当前位置: 首页 > news >正文

计算机毕业设计SpringCloud+大模型微服务高考志愿填报推荐系统 高考大数据 SparkML机器学习 深度学习 人工智能 Python爬虫 知识图谱

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                         文末获取源码

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

介绍资料

《SpringCloud微服务高考志愿填报推荐系统》任务书

一、研究背景与意义

随着高考制度的改革,尤其是山东省等新高考改革地区的实施,高考志愿填报变得更加复杂和多样化。考生和家长需要面对大量的信息和复杂的规则,这使得他们在做出志愿选择时感到困惑和迷茫。传统的志愿填报系统往往无法提供全面、准确和个性化的推荐服务,无法满足新高考形势下的需求。

因此,本研究旨在设计和实现一个基于SpringCloud微服务架构的高考志愿填报推荐系统,以提供智能化、个性化和高效化的志愿填报服务。该系统将利用大数据分析和机器学习技术,结合高考政策、录取数据和考生个人情况,为考生提供精准的志愿推荐和全面的决策支持。

二、研究目标与内容
  1. 研究目标

    • 设计并实现一个基于SpringCloud微服务架构的高考志愿填报推荐系统;
    • 利用大数据分析和机器学习技术,提供精准的志愿推荐服务;
    • 实现系统的前后端分离,提高系统的可扩展性和可维护性;
    • 为考生提供全面的志愿填报决策支持,包括院校查询、专业查询、录取概率预测等功能。
  2. 研究内容

    • 分析现有志愿填报系统的优缺点,确定系统的功能需求和技术架构;
    • 设计系统的微服务架构,包括服务注册与发现、负载均衡、配置中心等;
    • 实现系统的核心功能,包括用户注册与登录、院校与专业查询、志愿推荐等;
    • 利用大数据分析和机器学习技术,构建志愿推荐模型,并进行模型训练和验证;
    • 实现系统的前后端分离,使用Vue+ElementUI进行前端页面开发,使用Spring Cloud进行后端服务开发;
    • 对系统进行测试和优化,确保系统的稳定性和性能。
三、研究方法与技术路线
  1. 研究方法

    • 文献综述法:查阅相关文献和资料,了解高考志愿填报系统的研究现状和发展趋势;
    • 需求分析法:通过调研和访谈,收集用户需求和意见,确定系统的功能需求;
    • 系统设计法:采用微服务架构设计思想,设计系统的整体架构和模块划分;
    • 开发与测试法:使用Spring Cloud、Vue等技术进行系统的开发与测试,确保系统的质量和性能。
  2. 技术路线

    • 前端技术:使用Vue+ElementUI进行页面开发,实现动态渲染和交互功能;
    • 后端技术:使用Spring Cloud构建微服务架构,包括Eureka服务注册与发现、Ribbon负载均衡、Hystrix断路器等;
    • 数据库技术:使用MySQL数据库存储系统数据,使用Mybatis Plus进行数据访问;
    • 大数据分析与机器学习技术:使用SparkML等机器学习框架构建志愿推荐模型,进行数据处理和分析;
    • 部署与运维技术:使用Docker等容器化技术进行系统的部署和运维。
四、研究计划与进度安排
  1. 第一阶段(1-2个月):进行文献综述和需求分析,确定系统的功能需求和技术架构。
  2. 第二阶段(3-4个月):进行系统设计和开发,包括微服务架构的设计、前后端分离的实现、核心功能的开发等。
  3. 第三阶段(5-6个月):进行大数据分析和机器学习模型的构建与训练,实现志愿推荐功能。
  4. 第四阶段(7-8个月):对系统进行测试和优化,包括功能测试、性能测试、安全测试等,确保系统的稳定性和性能。
  5. 第五阶段(9-10个月):撰写论文和答辩准备,整理研究成果和撰写毕业论文,准备答辩材料和演示系统。
五、预期成果与创新点
  1. 预期成果

    • 完成基于SpringCloud微服务架构的高考志愿填报推荐系统的设计与实现;
    • 提供精准、个性化的志愿推荐服务,提高考生志愿填报的效率和准确性;
    • 发表相关学术论文或技术报告,推广研究成果和技术应用。
  2. 创新点

    • 采用微服务架构设计,提高系统的可扩展性和可维护性;
    • 利用大数据分析和机器学习技术构建志愿推荐模型,实现精准的志愿推荐;
    • 实现前后端分离,提高系统的交互性和用户体验。

以上任务书仅为示例,具体的研究内容、技术路线和进度安排等需要根据实际情况进行调整和完善。希望该研究能够为高考志愿填报提供智能化、个性化和高效化的服务,为考生和家长提供有力的决策支持。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞关注不迷路,想学习更多项目可以查看主页,大家在毕设选题,项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望可以帮助同学们顺利毕业!🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注,不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻

相关文章:

计算机毕业设计SpringCloud+大模型微服务高考志愿填报推荐系统 高考大数据 SparkML机器学习 深度学习 人工智能 Python爬虫 知识图谱

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 作者简介:Java领…...

AIGC训练效率与模型优化的深入探讨

文章目录 1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1 学习率调节4.2 模型架构选择4.3 数据预处理与增强4.4 正则化技术4.5 量化与剪枝 5.代码示例6.结论 人工智能领域的发展,人工智能生成内容( AIGC)越来…...

《深入浅出HTTPS》读书笔记(13):块密码算法之迭代模式(续)

CTR模式 每次迭代运算的时候要生成一个密钥流(keystream)。 各个密钥流之间是有关系的,最简单的方式就是密钥流不断递增,所以才叫作计数器模式。 ◎在处理迭代之前,先生成每个密钥流,有n个数据块&#xff0…...

定时任务删除MongoDB历史数据

前言 MongoDB数据过多,导致存储成本飙升,为了降低成本,需要将历史数据删除。 删除逻辑 添加配置文件控制删除逻辑 syncconfig:deleteMongoConfig:#同步状态,true同步,false不同步syncStatus: true#删除数据的时间&…...

Simulink的SIL软件在环测试

以基于模型的设计(MBD)的软件开发时,需要进行SIL(软件在环测试)。SIL测试就是在PC上验证模型是否与代码功能一致。在项目开展中,用在需要将控制器生成移植到硬件前,把控制器的模块生成代码&…...

你能穿过迷雾看清一切吗

很多事情的真相有谁知道? 我和家里人被看不见的攻击攻击和操控,失控和无助状态被假鬼录制,然后安排某些不知道整个实际情况和真相的人去听,间接歪曲了整件事情。 各种高科技配合和各种脑功能操控伤害是一般人想都想不到的&#…...

8 设计模式之简单工厂模式

设计模式是软件开发中的一套通用解决方案,而简单工厂模式则是最基础、最常用的一种创建型模式。在这篇博客中,我将为大家详细介绍简单工厂模式的概念、优缺点,以及通过一个饮料制作的案例,帮助大家更好地理解和应用这种模式。 一、…...

一步一步写线程之十六线程的安全退出之一理论分析

一、多线程的开发 多线程的开发,在实际场景中几乎是无法避开的。即使是前端看似没有使用线程,其实在底层的框架中也使用了线程进行了支撑。至少到现在,不管是协程还是其它什么新的编程方式,仍然无法撼动线程的主流地位。 多线程的…...

《Learn Three.js》学习(4) 材质

前言: 材质为scene中物体的皮肤,有着不同的特性和视觉效果。 材质的共有属性: 基础属性: 融合属性: 融合决定了我们渲染的颜色如何与它们后面的颜色交互 高级属性: 与WebGL内部有关 简单材质&#xff1…...

【QNX+Android虚拟化方案】128 - QNX 侧触摸屏驱动解析

【QNX+Android虚拟化方案】128 - QNX 侧触摸屏驱动解析 一、QNX 侧触摸屏配置基于原生纯净代码,自学总结 纯技术分享,不会也不敢涉项目、不泄密、不传播代码文档!!! 本文禁止转载分享 !!! 汇总链接:《【QNX+Android虚拟化方案】00 - 系列文章链接汇总》 本文链接:《【…...

Oracle SCN与时间戳的映射关系

目录 一、基本概述 二、相关操作 三、参考文档 一、基本概述 Oracle 数据库中的 SYS.SMON_SCN_TIME 表是一个关键的内部表,主要用于记录过去时间段中SCN与具体的时间戳之间的映射关系。这种映射关系可以帮助用户将 SCN 值转换为可读性更强的时间戳,从而…...

量化交易系统开发-实时行情自动化交易-8.2.发明者FMZ平台

19年创业做过一年的量化交易但没有成功,作为交易系统的开发人员积累了一些经验,最近想重新研究交易系统,一边整理一边写出来一些思考供大家参考,也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。 接下来会对于发明者FMZ平台介绍。 发明…...

HBU深度学习作业9

1. 实现SRN (1)使用Numpy实现SRN import numpy as npinputs np.array([[1., 1.],[1., 1.],[2., 2.]]) # 初始化输入序列 print(inputs is , inputs)state_t np.zeros(2, ) # 初始化存储器 print(state_t is , state_t)w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7, …...

关于otter监控告警使用

一、背景 近期在使用otter完成单机房单向同步时,常常遇到channel假死的情况,导致Pipeline同步停止,系统表数据同步停止,影响生产环境用户数据查询相关的功能,虽然事后能够通过停channel后再启用channel重新启用…...

复合查询和内外连接

文章目录 1. 简单查询2. 多表查询2.1 显示雇员名、雇员工资以及所在部门的名字2.2 显示部门号为10的部门名,员工名和工资2.3 显示各个员工的姓名,工资,及工资级别 3. 自连接4. 子查询4.1 where后的子查询4.1.1 单行子查询4.1.2 多行子查询 (i…...

动态规划【C++优质版】

(本文未经作者书面允许,禁止以任何形式传播(包括但不限于转载,翻译……)如需引用 请标注原作者) Intro: 动态规划是一种用于解决优化问题的算法策略。在 C 中,它主要用于处理那些具…...

柔性芯片:实现万物互联的催化剂

物联网 (IoT) 市场已经非常成熟,麦肯锡预测,物联网将再创高峰,到 2030 年将达到 12.5 万亿美元的估值。然而,万物互联 (IoE) 的愿景尚未实现,即由数十亿台智能互联设备组成,提供大规模洞察和效率。 究竟是…...

【分布式】分布式事务

目录 1、事务的发展 2、本地事务 (1)如何保障原子性和持久性? (2)如何保障隔离性? 2、全局事务 (1)XA事务的两段式提交 (2)XA事务的三段式提交…...

nacos安装部署

nacos安装部署 1.安装nacos 1.安装nacos nacos的安装很简单下载后解压启动即可,但是在启动前请确保jdk环境正常; 1.首先我们要下载nacos安装包:可以到官网下载,注意我这里使用的是2.1.0版本; 2.下载完成后&#xff0…...

git 上传代码时报错

在上传代码时,显示无法上传 PS E:\JavaWeb\vue3-project> git push To https://gitee.com/evening-breeze-2003/vue3.git! [rejected] master -> master (non-fast-forward) error: failed to push some refs to https://gitee.com/evening-breeze-20…...

【C++】数字位数提取:从个位到十位的深入分析与理论拓展

博客主页: [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: C 文章目录 💯前言💯第一题:提取个位数解法代码解法分析代码优化拓展思考:取模运算的普适性 💯第二题:提取十位数题目解读与思路分析方法一&…...

数据结构--二叉树的创建和遍历

目录 引入 定义 性质 二叉树的创建 迭代法 注意事项: 递归法 注意事项: 二叉树的遍历 深度优先 广度优先 先序遍历(前序遍历) 中序遍历 后序遍历 层序遍历 查找树结构中是否存在某数值 方法一: 方法…...

CEF127 编译指南 Linux篇 - 安装Git和Python(三)

1. 引言 在前面的文章中,我们已经完成了基础开发工具的安装和配置。接下来,我们需要安装两个同样重要的工具:Git 和 Python。这两个工具在 CEF 的编译过程中扮演着关键角色。Git 负责管理和获取源代码,而 Python 则用于运行各种编…...

计算机网络的类型

目录 按覆盖范围分类 个人区域网(PAN) 局域网(LAN) 城域网(MAN) 4. 广域网(WAN) 按使用场景和性质分类 公网(全球网络) 外网 内网(私有网…...

Web入门(学习笔记)

Web入门 文章目录 Web入门SpringSpringBootWeb入门HTTP协议HTTP-概述HTTP特点 HTTP-请求协议HTTP-请求数据格式 HTTP-响应协议响应状态码 HTTP-协议解析 Web服务器-TomcatWeb服务器简介基本使用Tomcat文件夹目录解析常见问题Tomcat部署项目 入门程序解析**内嵌的Tomcat服务器**…...

mind+自定义库编写注意事项

在mind图形化命令编写中,main.ts 文件是通过图形化编程工具生成 C 代码,然后将生成的 C 代码上传到 Arduino Uno 上执行。 这些由main.ts定义的图形化代码通过生成的代码,需要包含调用arduinoc/libraries文件夹的*.h和*.cpp文件&#…...

jQuery零基础入门速通(上)

大家好,我是小黄。 在前端开发的世界里,jQuery以其简洁的语法和强大的功能,一直是许多开发者手中的利器。它不仅简化了HTML文档遍历和操作、事件处理、动画以及Ajax交互,还极大地提高了开发效率。本文将带你走进jQuery的世界&…...

