节省 50%。  
   数据资产沉淀:新生基础数据、行为数据一次性入库,为后续精准资助、学业预警、就业推荐提供高质量源头数据。  

2. 师生层面  
   新生:获得“科技感十足”的入学体验,减少纸质材料 15 份以上,缴费、选宿舍零跑腿。  
   辅导员:告别手工 Excel 统计,自动生成 10+ 张迎新报表,异常数据(未缴费、未体检)主动推送。  
   家长:远程可视、安心放心,减少电话咨询量 60%。  

3. 技术层面  
    微前端示范:管理后台采用 VUE前端,将“缴费、宿管、体检”子系统拆成独立 Vue 子应用,不同部门可并行迭代,解决“巨石后台”维护难题。  
   国产化适配:数据库兼容 MySQL、达梦、人大金仓;

4. 育人层面  
   课程融合:可拆解为“数据库课程设计—宿舍分配算法”“软件测试—压力测试脚本”“移动开发—微信小程序扫码报到”“数据可视化—大屏实时地图”等多个子课题,实现专业课程与真实场景无缝衔接。  
   双创竞赛:项目已具备“互联网+”大学生创新创业大赛、中国高校计算机大赛——移动应用创新赛、iCAN 创新创业大赛等竞赛原型,可进一步孵化成校园 SaaS 服务,向兄弟院校输出。  

5. 社会价值  
   绿色低碳:无纸化报到单、电子票据、电子合同,每届新生节省纸张约 8 万张。  
   教育公平:绿色通道在线申请与隐私脱敏审批,保障贫困生尊严,助力“不让一个学生因家庭经济困难而失学”。  
   可复制推广:系统采用 MIT 开源协议,配套完整开发文档与 Docker 镜像,可在高职、中职、技师学院快速复制,形成高校迎新领域“开源替代方案”。

一、整体目录:

项目包含源码、调试、修改教程、调试教程、讲解视频、开发文档(项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字)

二、运行截图

三、代码部分(示范):

商品推荐、内容推荐算法

/*** 前端智能排序*/@IgnoreAuth@RequestMapping("/autoSort")public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request,String pre){EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();while (it.hasNext()) {Map.Entry<String, Object> entry = it.next();String key = entry.getKey();String newKey = entry.getKey();if (pre.endsWith(".")) {newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {newMap.put(newKey, entry.getValue());} else {newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());}}params.put("sort", "clicknum");params.put("order", "desc");PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 协同算法(按用户购买推荐)*/@RequestMapping("/autoSort2")public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request){String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();String goodtypeColumn = "naichafenlei";List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper<OrdersEntity>().eq("userid", userId).eq("tablename", "naichashangpin").orderBy("addtime", false));List<String> goodtypes = new ArrayList<String>();Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());List<NaichashangpinEntity> naichashangpinList = new ArrayList<NaichashangpinEntity>();//去重List<OrdersEntity> ordersDist = new ArrayList<OrdersEntity>();for(OrdersEntity o1 : orders) {boolean addFlag = true;for(OrdersEntity o2 : ordersDist) {if(o1.getGoodid()==o2.getGoodid() || o1.getGoodtype().equals(o2.getGoodtype())) {addFlag = false;break;}}if(addFlag) ordersDist.add(o1);}if(ordersDist!=null && ordersDist.size()>0) {for(OrdersEntity o : ordersDist) {naichashangpinList.addAll(naichashangpinService.selectList(new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>().eq(goodtypeColumn, o.getGoodtype())));}}EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();params.put("sort", "id");params.put("order", "desc");PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));List<NaichashangpinEntity> pageList = (List<NaichashangpinEntity>)page.getList();if(naichashangpinList.size()<limit) {int toAddNum = (limit-naichashangpinList.size())<=pageList.size()?(limit-naichashangpinList.size()):pageList.size();for(NaichashangpinEntity o1 : pageList) {boolean addFlag = true;for(NaichashangpinEntity o2 : naichashangpinList) {if(o1.getId().intValue()==o2.getId().intValue()) {addFlag = false;break;}}if(addFlag) {naichashangpinList.add(o1);if(--toAddNum==0) break;}}}page.setList(naichashangpinList);return R.ok().put("data", page);}

数据库配置连接

validationQuery=SELECT 1jdbc_url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ssmt375d?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&tinyInt1isBit=false
jdbc_username=aicood
jdbc_password=aicood#jdbc_url=jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=ssmt375d
#jdbc_username=sa
#jdbc_password=123456

四、数据库表(示范):

数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习

五、项目技术栈:

后端技术栈:

  • Spring Boot:使用Spring Boot作为后端框架,简化开发流程,提供快速开发的能力。
  • Spring Security:用于实现用户认证和授权功能,保护系统的安全性。
  • Spring Data JPA:用于简化对数据库的操作,提供CRUD功能。
  • MySQL:作为数据库存储管理平台的数据。
  •  MyBatis-Plus:MyBatis-Plus 主要负责处理数据库操作,提高数据库操作的便捷性和效率。

前端技术栈:

  • Vue.js:使用Vue.js作为前端框架,实现组件化开发,提高开发效率。
  • Vue Router:用于实现前端路由功能,实现单页应用的页面跳转。
  • Vuex:用于实现前端状态管理,统一管理应用的状态。
  • Element UI:使用Element UI作为UI组件库,提供丰富的UI组件,加快开发速度。
  • Axios:用于发送HTTP请求,与后端进行数据交互。
  • HTML/CSS/JavaScript:用于构建系统的用户界面。HTML 负责网页的结构布局,CSS 负责样式设计,JavaScript 负责交互逻辑的实现。在系统中,这些技术用于实现前端页面的展示和交互功能,提高用户体验。

其他技术:

Maven:用于项目构建和依赖管理,简化项目的管理和部署。

在项目开发中,各种工具和平台扮演着不同的角色,它们协同工作,以确保项目的顺利进行。以下是几种工具在项目开发中的作用:

1. IntelliJ IDEA:

   集成开发环境(IDE):为Java语言提供强大的编程支持,包括智能代码补全、重构工具、代码质量分析等。

   项目管理和构建:支持Maven和Gradle构建工具,方便项目依赖管理和构建。

   数据库支持:内置数据库工具,支持SQL查询、数据建模等。

   前端支持:通过插件,支持HTML、CSS、JavaScript和前端框架如Vue.js、React等。

   调试和运行:提供Java应用调试和运行环境,可以直接部署应用到Tomcat服务器。

2. Visual Studio Code (VSCode):

   代码编辑器:轻量级、可扩展的代码编辑器,支持多种编程语言。

   前端开发:通过插件支持Vue.js、React等前端框架的开发。

   Node.js支持:能够运行和调试Node.js应用程序。

   版本控制:内置Git支持,方便进行版本控制。

   调试工具:提供调试功能,可以帮助开发者找到并修复代码中的问题。

3. Node.js:

   服务器端JavaScript运行时:允许在服务器端运行JavaScript代码。

   构建工具:使用npm(Node Package Manager)来管理项目依赖和包。

   后端服务开发:可以用于构建高效、可扩展的网络应用和后端服务。

4. MySQL:

   关系型数据库:提供数据库存储服务,用于存储、检索、更新和管理数据。

   数据持久化:在Web应用中,用于持久化存储用户和应用程序数据。

5. Navicat:

   数据库管理工具:允许开发者管理和维护MySQL、MariaDB、SQL Server、SQLite等数据库。

6. Maven:

   项目管理和构建工具:在Java项目中用于项目依赖管理、构建和文档生成。

7. JDK 1.8:

   Java开发工具包:提供Java编译器、Java运行时环境、Java库等,是Java开发的基础。

8. Tomcat 7.0:

   Web服务器和应用服务器:用于部署和运行Java Servlet和JavaServer Pages(JSP)Web应用。

在项目开发中,开发者会根据项目的需求和特点,选择合适的工具进行组合使用,以实现高效、高质量的开发。例如,对于Java Web项目,可能会使用IntelliJ IDEA作为开发环境,利用Maven进行项目构建和依赖管理,使用MySQL作为数据库存储,并通过Tomcat服务器部署应用。对于前端项目,可能会使用VSCode作为编辑器,结合Node.js和npm进行前端框架的开发和包管理。这些工具的协同使用,大大提高了开发效率和项目的可维护性。

