百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

SpringBoot + Mybatis + Shiro + mysql + redis智能平台源码分享

ztj100 2025-04-02 00:36 104 浏览 0 评论

后端技术栈

  • 基于 SpringBoot + Mybatis + Shiro + mysql + redis构建的智慧云智能教育平台
  • 基于数据驱动视图的理念封装 element-ui,即使没有 vue 的使用经验也能快速上手
  • 提供 lambda 、stream api 、webflux 的生产实践

前端技术

  • Vue
  • Vuex
  • Element-UI
  • vue-router
  • axios

核心依赖

依赖版本Spring
Boot2.2.5.RELEASEMybatis3.4.6Mysql5.7Element-UI2.13.0

系统特色

  • 支持填空题、综合题、选择题等多种试题类型的录入
  • 支持数学公式的插入同时也支持通过excel 导入试题
  • 支持系统自动评分、教师后台批阅学员试卷
  • 可以将试卷试题导出word或者html,并且支持试题图片导出word
  • 集成了百度地图和百度富文本编辑器

模块说明

- education
- ├── education-admin-api-- 管理后台api模块
- └── education-common -- 系统公共模块 
- └── education-service-- 系统业务模块 
- └── education-mapper-- 系统maperr接口及sql模块 
- ├── education-student-api-- 学生端api模块	

智慧云智能教育系统管理平台

  • 功能模块:系统首页、教育教学模块、考试管理模块、统计分析模块、系统设置模块
  • 试题管理:支持excel模板导入试题、支持使用富文本编辑试题及插入数学公式,同时还支持上传试题教学视频
  • 试卷管理:支持将试卷导出成word文档、html页面进行打印、支持富文本图片导出到word
  • 试卷批改功能:支持教师后台批改试卷,主观题系统自动评分、非主观题由教师评分、错题可设置添加到学员错题本
  • RBCA权限管理:主要包括用户、角色、权限

智慧云智能教育平台学生端

  • 功能模块:学员在线做课程试题、在线考试、错题本功能记录、考试记录、个人中心

后期项目计划

  • 小程序端及app开发,欢迎有兴趣的朋友一起合作开发

参与贡献

  • Fork 本仓库
  • 感谢大家关注,点赞,Fork,项目持续更新中,欢迎各位提出意见和建议
  • 各位伙伴的star一下就是对我最大的鼓励

项目运行截图

关注本头条号,转发文章后私信【源码】查看免费获取方式!


项目源码已经全部上传完毕:

关注本头条号,转发文章后私信【源码】查看免费获取方式!

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: