基于django+vue+Vue基于高校疫情防控管理系统【开题报告+程序+论文】-计算机毕设

本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

选题背景

随着全球新冠疫情的持续蔓延,高校作为人员密集场所,疫情防控工作显得尤为重要。现有研究主要集中在宏观层面的疫情防控策略及效果评估,而专门针对高校这一特定环境下的疫情防控管理系统研究较少。当前,许多高校在疫情防控中仍依赖传统的人工管理方式,存在信息更新不及时、数据不准确、管理效率低下等问题。因此,本选题将以高校疫情防控管理系统为研究情景,重点分析和研究如何通过信息化手段提升高校疫情防控的效率和准确性,以期探寻高校疫情防控的有效机制,提出对策建议,为后续更加深入的研究提供基础。

研究意义

本选题针对高校疫情防控管理系统的研究具有重要的理论意义和现实实践意义。理论意义在于,通过深入分析高校疫情防控的实际需求,构建一套科学合理的疫情防控管理系统框架,丰富和完善疫情防控管理的理论体系。现实实践意义则在于,该系统能够实时掌握师生的健康状况,提高疫情防控的响应速度和准确性,有效减少疫情在校园内的传播风险,保障师生的生命安全和身体健康。

研究方法

本研究将采用软件工程方法、文献分析法、问卷调查法和功能分析法相结合的综合研究方法。首先,通过文献分析法梳理国内外高校疫情防控管理系统的研究现状和发展趋势;其次,利用问卷调查法收集高校师生对疫情防控管理系统的需求和期望;最后,结合软件工程方法,设计并实现一套符合高校实际需求的疫情防控管理系统,并通过功能分析法对系统进行测试和评估。

研究方案

在研究过程中,可能遇到的困难和问题主要包括:如何准确把握高校疫情防控的实际需求,如何设计并实现一个高效、易用的管理系统,以及如何获取足够的数据进行系统的测试和验证。针对这些困难和问题,本研究将采取以下初步设想:一是通过深入调研和问卷调查,充分了解高校师生的需求和期望;二是借鉴国内外先进的疫情防控管理系统经验,结合高校实际情况进行系统设计;三是与高校合作,获取实际数据进行系统的测试和验证,确保系统的有效性和实用性。

研究内容

本研究将围绕高校疫情防控管理系统的功能需求展开,具体包括:学生健康上报、学生健康档案、学生进出申请、返校信息管理、学生接种信息管理、消毒信息管理、科普知识发布、校园事件管理等功能模块。同时,还将考虑教师群体的特殊需求,设计教师健康上报、教师健康档案、教师进出申请、教师接种信息管理等功能。通过这些功能模块的实现,构建一个全面、高效的高校疫情防控管理系统,为高校疫情防控工作提供有力支持。

进度安排:

2023年12月20日—2024年01月20日:查阅和收集课题相关资料,进行市场调研,确定选题;

2024年01月21日—2024年02月15日:进一步查阅资料,撰写开题报告,准备开题、答辩;

2024年02月16日—2024年03月10日:系统规划、整体规划、详细设计、编写代码;

2024年03月11日—2024年04月18日:系统测试;

2024年04月19日—2024年04月28日:撰写毕业论文;

2024年04月29日—2024年05月09日:修改论文并提交论文正稿;

2024年05月10日—2024年05月22日:由指导老师评阅,修改完善论文,准备毕业答辩。

参考文献:

[1]   毕森, 杨昱昺. "基于python的网络爬虫技术研究"[J]. 数字通信世界, 2019, No.180(12): 107-108.

[2]   王亮, 左文涛. "大数据收集与分析中Python编程语言运用研究"[J]. 计算机产品与流通, 2020(01): 22.

[3]   Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

[4]   Nelson H. F. Beebe. "A Bibliography of Publications about the Python Scripting and Programming Language." (2013).

[5]   T. Oliphant. "Python for Scientific Computing." Computing in science & engineering (Print) (2007).

[6]   Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[7]   曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.

[8]   王泽儒, 冯军军. "信息安全工具库的设计与实现"[J]. 电脑与电信, 2023, (03): 69-72.

[9]   阿不都艾尼·阿不都肉素力. "Python的计算机软件应用技术分析"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2021, No.435(09): 29-30+58.

[10] 毛娟. "Python中利用xlwings库实现Excel数据合并"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2023, (09): 61-62+134.

[11] 陈乐. "基于Python的网络爬虫技术"[J]. 电子世界, 2018, No.550(16): 163+165.

[12] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

以上是开题是根据本选题撰写,是项目程序开发之前开题报告内容,后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准,可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取!!

系统技术栈:

前端:Vue.jsHTMLCSSJavaScript后端技术栈

后端:Python 3.7.7Django MySQL5.7

开发工具:PyCharm社区版、Navicat 11以上版本

系统开发流程:

•   使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。

•   使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。

•   利用MySQL数据库进行数据存储和查询。

•   通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。

毕设使用者指南

系统概览

本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序,旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架,后端使用Python语言结合Django框架,并以MySQL作为数据存储解决方案。

前端使用指南

1.界面导航

  • 主页:展示系统的主要功能和概览信息。
  • 功能页面:根据需要,用户可以访问不同的功能页面,如用户管理、数据分析等。

2. 交互操作

  • 使用HTMLCSS构建的界面元素,如按钮、链接、表单等,用户可以点击或输入信息进行操作。
  • 利用JavaScriptVue.js实现的动态功能,如实时数据更新、表单验证等,增强用户交互体验。

后端服务指南

1. API使用

  • 系统后端提供RESTful API,用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。
  • 常见的API操作包括GET(获取数据)、POST(提交数据)、PUT(更新数据)和DELETE(删除数据)。

2. 数据管理

  • 利用MySQL数据库,系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。
  • 用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。

程序界面:

源码、数据库获取↓↓↓↓

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