六、项目调试学习点击查看

七、更多项目展示

大屏可视化项目

基于django的财经新闻文本挖掘分析与可视化应用
基于Python的沧州地区空气质量数据分析及可视化
django基于大数据的房价数据分析
基丁Python的个性化电影推荐系统的设计与实现
django基于Python的热门旅游景点数据分析系统的设计与实现
django基于协同过滤的图书推荐系统的设计与实现
django基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的小说推荐系统
python基于爬虫的个性化书籍推荐系统
python基于Flask的电影论坛
django基于python的影片数据爬取与数据分析
django基丁Python可视化的学习系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的招聘信息推荐系统

 

更专业的页面设计

八、欢迎项目交流


文章转载自:

http://xEbGmZEN.mspqw.cn
http://jsY7Pn0h.mspqw.cn
http://SJyrkDfq.mspqw.cn
http://a7tF85KK.mspqw.cn
http://JQnPupuf.mspqw.cn
http://TxRaJDZW.mspqw.cn
http://cq3VmwFv.mspqw.cn
http://Ah78EYpG.mspqw.cn
http://wffb4iCh.mspqw.cn
http://lEpTR67E.mspqw.cn
http://j4e1rlfb.mspqw.cn
http://SffGZUq0.mspqw.cn
http://6HWQoGE9.mspqw.cn
http://2xD8ddrO.mspqw.cn
http://WgmBWoDL.mspqw.cn
http://gHPQnDQd.mspqw.cn
http://08fKw35N.mspqw.cn
http://eJtDIHLS.mspqw.cn
http://rWUiS9Xn.mspqw.cn
http://angnEuDt.mspqw.cn
http://d4RjLJHe.mspqw.cn
http://lry8gvi6.mspqw.cn
http://Z0SlA8sQ.mspqw.cn
http://a6Bk3nKr.mspqw.cn
http://tYrtIK7n.mspqw.cn
http://bZpIsvlv.mspqw.cn
http://lyPePZOP.mspqw.cn
http://P3H8WRT8.mspqw.cn
http://n82FTkHB.mspqw.cn
http://wcazB5HU.mspqw.cn
http://www.dtcms.com/a/373859.html

相关文章:

  • HTTP 请求体格式详解
  • CyberPoC 是一个现代化的网络安全练习和竞赛平台,支持容器化部署的安全挑战,为用户提供实践网络安全技能的环境。
  • Mybatis Log Plugin打印日志,会导致CPU升高卡死
  • 并发编程原理与实战(二十七)深入剖析synchronized底层基石ObjectMonitor与对象头Mark Word
  • 国产化Word处理组件Spire.DOC教程:使用 Python 将 Markdown 转换为 HTML 的详细教程
  • CanMV K230 2025年度计划
  • 简单视频转换器 avi转mp4
  • 如何修改不同城市IP查询排名以增强广告投放效果
  • 04-Redis 启动与停止:服务管理全攻略(含命令行与图形化操作)
  • LangChain: Agent(代理)
  • 使用 BatchRendererGroup 创建渲染器
  • flutter鸿蒙:使用flutter_local_notifications实现本地通知
  • Redis中数据类型详解
  • CentOS 7安装最新nginx
  • 解决Win11 安全中心删掉存在隐患的工具
  • 二级缓存在实际项目中的应用
  • 第14篇:循环神经网络(RNN)与LSTM:序列建模的利器
  • 【P02_AI大模型之调用LLM的方式】
  • 浅谈Go 语言开发 AI Agent
  • pgsql for循环一个 数据文本 修改数据 文本如下 ‘40210178‘, ‘40210175‘, ‘40210227‘, ‘40210204‘
  • 工业检测机器视觉为啥非用工业相机?普通相机差在哪?
  • 基于MATLAB的粒子群算法优化广义回归神经网络的实现
  • 25年9月通信基础知识补充1:NTN-TDL信道建模matlab代码(satellite-communications toolbox学习)
  • Aider AI Coding项目 流式处理架构深度分析
  • 打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程的智慧工业开源了
  • PAT 1103 Integer Factorization
  • WindowManagerService (WMS)
  • Tool | AI类网址收录
  • SU-03T语音模块的使用
  • kubernetes-lxcfs解决资源可见性问题