基于C#的学生成绩管理系统学习版是一款适用于教育行业管理学生学业成绩的软件。在现代教育体系中，学生的学习成绩是衡量学生学习效果和教师教学质量的重要指标之一。一个高效、准确、便捷的成绩管理系统，对学校教学管理和学生学习评估都至关重要。 学生成绩管理系统通常具备以下几个核心功能模块： 1. 学生信息管理：系统可以录入、修改、查询和删除学生的个人信息，如姓名、学号、班级、专业等，以构建完整的学籍档案。 2. 成绩录入：教师可以录入学生成绩，包括平时成绩、期中成绩、期末成绩等，并可以对成绩进行分类管理，便于查询和统计。 3. 成绩查询：学生和教师可以根据需要查询个人或班级的总成绩、单科成绩及成绩分布情况。 4. 成绩分析：系统可以自动对成绩进行统计和分析，提供各科平均分、优秀率、及格率等数据，帮助教师了解教学效果，发现学生学习的薄弱环节。 5. 报表打印：系统可以根据成绩分析结果，生成各种统计报表，并支持报表的打印功能，方便教师和学校管理人员使用。 6. 安全管理：为了保证学生信息的安全，系统通常会设置不同的权限管理，不同的用户根据自己的权限进入系统，确保数据的安全性和隐私性。 7. 数据备份与恢复：系统应具备数据备份与恢复功能，以防止因系统故障或操作失误导致的数据丢失。 在开发学生成绩管理系统的过程中，编程语言的选择是关键。C#（读作“C Sharp”）是由微软开发的一种面向对象、类型安全的编程语言，它是.NET平台的核心语言之一。C#语法简洁明了，易于上手，功能强大，尤其适合快速开发Windows桌面应用程序。 在软件开发阶段，通常需要经过需求分析、系统设计、编码实现、测试验证等环节。需求分析阶段需要详细地了解用户的需求，包括功能需求、性能需求等。系统设计阶段则需要根据需求分析的结果设计软件的整体架构和各个模块的实现方案。编码实现阶段是将设计的方案转化为具体的代码。测试验证阶段则是确保软件能够按照预期工作，不会出现错误。 在毕设和课程作业的背景下，基于C#的学生成绩管理系统学习版除了实现上述功能外，还会强调以下几个方面： - 系统设计的合理性：系统应当设计得简单易用，同时保证功能全面。 - 编码的规范性：代码应当遵循良好的编程规范，包括命名规则、代码结构清晰等。 - 用户界面的友好性：用户界面应直观、美观、操作简单，以提高用户体验。 - 文档的完整性：包括需求说明文档、设计文档、用户手册等，文档对于软件的开发和使用同样重要。 - 测试的充分性：系统应当经过充分的测试，包括单元测试、集成测试和系统测试，确保软件的稳定性和可靠性。 通过设计和实现这样的系统，计算机专业的学生不仅能够加强对C#语言的理解和应用，还能学习到软件工程的项目管理经验，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

风机、泵和离心机等旋转设备是广泛应用于工业生产和日常生活的重要设备。 在“服务型制造”的转变推 动下，智能化、自动化以及数字化是这些设备的发展趋势，也是提高设备安全性、可靠性的重要方式。 通过现场检测 端和远程Ｗｅｂ端的软、硬件设计，结合经典故障诊断算法与利用大数据的人工智能诊断方法，开发了低成本、高开 放性振动监测与故障诊断系统，实现了旋转设备的运行状态监测与故障在线诊断和远程协同会诊功能，顺应智能制 造的趋势，提供了针对风机等旋转设备运维的可行方案。 关键词：旋转设备　振动监测　故障诊断　系统设计 ### 基于Python的振动监测与故障诊断系统开发 #### 一、引言 振动烈度作为评估泵、风机及齿轮箱等旋转机械设备运行状况的关键指标，在工业领域扮演着重要角色。传统的手持式测振仪虽能进行振动强度测量，但依赖人工记录的方式存在诸多不足，比如容易出错或数据遗漏，并且缺乏对振动数据的进一步分析与故障诊断功能。随着技术进步，出现了具备简单频谱分析功能的点检设备，尽管如此，它们在诊断方面的能力仍然有限。 近年来，现场振动分析与故障诊断系统应运而生，虽然能够通过传统方法实现较为精确的故障诊断，但成本较高，且系统相对封闭，扩展功能时面临挑战。与此同时，计算机技术和大数据应用的快速发展为人工智能诊断方法带来了新的机遇。相比于传统方法，人工智能诊断更加依赖于历史数据，对于专业诊断人员的经验要求较低，这为提高诊断准确率和效率提供了可能。 为了融合传统诊断技术和人工智能的优势，克服现有振动监测系统的局限性（如成本高昂和开放性不足），本研究采用Python这一开源编程语言，结合合适的硬件配置，开发了一款振动故障监测系统。该系统不仅成本低廉、开放性强，而且易于集成最新的监测与智能诊断算法，并实现了现场诊断与远程协同诊断等多种诊断方式。 #### 二、系统的设计与开发 ##### 2.1 系统的整体方案 **系统架构**：如图1所示，本系统由现场检测端和远程Web端两部分组成。现场检测端主要负责信号采集与初步处理，而远程Web端则侧重于数据存储、分析以及故障诊断结果的展示。 - **现场检测端**：配备有高精度的振动传感器和数据采集卡，用于实时采集设备的振动信号，并将数据上传至远程服务器。此外，现场端还内置了一些基础的信号处理功能，如滤波、特征提取等，以减少传输的数据量。 - **远程Web端**：主要包括数据处理模块、故障诊断模块和用户界面。其中，数据处理模块负责对接收的数据进行更深入的处理和分析；故障诊断模块结合经典故障诊断算法与人工智能方法，实现对故障的准确识别；用户界面则提供直观的操作界面供用户查看设备状态和诊断结果。 ##### 2.2 硬件选型与软件实现 - **硬件选型**：考虑到成本控制和性能需求，本系统选用了性价比较高的振动传感器和数据采集卡。此外，为确保数据的安全性和完整性，采用了稳定的网络传输设备。 - **软件实现**：系统的核心部分采用Python语言编写，利用其丰富的库资源（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）进行数据处理与分析。对于人工智能诊断方法的应用，选择了TensorFlow和Keras框架来构建模型。同时，为了便于用户的操作和维护，系统前端采用Django框架搭建了一个简洁易用的Web界面。 ##### 2.3 数据处理与故障诊断 - **数据预处理**：原始采集的振动信号可能存在噪声干扰，因此首先需要进行滤波处理。此外，还需要进行特征提取，将原始信号转换成可用于后续分析的形式。 - **经典故障诊断算法**：本系统集成了几种经典的故障诊断算法，如小波变换、FFT（快速傅里叶变换）等，用于提取振动信号中的关键特征，帮助识别设备的工作状态。 - **人工智能诊断方法**：除了传统方法外，还引入了深度学习模型进行故障诊断。通过对大量历史数据的学习，模型能够自动识别不同类型的故障模式，并给出相应的诊断结果。 #### 三、系统功能与优势 - **低成本**：通过优化硬件配置和采用开源技术，降低了系统的总体成本。 - **高开放性**：采用Python语言开发，使得系统具备良好的可扩展性，易于集成新技术和算法。 - **远程协同诊断**：支持远程Web端访问，用户可以在任何地方实时监控设备状态并参与诊断过程。 - **多诊断方式**：结合了传统故障诊断算法与人工智能方法，提供了多种诊断手段，提高了诊断的准确性和效率。 基于Python的振动监测与故障诊断系统的开发，不仅顺应了智能制造的趋势，也为风机等旋转设备的运维提供了一种高效、经济的解决方案。

内容概要：本文详细介绍了将时间维度融入A星算法，用于解决多AGV（自动导引车）在同一空间内路径规划和动态避障的问题。文中首先定义了一个新的三维节点类，增加了时间属性，使得每个AGV不仅有空间位置还有对应的时间戳。接着，作者提出了改进的邻居搜索方法，确保AGV移动时考虑到时间和空间的连续性。为了防止AGV之间的碰撞，还设计了一套冲突检测机制，利用字典记录各个时空点的占用情况。此外，加入了启发式函数的时间惩罚项，优化了路径选择策略。最后，通过Matplotlib实现了三维时空轨迹的可视化，展示了AGV在不同时刻的位置关系。 适合人群：对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的开发者和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效管理和调度多台AGV的小型仓库或生产车间，旨在提高AGV的工作效率，减少因路径冲突导致的任务延迟。 其他说明：文中提供的代码片段可以帮助读者快速理解和应用这一创新性的路径规划方法。同时，作者分享了一些实用的经验技巧，如调整时间权重以适应不同速度的AGV，以及如何避免长时间规划陷入死循环等问题。