计算机网络-Wireshark探索IPv4

使用工具 Wiresharkcurl(MacOS)traceroute: This lab uses “traceroute” to find the router level path from your computer to a remote Internet host. traceroute is a standard command-line utility for discovering the Internet paths that your computer uses. It i…...

【05】Selenium+Python 两种文件上传方式(AutoIt)

上传文件的两种方式 一、input标签上传文件 可以用send_keys方法直接上传文件 示例代码 input标签上传文件import time from selenium import webdriver from chromedriver_py import binary_path # this will get you the path variable from selenium.webdriver.common.by i…...

《构建 C++分布式计算框架:赋能人工智能模型并行训练》

在人工智能迅猛发展的今天,模型训练所需的计算资源呈指数级增长。为了高效地支持人工智能模型在多节点、多 GPU/CPU 集群上的并行训练,基于 C构建分布式计算框架成为了关键之举。 一、分布式计算框架的核心意义 随着人工智能模型复杂度的不断攀升&…...

分支定价算法Branch and price

分支定价算法是进阶版的列生成算法,是用来专门求解整数规划问题的。 目录 1.整数规划与线性规划的关系 2.限制主问题(RLMP)求得整数解 3.B&P用法:以VRPTW为例 列生成是求解线性规划问题的算法,通过不断往限制主…...

【信息系统项目管理师】第5章:信息系统工程 考点梳理

文章目录 5.1 软件工程5.1.1 架构设计1、软件架构风格2、软件架构评估 5.1.2 需求分析1、需求的层次2、需求过程(重点)3、UML事务、关系和视图4、面向对象分析 5.1.3 软件设计1、结构化设计2、面向对象设计3、设计模式 5.1.4 软件实现1、软件配置管理2、…...

kdump调试分析(适用于麒麟,ubuntu等OS)

1. kdump基本原理 1.1 内核崩溃处理机制 当 Linux 系统内核发生崩溃时,通常会触发 panic,系统停止正常运行。Kdump 在这种情况下: 使用一个备用的内核(称为 crash kernel)来启动最小化的环境。从崩溃的主内核中复制内存内容(转储文件)。将转储文件保存到预定义的存储位…...

Ubuntu在NVME硬盘使用Systemback安装记录

问题 使用Systemback重装系统找不到NVME硬盘。 0.使用Systemback制作iso后,制作启动盘 1.插入启动盘进入live mode模式 2.安装gparted sudo apt-get update sudo apt-get install gparted3.使用gparted对待分区硬盘进行分区 gparted按照你希望的分区方式分区即…...

C++多态的实现原理

【欢迎关注编码小哥,学习更多实用的编程方法和技巧】 1、类的继承 子类对象在创建时会首先调用父类的构造函数 父类构造函数执行结束后,执行子类的构造函数 当父类的构造函数有参数时,需要在子类的初始化列表中显式调用 Child(int i) : …...

com.github.gavlyukovskiy依赖是做什么的呢?

p6spy-spring-boot-starter 是一个Spring Boot的starter,用于集成P6Spy库。P6Spy是一个开源的数据库连接池代理工具,它可以拦截和记录所有的SQL语句及其执行时间,从而帮助开发者进行SQL性能分析和调试。 功能概述 SQL日志记录: P…...

QChart数据可视化

目录 一、QChart基本介绍 1.1 QChart基本概念与用途 1.2 主要类的介绍 1.2.1 QChartView类 1.2.2 QChart类 1.2.3QAbstractSeries类 1.2.4 QAbstractAxis类 1.2.5 QLegendMarker 二、与图表交互 1. 动态绘制数据 2. 深入数据 3. 缩放和滚动 4. 鼠标悬停 三、主题 …...

离线安装 Docker-IO:详细步骤指南

离线安装 Docker-IO:详细步骤指南 一、准备工作1.1 下载 Docker 离线安装包1.2 准备安装环境1.3 配置防火墙和 SELinux(可选)二、上传和解压离线安装包2.1 上传安装包2.2 解压安装包三、安装 Docker-IO3.1 移动 Docker 文件到系统目录3.2 配置 Docker 服务3.3 赋予服务文件执…...

梯度爆炸与消失

梯度爆炸和梯度消失 一、概念解析 (一)梯度爆炸 定义 在深度神经网络训练的反向传播过程中,梯度爆炸是指梯度的值过大的现象。这会使模型的参数更新出现异常。 产生原因 深层网络与链式法则:深度神经网络按链式法则计算某层权重…...

动捕 动作捕捉学习笔记

2024.11.28 实时动作捕捉 ThreeDPoseTracker VRMLiveViewer 实现虚拟主播跳舞自由_哔哩哔哩_bilibili blender 手工操作,不能渲染到原视频 【快速有效】三分钟学会,通过blender把网上视频武术动作捕捉绑定到3D角色上,需要使用Auto-rig Pro(ARP&#xf…...

spark3.x之后时间格式数据偶发报错org.apache.spark.SparkUpgradeException

3.x之后如果你去处理2.x生成的时间字符串数据,很容易遇到一个问题 Error operating ExecuteStatement: org.apache.spark.SparkUpgradeException: You may get a different result due to the upgrading of Spark 3.0: Fail to parse 20200725__cb90fcc3_8006_46…...

计算机网络(二)

ip地址:11010010:01011110:00100100:00010100 子网掩码:11111111:11111111:11111111:11000000 and :11010010:01011110:00100100:00000000 210.94.36.0的下一站为R1 因为255为11111111 192为&#xff…...

如何在Spark中使用gbdt模型分布式预测

这目录 1 训练gbdt模型2 第三方包python环境打包3 Spark中使用gbdt模型3.1 spark配置文件3.2 主函数main.py 4 spark任务提交 1 训练gbdt模型 我们可以基于lightgbm快速的训练一个gbdt模型,训练相对比较简单,只要把训练样本处理好,几行代码可…...

llamaindex实战-ChatEngine-ReAct Agent模式

概述 ReAct 是一种基于Agent的聊天模式,构建在数据查询引擎之上。对于每次聊天交互,代理都会进入一个 ReAct 循环: 首先决定是否使用查询引擎工具并提出适当的输入 (可选)使用查询引擎工具并观察其输出 决定是否重复…...

关于音频 DSP 的接口种类以及其应用场景介绍

在音频系统中,DSP(数字信号处理器)扮演着重要角色,通常会通过不同的接口与音频系统中的其他组件(如功放、扬声器、音频源等)进行连接。以汽车应用场景为例,以下是一些常见的接口类型分类及其介绍…...

DLL中的inline static成员变量:Windows开发中的常见陷阱

在Windows平台进行C开发时,DLL(动态链接库)是一个非常重要的概念。它让我们能够实现代码的模块化和动态加载,提高了程序的灵活性和维护性。然而,当我们在DLL中使用C17引入的inline static成员变量时,可能会…...

7. 现代卷积神经网络

文章目录 7.1. 深度卷积神经网络(AlexNet)7.2. 使用块的网络(VGG)7.3. 网络中的网络(NiN)7.4. 含并行连结的网络(GoogLeNet)7.5. 批量规范化7.5.1. 训练深层网络7.5.2. 批量规范化层…...

软件测试丨Pytest生命周期与数据驱动

Pytest的生命周期概述 Pytest 是一个强大的测试框架,提供了丰富的特性来简化测试执行。它的生命周期包括多个阶段,涉及从准备测试、执行测试到报告结果的完整流程。因此,理解Pytest的生命周期将帮助我们更好地设计和管理测试用例。 开始阶段…...

Python 网页控制自动化 getEdgeDriver

透过python 使用 edge 执行自动化时,原来的代码 出现报错了 执行报错啦:message info 如下显示 HTTPSConnectionPool(hostmsedgedriver.azureedge.net, port443): Max retries exceeded with url: /130.0.2849/edgedriver_win64.zip (Caused by NewConn…...

白鹿 Hands-on:消除冷启动——基于 Amazon Lambda SnapStart 轻松打造 Serverless Web 应用(二)

文章目录 前言一、前文回顾二、在 Lambda 上运行2.1、查看 Amazon SAM template2.2、编译和部署到 Amazon Lambda2.3、功能测试与验证 三、对比 Snapstart 效果四、资源清理五、实验总结总结 前言 在这个环节中,我们将延续《白鹿 Hands-on:消除冷启动——…...