【摘 要】
:
传统的交流社区大多属于综合性社区,专业性不强,且没有对其内容进行细致化的分类,导致用户无法对自己感兴趣的领域进行更深入的研究,不利于专业技术更进一步的发展。在对近些年交流社区发展的研究之上,为满足市场需求,本文旨在创建一个技术新、专业性强、交流氛围友好、用户体验好的技术交流社区。首先开发框架选择的目前比较流行的前端开发框架Vue和后端开发框架SpringBoot,既方便开发和测试工作,又可以满足平
论文部分内容阅读
传统的交流社区大多属于综合性社区,专业性不强,且没有对其内容进行细致化的分类,导致用户无法对自己感兴趣的领域进行更深入的研究,不利于专业技术更进一步的发展。在对近些年交流社区发展的研究之上,为满足市场需求,本文旨在创建一个技术新、专业性强、交流氛围友好、用户体验好的技术交流社区。首先开发框架选择的目前比较流行的前端开发框架Vue和后端开发框架SpringBoot,既方便开发和测试工作,又可以满足平台后续的升级扩展。其次给话题打上相应的标签,对话题进行一个有效的分类,使用户查看相关的内容更加方便快捷。再次在系统中加入敏感词过滤算法,保证了社区友好文明的交流氛围。最后引入Elasticsearch搜索引擎和非关系型数据库Redis提高系统性能,提升了用户的体验。以下是本文的主要工作:(1)通过对国内外传统交流社区发展现状的分析,研究了现有主流媒体存在的不足之处,提出了友为交流社区的搭建方案;(2)对友为交流社区进行了详细的需求分析,首先以用例图的方式对平台不同的用户进行用例分析,其次对友为交流社区每一个模块的每一个功能进行分析,最后对平台的安全性、可用性等进行了分析;(3)在需求分析的基础之上对友为交流社区进行了设计,包括平台架构设计、功能结构设计、数据库设计、前后端通信接口设计、系统安全性设计、敏感词过滤设计以及具体模块的详细设计;(4)在设计的基础之上对友为交流社区的每一个功能进行了编码实现,并对友为交流社区的实现效果作了展示;(5)对友为交流社区进行了功能性测试和非功能性测试,首先设计了一套测试方案,同时根据友为交流社区的日常运行情况开始部署项目,最终实现平台的部署运行测试。
其他文献
随着科学与技术的迅猛发展,现代工业设备的结构日益复杂,自动化水平也不断提升,机械设备的安全性和可靠性变得尤为重要。滚动轴承是旋转机械设备中至关重要的零部件,也是非常容易磨损的部件,其在运行过程中发生的任何故障或失效不仅会引起严重后果,还可能造成重大经济损失。随着物联网技术发展,通过振动测量传感器采集振动信号的故障诊断方法已成为了一种有效手段。然而,设备的工况(如:负载、转速等)往往会根据实际生产需
伴随着互联网Web2.0以及信息技术的飞速发展,社交网络媒体蓬勃兴起,人们成为内容的生产者并从信息匮乏的时代进入到信息过载的时代。为了解决信息过载所产生的问题,推荐系统诞生了。推荐系统帮助人们从大量的数据中筛选出可用的电影、音乐、文章、商品等,找到最有价值的信息推荐给用户。看电影是人们娱乐的一种重要方式,得益于5G网络的快速发展,人们可以随时随地在线上观看高质量的电影,而不需要去线下的影院。电影推
随着工业的高速发展,现如今空气污染问题日益严峻,对人类健康生活和社会发展带来的影响不容小觑。环保问题历来备受重视,有关空气污染的研究也越来越多。针对此问题,发掘地区空气质量变化模式、探索污染物的演变规律有助于有关部门针对具体情况制定治理和预防政策,对于大气污染的防治有重要意义。然而空气质量数据多源异构,具有信息量大、数据维度高的特点。传统分析方法难以直观有效地揭示空气质量存在的变化规律,存在分析过
推荐系统为用户从冗杂的数据中提取信息,在缓解信息过载方面起着重大作用。数据稀疏和冷启动问题是影响推荐性能的两大问题。随着社交网络的普及,基于用户社交关系的推荐应运而生,社会化推荐方法可以有效缓解数据稀疏和冷启动问题,受到研究者和业界的广泛关注。目前的社会化推荐模型仅利用社交关系缓解数据稀疏问题以提升推荐性能的作用有限。为此,本文针对两种主流社会化推荐模型,分别提出双图混合随机游走的模型和基于自监督
随着工业化和信息化的深度融合,传统制造业正面临着深刻变革,车间调度问题作为一个典型的NP-难问题则更加备受关注。基于群智能的元启发式方法在求解车间调度问题上取得了不错的效果,但该类算法的参数大都需要预先设置,无法根据所求解问题的特征进行自适应调整,从而影响求解质量。近年来,将强化学习与传统的元启发式算法相结合来解决复杂组合优化问题成为了一个热门研究方向。群智能搜索算法能够对复杂问题的解空间进行快速
在数字经济时代,数据是至关重要的生产要素,通过跨地域和跨行业的数据流通融合释放价值。然而,各类隐私保护法规的提出使得这些数据大多以“数据孤岛”的形式存在于各企业和机构中,不再适用于传统的集中式数据存储和分析。为此,谷歌率先提出一种名为联邦学习的新方法,它适用于两个或两个以上数据方之间合作构建机器学习模型,将模型带到数据端,使得各方数据能在不离开本地的情况下完成模型的优化。尽管如此,联邦学习中也存在
风能产能丰富、分布广泛,是可再生能源之一。对风电场的风速进行预测分析能够优化风电场的风力调度,提升风能利用效率。但受到空间信息、天气信号等因素影响,风速预测工作存在诸多挑战。现有的解决方案大多针对单风场风机预测,也无法在历史数据缺失的情况下进行风速预测。本文开展基于时空神经网络的风电场超短期风速预测研究及设计,鉴于不同风场在空间方面存在一定的规律性,同一风电场在时间、空间方面也具有一定的强相关。现
森林是一种重要的生存资源,森林火灾是破坏森林资源的最大的不可控因素。森林大火一旦发生,会严重的破坏森林资源、毁灭动植物以及危害人民群众的生命财产安全。诸多不可控的因素如雷击等给森林火灾预防工作带来了不小的挑战,因此对森林火灾初期的检测,预防小火变为大火就显得尤为重要。深度学习的发展和图像处理技术的进步为预防森林火灾提供了新的手段。本文采用卷积神经网络进行模型训练,实现对初期森林火灾的检测与识别,并
医学设备的发展使得医学影像技术得到了很大的提升,使用医学影像图片对病例进行诊断变得越来越重要。如果能够通过医学图像得到精确的诊断,就能让病人减少手术等侵入式诊断造成的伤害。但是随着相关病例越来越多,医生可能每天都要依靠经验去诊断,巨大的工作量会导致误诊率上升。因此,在近年来的医学图像研究中,不少研究人员采用深度学习技术进行辅助诊断,该方法展现了更高的效率,也取得了很多研究成果。然而在非小细胞肺癌分
如今,视频监控系统被广泛部署到实际生活中。而人群计数任务作为适用于该系统的智能化程序之一,在保障社会公共安全,人流管控等方面占据着重要的作用。如何提高视频监控中人群计数的精确度,已经成为相关研究人员共同面对的技术难题。监控视频捕获的图像由于多样的场景布局、不同的图像分辨率、透视变化和复杂的背景噪声等因素,导致人群对象被严重遮挡和呈现大规模的尺度变化,制约了对人群数量估计的准确性。由此在高密度冗杂的