内容概要：本文详细介绍了利用遗传算法解决配送中心选址问题的方法，并提供了完整的MATLAB实现代码。文中首先定义了需求点和备选中心的基础数据模板，接着阐述了染色体的设计思路以及适应度函数的具体构造方法，确保既考虑到运输成本也兼顾建设成本。随后讲解了交叉和变异操作的实现细节，强调保持种群多样性和避免过早收敛的重要性。最后展示了主算法流程，包括种群初始化、适应度评估、选择机制、交叉变异等步骤，并给出了实验结果和一些调参建议。 适合人群：对物流规划、遗传算法感兴趣的科研人员、高校师生及有一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：适用于需要进行配送中心选址优化的实际项目中，旨在帮助决策者以最低的成本满足所有客户的需求分布。通过调整参数如需求点坐标、需求量、备选中心位置等，可以模拟不同情况下的最佳选址方案。 其他说明：文中提供的代码具有良好的扩展性，可根据具体业务需求加入更多约束条件或改进现有模型性能。此外，作者还分享了一些实用技巧，如将需求点坐标替换为真实的GPS数据、适当扩大种群规模以提高搜索精度等。

### 基于Spark的协同过滤算法的国漫查询系统 #### 一、系统概述 在当前的大数据时代，个性化推荐系统已经成为许多在线服务平台的核心功能之一。为了满足日益增长的国漫爱好者的需求，本项目旨在设计并实现一个基于Apache Spark框架的国漫查询系统。该系统利用协同过滤算法，根据用户的观看历史和偏好来推荐相关的国漫内容。通过Apache Spark的强大处理能力，系统能够高效地处理大规模数据集，实现快速准确的推荐。 #### 二、系统架构 系统的整体架构可以分为以下几个层次： 1. **数据源层**：从多个国漫平台收集数据，这些数据包括但不限于用户观看记录、评分以及评论等信息。 2. **数据存储层**：利用分布式文件系统Hadoop Distributed File System (HDFS)来存储原始数据及经过处理的数据。HDFS提供了高容错性、可扩展性和成本效益高的数据存储解决方案。 3. **数据处理层**：采用Apache Spark进行数据预处理，包括数据清洗、转换和特征工程。Spark具备内存计算的优势，可以极大地提高数据处理速度。 4. **算法层**：实现协同过滤算法，主要包括两种类型： - **基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering)**：根据用户之间的相似性来进行推荐。 - **基于物品的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering)**：根据物品之间的相似性来进行推荐。 5. **应用层**：提供用户界面，展示推荐结果，并收集用户的反馈信息以便进一步优化推荐算法。 #### 三、数据准备与处理 1. **数据收集**：通过网络爬虫技术或API接口从各大国漫平台获取数据。数据收集是整个推荐系统的基础，数据的质量直接影响到推荐效果。 2. **数据清洗**：对收集到的数据进行预处理，去除重复项、无效数据和异常值，确保数据的准确性。 3. **数据转换**：将数据转换为适合协同过滤算法处理的格式，例如构建用户-物品评分矩阵。这一步骤对于提高算法效率至关重要。 4. **特征工程**：通过对数据进行特征提取，增加算法的解释性和准确性。例如，可以从用户行为数据中提取用户的观看时间、偏好类型等特征；从物品数据中提取物品的类型、热度等特征。 #### 四、协同过滤算法实现 1. **相似度计算**：协同过滤算法的关键在于计算用户或物品之间的相似度。常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。选择合适的相似度计算方法对于提高推荐质量非常重要。 2. **预测评分**：根据用户的历史行为数据和相似度计算结果，预测用户对未观看物品的评分。这是推荐算法的核心步骤之一。 3. **生成推荐列表**：根据预测评分的结果，为每个用户生成一个Top-N的推荐列表。推荐列表的生成不仅要考虑预测评分的高低，还需要综合考虑其他因素，如物品的流行度等。 #### 五、系统实现细节 1. **Spark集成**：利用Spark MLlib提供的协同过滤工具或者自定义算法来实现推荐逻辑。Spark MLlib提供了丰富的机器学习算法支持，可以极大地简化开发过程。 2. **性能优化**：通过矩阵分解技术减少计算量，同时利用Spark的分布式计算能力提高算法执行效率。 3. **冷启动问题**：对于新用户或新物品，可以通过结合基于内容的推荐方法来解决冷启动问题。