第一章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 系统的现状 1
1.3 系统实现的功能 1
1.4 校园二手交易平台的特点 2
1.5 本文的组织结构 2
第二章 开发技术与环境配置 3
2.1 Java语言简介 3
2.2 MySQL环境配置 3
2.3 MyEclipse环境配置 4
2.4 mysql数据库介绍 4
2.5 B/S架构 4
第三章 系统分析与设计 6
3.1 可行性分析 6
3.1.1 技术可行性 6
3.1.2 操作可行性 6
3.1.3经济可行性 6
3.2 需求分析 6
3.3 总体设计 7
3.4 数据库设计与实现 8
3.4.1 数据库概念结构设计 8
3.4.2 数据库具体设计 9
第四章 系统功能的具体实现 15
4.1 前台功能模块 15
4.2 后台功能模块 18
4.2.1 管理员功能 18
第五章 系统测试 21
结论 22
参考文献 23
致 谢 25
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95.44MB
后台数据库：选用MySQL。MySQL数据库具有良好的安全性。
开发工具：选用IDEA。
开发语言：JAVA语言。
开发框架：Spring Boot框架。
本课题要求实现一套课程教学系统，系统主要划分为三类用户，分别为学生、教师及管理员。学生权限包括我的课程、我的考试、我的作业等功能；教师权限包括课程管理、课件管理、试题管理、作业管理等功能。管理员权限包括用户管理、班级管理、公告管理等功能。
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376.17MB
Maven搭建SpringMVC+Mybatis项目源码，包含数据库，文章地址：http://blog.csdn.net/fengshizty/article/details/43086961
2022-04-30 00:51:16
27.89MB
1
1绪论 2
1.1 课题背景 2
1.2 课题研究的现状 2
1.3 课题研究的意义 3
2环境和工具介绍 4
2.1 SpringBoot框架 4
2.2 IDEA集成开发工具 4
2.3 MySQL数据库 4
3 需求分析 5
3.1 需求描述 5
3.2 需求功能描述 5
3.3 用例模型 5
3.4 系统性能需求分析 7
4 系统设计 7
4.1系统设计思想 7
4.2 系统设计主要功能 7
4.3 数据库设计 8
5 系统实现 12
5.1 系统登录 12
5.2 用户个人信息管理 14
5.3 停车预约 15
5.4 管理员车位发布 16
6系统测试 17
6.1 测试目的 17
6.2 测试用例 17
结论 19
参考文献 20
谢辞 21
2022-04-29 18:07:51
87.44MB
微信小程序前端+springboot后端+jsp+mysql数据库前端pc端，
项目源码：实现水果商城的分类、商品详细页、收藏商品、订单管理、购物车、用户管理、公告管理、评论管理等功能，项目采用微信小程序端，hbuilder开发，idea工具
2022-04-29 14:04:36
37.43MB
基于Web的文件管理系统，支持权限管理、历史版本管理、Office编辑、Office预览、在线解压缩、文件分享、文件加密、远程存储、跨仓库推送、跨服务器推送、秒传、断点续传、智能搜索、文件备注、本地自动备份、异地自动备份、一键迁移。
主要应用场景：文件管理系统、文档安全管理系统、分布式文档管理系统、协同办公系统、电子书、软件接口管理系统、自动备份软件、网页版SVN仓库、网页版GIT仓库、FTP客户端、SFTP客户端、SMB客户端、Linux系统远程文件访问。
2022-04-29 10:04:02
385.15MB
第一章 概述 1
1.1系统背景 1
1.2系统意义 1
1.3 推荐系统的研究现状 2
第二章 开发技术介绍 3
2.1 系统开发环境 3
2.2 关于Java介绍 3
2.3 关于springboot介绍 3
2.4 关于vue技术介绍 3
2.5 关于数据库技术介绍 3
第三章 系统分析 4
3.1 目标设计 4
3.2 系统的可行性研究分析 4
3.3 系统的数据分析 4
3.4 系统流程分析 4
3.4.1 系统开发流程 4
3.4.2 用户登录流程 5
3.4.3 系统操作流程 6
3.4.4 添加信息流程 6
3.4.5 修改信息流程 7
3.4.6 删除信息流程 7
3.5系统分析 8
3.5.1 系统的工作原理 8
3.5.2 系统结构设计 8
3.5.3 系统设计原则 9
3.6 系统实施分析 10
3.7 系统维护分析 11
第四章 系统设计 12
4.1数据实体关系 12
4.2数据库表结构 13
第五章 系统实现 16
5.1 用户模块 16
5.2管理员模块 19
5.3系统的功能模块设计 21
第六章 系统的测试运行 22
6.1测试环境
。。。
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34.9MB
说明文档内容：
第一章 概述：1）研究背景和现状；2）情感分析的概念
第二章 微博的获取与清理：1）微博的反爬虫机制；2）微博的获取；3）微博的分词与降噪
第三章 SVM初步分类：1）svc；2）实验
第四章 利用贝叶斯定理进行情感分析
第五章 利用AdaBoost加强分类器
第六章 总结与展望
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