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【开题答辩实录分享】以《智能垃圾回收小程序》为例进行答辩实录分享

news 2025/10/23 7:26:33

大家好，我是韩立。

写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带项目、讲答辩、做文档，也懂降重技巧。
这些年一直在帮同学定制系统、梳理论文、模拟开题，积累了不少“避坑”经验。

新学期开始，很多人卡在选题：想要新颖，又怕做不完。接下来我会持续分享一批“好上手且有亮点”的选题思路和完整开题答辩案例，给你参考，也给你灵感。关注我，毕业设计不再头秃！

智能垃圾回收小程序涵盖多角色功能，具体如下：

用户端（小程序）：可管理个人中心（增删改个人信息），在线预约垃圾回收（填写垃圾类型、重量、地址等信息），查询订单信息（按订单编号查列表）、垃圾分类（按垃圾名称查分类）及垃圾回收详情，还能进行在线支付（或接收回收收益），可通过地图标记精准定位地址。
管理员端（网页）：负责用户、回收员、商家管理（增删改查账号信息），垃圾分类与垃圾信息管理（增删改查分类及垃圾详情，含查看评论），预约回收与回收订单管理（查删预约、订单，查看详情），管理首页布局信息与系统维护，处理垃圾回收资讯（修改或删除）。
商家端（网页）：可管理回收员（增删改查账号信息）与回收订单（查改删订单，查看详情）。
回收员端（网页）：能管理个人中心信息，根据用户预约上门取件，处理回收订单相关事宜。

【开题陈述】

各位老师好，我是H同学。我的课题是“智能垃圾回收小程序的设计与实现”。

系统面向居民、回收员、商家和管理员四类角色，核心功能包括：在线预约回收、地图定位、垃圾分类查询、订单支付与追踪、上门取件调度以及后台数据审核。

前端采用微信小程序+uni-app跨平台框架，后台用SpringBoot+Node.js双引擎，数据库选MySQL，整体B/S架构。通过图像识别与路径优化算法提升分类准确率与回收效率，实现“互联网+回收”的闭环。请各位老师批评指正。

【答辩开始】

评委老师：为什么选择SpringBoot+Node.js双后端，而不是单一框架？

答辩学生：SpringBoot负责订单、支付、权限等重型业务，保证事务安全；Node.js负责实时消息推送与地图WebSocket长连接，利用事件驱动高并发优势，双框架各司其职，降低单点负载。

评委老师：小程序端图像识别打算放在本地还是云端？模型如何训练？

答辩学生：先做云端推理，用户拍照后上传Base64，后台调用轻量MobileNetV2，样本用开源 TrashNet+自采2万张扩增，迁移训练20epoch，Top1准确率目标85%；本地后期量化到1.5MB后再下发放到小程序运行，减少延迟。

评委老师：地图显示回收员实时位置，并发1万点同时上报，如何降低服务器压力？

答辩学生：回收员端30秒上报一次GPS，先经Netty网关写入Redis GeoHash，再5秒批量刷MySQL；前端拉取时按地图视野BBox查询Redis，返回最近200条，压力测试QPS可到1.2万。

评委老师：线上支付涉及资金流水，如何防止订单重复提交与超卖？

答辩学生：利用MySQL唯一索引+Redis SETNX分布式锁双重校验；订单号用雪花算法保证全局唯一；回调接口做幂等，状态机只允许“待支付→已支付/已取消”，重复回调直接返回SUCCESS。

评委老师：不同城市垃圾分类标准不一致，数据库如何设计保证可扩展？

答辩学生：把“分类标准”做成配置表，字段包括城市ID、垃圾名称、所属类别、子类别；通过地区码动态加载对应标准；新增城市只需insert数据，无需改动代码，实现字典式扩展。

评委老师：若图像识别模型在春节后突然准确率下降到70%，如何快速定位原因并热修复？

答辩学生：①上线时同步埋点，记录每次推理置信度与图片MD5；②准确率下跌触发阈值后，对比近期Top-低分样本，发现80%为“礼盒+金属盖”新包装，属于训练集盲区；③立即将低分样本自动加入“困难库”，凌晨低峰期在线增量训练2小时，生成热更新模型；④采用灰度发布，10%流量切换新模型，若准确率回升则全量发布，全程用户无感知。

评委老师：若系统预计接入校园垃圾分类竞赛，需要支持3秒内1000人同时扫码投递并实时排行，如何设计？

答辩学生：①将排行数据从MySQL迁至Redis SortedSet，Key按“活动ID+分钟级时间片”切分，写操作先写MQ再批量聚合；②利用Lua脚本保证“incr+score”原子性；③前端WebSocket连接按地域分片，Node.js集群横向扩展，单节点可扛5k长连接；④压测目标：3s内写入QPS 8k、读取QPS 2w，99线500ms以内，通过增加从节点与本地缓存即可达成。