例如，可以根据新用户的注册信息或者新物品的元数据来推荐相关的国漫内容。 4. **实时推荐**：利用Spark Streaming处理实时数据流，实现动态推荐。这对于提高用户体验非常关键。 #### 六、系统测试与评估 1. **准确性评估**：通过交叉验证、均方根误差(RMSE)等指标评估推荐算法的准确性。这些评估方法可以帮助开发者了解算法的表现情况，并指导后续的优化工作。 2. **性能测试**：测试系统在不同数据规模下的响应时间和处理能力。性能测试有助于确保系统在高并发场景下也能稳定运行。 通过上述的设计与实现，基于Spark的协同过滤算法的国漫查询系统不仅能够为用户提供个性化的国漫推荐服务，还能够在大数据环境下保持高效的运行效率。未来还可以根据用户反馈和技术发展持续优化推荐算法，提升用户体验。

基于Spark的国漫推荐系统PPT 基于Spark的国漫推荐系统是近年来随着互联网的蓬勃发展，企事业单位对信息的管理提出了更高的要求。以传统的管理方式已无法满足现代人们的需求。为了迎合时代需求，优化管理效率，各种各样的管理系统应运而生，随着各行业的不断发展，基于Spark的国漫推荐系统的建设也逐渐进入了信息化的进程。 系统设计主要包括系统页面的设计和方便用户互动的后端数据库，在开发后需要良好的数据处理能力、友好的界面和易用的功能。数据要被工作人员通过界面操作传输至数据库中。通过研究，以Mysql数据库和Python技术，以Idea为开发平台，采用Django架构，建立一个提供个人中心、漫画数据管理、系统管理等必要功能的、稳定的国漫推荐系统。 开发背景随着网络的飞速发展，网络技术的应用越来越广泛，而信息技术的飞速发展，计算机管理系统的优势也逐渐体现出来，大量的计算机电子信息已经进入千家万户。国漫推荐系统已跟随信息时代的重要代表，由于涉及的数据量大，以往人工管理已难以维护，因此采用信息技术进行管理。计算机系统管理模式代替了人工管理的方式，比以往人工管理的方式，采用计算机使国漫推荐系统查询方便，信息准确性高，降低成本，提高效率，本系统的开发主要以国漫推荐为对象，根据功能需求开发信息系统。 国内外研究现状和发展趋势综述在传统的纸质档案或office办公软件等作为载体利用人力进行国漫推荐管理，存在不少的不完善的地方，如：效率低下，保密性差，不利于进行查找、更新、维护等。由于这些情况，管理者面对用户的信息管理有很大困难，严重影响了管理者的工作效率，对于这些情况，使用计算机电子信息技术来实现国漫推荐信息的现代化管理，或以迅速查找想要的资料，使用起来十分方便且安全可靠，可大量保存数据，保密性好，载体不易磨损老化，设立成本低等。 这些优点能够极大地提高国漫推荐管理的效率，只有这样，才能在市场经济发展的进程中获得竞争的有利地位，才能真正地走向科学化、规范化、现代化。实现了管理的科学化和统一，有效地防止了人为统计过程中产生的差错，极大的节省了用户的时间，也使管理人员工作的质量得到了极大的提升。 开发设计的意义及研究方向随着国漫规模的扩大,国漫推荐信息呈现多样化、复杂化趋势,从而给用户管理国漫推荐信息时带来了许多新的问题。随着用户人数的增多,国漫推荐管理人员掌握的资料越来越多，而传统工作方式则是获得资料缓慢，查找难度大，准确性低，难以满足高水平作业要求。所以，如何为用户提供更方便快捷查询国漫推荐信息，以及如何利用现代技术更科学、高效地管理国漫推荐信息，是开发此系统的主要目标。 采用传统的人力资源管理方式，有很多不足之处，例如：效率低、保密程度低、时间久了会生成很多资料，而且不方便查询、升级、维修等。我们可以利用计算机技术来取代传统的管理模式，实现国漫推荐信息的现代化管理。只有这样，才能让国漫推荐管理的进程中获得竞争的有利地位，才能真正地走向科学、规范化、现代化。实现了管理的科学化和统一，有效地防止了人为的差错，使工作质量得到了极大的提升。 为了提高国漫推荐管理的效率；充分利用现有资源；减少不必要的人力、物力和财政支出来实现管理人员更充分掌握国漫推荐信息的管理；开发设计专用系统--国漫推荐系统来进行管理国漫推荐信息，它将实现检索迅速和查找方便；信息的录入，修改和删除功能；以及对新用户进行国漫推荐查询等功能。 系统开发环境 Python可视化技术MySQL数据库B/S结构Scrapy介绍Scrapy是一个抓取系统数据和提取结构化数据的框架，它可以应用在广泛的应用中:Scrapy通常用于一系列应用，包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据。使用Scrapy框架实现一个爬虫程序通常非常简单，抓取给定系统的内容或图像。虽然Scrapy是为屏幕抓取(或者更准确地说是网页抓取)而设计的，但它也可以用于访问api以提取数据。。 系统分析系统分析可行性分析系统流程的分析功能需求分析系统总体功能图管理员主界面漫画数据管理界面看板界面结论本文章针对目前国漫推荐的方式，以及对其需求进行了细致的剖析，并在此基础上，开发了一套适合于现代的国漫推荐管理的软件。方便用户快捷地管理国漫推荐信息。在开发过程中，我查阅了大量的相关资料，并利用网上国漫推荐管理的文章进行了全面详细的需求分析。在导师的帮助下，我学习并克服了技术难点，基本完成了国漫推荐系统所要求的功能。该系统的开发架构十分合理，在开发初期、中期维护、后期维护等方面都能很好地满足开发人员对复杂的编程结构的需求。通过对系统的多次重复测试，发现了很多bug和问题，并对其进行了修正，从而使程序的运行质量得到了改善。整个系统经过了测试，取得了预期的结果，并将在今后的工作中进一步改进和改进。该系统在功能实现上主要包括个人中心、漫画数据管理、系统管理等功能进行管理，

这篇毕业设计论文主要探讨了如何利用Django框架和Apache Spark技术构建一个针对国漫的推荐系统。Django是一个流行的Python Web开发框架，以其高效、安全和可扩展性著称，而Spark则是一个强大的大数据处理引擎，尤其在实时计算和机器学习领域表现出色。 一、Django框架的应用 在系统设计中，Django主要负责前端展示和后端逻辑处理。前端部分，Django的模板系统可以快速构建用户界面，提供友好的交互体验。后端部分，Django的Model-View-Template（MVT）架构使得数据处理、业务逻辑和视图呈现分离，提高了代码的可读性和可维护性。同时，Django内置的身份验证和授权系统也保障了系统的安全性。 二、Spark技术的集成 Spark与Django的结合，主要体现在数据处理和推荐算法的实现上。Spark的DataFrame和Spark SQL模块用于处理和清洗大量的动漫用户行为数据，如浏览历史、评分、评论等。通过Spark的MapReduce能力，可以高效地进行数据聚合和预处理。在机器学习部分，Spark MLlib库提供了协同过滤、基于内容的推荐等多种推荐算法，可以根据用户的历史行为和内容特征生成个性化推荐。 三、推荐系统的设计 1. 数据收集：收集用户的浏览记录、搜索关键词、点击率等，形成用户行为数据。 2. 数据预处理：使用Spark清洗和整理数据，消除异常值，处理缺失值。 3. 特征工程：提取用户和动漫的关键特征，如用户年龄、性别，动漫类型、评分等。 4. 推荐算法选择：可能采用了协同过滤或基于内容的推荐方法。协同过滤基于用户之间的相似性或物品之间的相似性进行推荐；基于内容的推荐则依赖于用户过去的喜好和动漫的特性。 5. 模型训练与优化：使用Spark MLlib训练推荐模型，并通过交叉验证等方式调整参数以优化性能。 6. 实时推荐：Spark Streaming可用于实时处理新产生的用户行为数据，更新推荐结果。 7. 结果展示：Django接收Spark生成的推荐结果，将其整合到前端页面，向用户展示推荐的国漫内容。 四、系统实现的关键点 1. 数据集成：将分散的数据源整合到统一的数据平台，确保数据的一致性和完整性。 2. 性能优化：考虑到大数据处理的需求，可能使用了Spark的分布式计算来提升处理速度。 3. 用户接口：设计直观易用的用户界面，使用户能够轻松查看推荐内容并给予反馈。 4. 安全性：确保用户隐私的安全，遵循数据保护法规，如匿名化处理用户数据。 5. 可扩展性：设计可扩展的架构，方便后期功能的添加和更新。 这篇论文通过Django和Spark的结合，展示了如何构建一个高效、个性化的国漫推荐系统，为类似项目提供了参考。在实际应用中，这样的系统可以帮助平台提高用户满意度，促进用户与内容的匹配，推动国漫产业的发展。

内容概要：本文详细介绍了基于IEEE 118节点系统模型的电力系统分析方法，特别加入了新能源风机和光伏元素。涵盖了潮流计算、最优潮流、短路计算、暂态稳定性分析、小干扰稳定性分析、电压频率稳定分析以及电能质量分析等多个方面。文中提供了具体的Python代码示例，利用Pandapower库实现了潮流计算、最优潮流和短路计算等功能。此外，还提到了复杂动态分析所需的高级工具如PSSE和DIgSILENT。 适合人群：从事电力系统分析的研究人员和技术人员，尤其是对新能源接入电力系统感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电力系统分析方法及其应用的专业人士，旨在提高对电力系统运行的理解和优化能力。具体应用场景包括但不限于电力系统规划、运行监控、故障诊断等。 其他说明：本文不仅提供理论知识，还附带实际操作代码，便于读者动手实践并加深理解。同时强调了新能源在现代电力系统中的重要作用，展示了如何将传统电力系统模型扩展以适应新的能源形式。

# 基于 PythonFlask 和 RTSP 协议的 IPCam 视频监控系统 ## 项目简介 本项目借助 PythonFlask 框架与 RTSP 协议，打破了只能通过手机 APP 观看监控画面的局限，使用户能够在电脑上观看和控制 IPCam，获得更丰富的视觉体验和更便捷的操作。同时，还具备将 IPCam 与人工智能技术结合的潜力，可实现智能监控、物体检测、人脸识别等功能，是一个强大且智能的安全监控解决方案。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多平台观看支持在电脑上观看 IPCam 实时画面。 2. RTSP 协议支持利用 RTSP 协议获取 IPCam 视频流。 3. 人工智能融合潜力可结合计算机视觉技术实现智能监控相关功能。 4. 操作便捷提供相对简单的操作方式和用户界面。 ## 安装使用步骤 ### 第 1 步IP 摄像头设置

：“基于ssm+Tomcat技术的车库智能管理平台” 这个项目是采用Java的SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架与Tomcat服务器相结合，构建的一个智能车库管理系统。SSM框架是Java后端开发中常用的技术栈，它整合了Spring的核心功能、SpringMVC的Web层处理以及MyBatis的持久层操作，提供了强大且灵活的开发支持。 ：“基于ssm+Tomcat技术的车库智能管理平台.zip” 描述中提到的“.zip”文件表明这是一个压缩包，其中包含了车库智能管理平台的全部源代码和相关资源。该系统可能包括用户管理、车位管理、预约管理、支付功能以及报表统计等多个模块，旨在提升车库运营效率，提供便捷的停车服务。 ：“毕业设计 Java springboot ssm 微信小程序” 标签提到了“毕业设计”，这通常是指学生在完成学业时的最后一个项目，用于展示其编程技能和理解。同时，项目采用了Java语言，说明系统的主要开发环境基于Java。标签中的“springboot”可能表示项目还使用了Spring Boot，它是Spring框架的简化版本，能快速搭建应用，简化配置。此外，“微信小程序”意味着系统可能还提供了移动端的接入，通过小程序实现用户的实时查询和操作，增强了用户体验。 【压缩包子文件的文件名称列表】：基于ssm+Tomcat技术的车库智能管理平台 由于没有具体的子文件名，我们可以推测压缩包内可能包含以下内容： 1. **源代码**：src目录，包括Java源文件，分为model（模型）、controller（控制器）、service（业务逻辑）、dao（数据访问对象）等层。 2. **配置文件**：如applicationContext.xml（Spring配置）、struts.xml（SpringMVC配置）、mybatis-config.xml（MyBatis配置）等。 3. **数据库文件**：如sql脚本，用于初始化数据库表结构和数据。 4. **Web资源**：如静态HTML、CSS样式表、JavaScript文件等，可能包含前端页面。 5. **部署相关的文件**：如web.xml（Web应用配置）、pom.xml（Maven构建配置）。 6. **日志和文档**：可能包含项目的README、设计文档、需求分析等。 7. **测试代码**：单元测试或集成测试的类。 综合以上信息，这个项目展示了如何利用Java的SSM框架和Tomcat服务器来开发一个完整的后台系统，并通过Spring Boot实现微服务化，再结合微信小程序进行移动端的对接，实现了车库管理的信息化和智能化。这对于学习和理解Java Web开发，特别是SSM框架的使用，具有很高的参考价值。