


Bagaimana untuk melaksanakan sistem kemasukan dalam talian melalui teknologi WebMan
Cara melaksanakan sistem kemasukan dalam talian melalui teknologi WebMan
Abstrak:
Dengan perkembangan pesat teknologi rangkaian, semakin banyak sekolah dan institusi latihan telah mula menggunakan sistem kemasukan dalam talian untuk memudahkan proses kemasukan dan meningkatkan kecekapan kerja . Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan teknologi WebMan untuk melaksanakan sistem pendaftaran dalam talian berasaskan Web, dan menyediakan contoh kod untuk rujukan.
- Analisis Keperluan Sistem
Sebelum mula membangunkan sistem kemasukan dalam talian, kita perlu menganalisis keperluan sistem terlebih dahulu. Secara umumnya, sistem kemasukan dalam talian harus mempunyai fungsi berikut:
(1) Pengurusan maklumat pelajar: termasuk maklumat asas pelajar, maklumat pendaftaran, maklumat pembayaran, dll.
(2) Pengurusan kursus: termasuk nama kursus, pengenalan, masa , Lokasi dan maklumat lain
(3) Pengurusan proses pendaftaran: termasuk waktu pendaftaran terbuka, tarikh akhir pendaftaran, proses kemasukan, dll.
(4) Pengurusan pembayaran: termasuk rekod pembayaran pelajar, kaedah pembayaran dan maklumat lain Analisis statistik data : Termasuk statistik dan analisis status pendaftaran pelajar, status pembayaran dan data lain.
Pemilihan Teknologi - WebMan ialah rangka kerja pembangunan aplikasi Web berasaskan Java Ia menyediakan fungsi yang kaya dan kaedah operasi yang mudah, dan sangat sesuai untuk membangunkan sistem kemasukan dalam talian. Selain WebMan, kita juga perlu menggunakan pangkalan data MySQL untuk menyimpan data sistem. Berikut ialah maklumat konfigurasi WebMan dan MySQL yang berkaitan:
WebMan perlu dikonfigurasikan dalam fail web.xml. Pertama, kita perlu mengkonfigurasi maklumat sambungan pangkalan data, termasuk URL pangkalan data, nama pengguna dan kata laluan. Kedua, kita juga perlu mengkonfigurasi beberapa parameter asas WebMan, seperti halaman utama sistem, halaman ralat 404, dll. Akhir sekali, kami juga perlu mengkonfigurasi pemintas WebMan untuk melaksanakan fungsi seperti kawalan kebenaran dan pemindahan data.
Kami perlu mencipta jadual yang sepadan dalam pangkalan data MySQL untuk menyimpan data sistem. Berdasarkan analisis permintaan, kami perlu membuat sekurang-kurangnya jadual berikut: jadual pelajar, jadual kursus, jadual proses pendaftaran, jadual pembayaran, dsb. Dalam setiap jadual, kita boleh menentukan medan yang sepadan untuk menyimpan maklumat yang berkaitan. Sebagai contoh, jadual pelajar boleh memasukkan medan seperti ID pelajar, nama, jantina, umur, dsb.
- Melaksanakan modul berfungsi
- Menurut analisis permintaan sistem, kami boleh membahagikan sistem pendaftaran dalam talian kepada beberapa modul berfungsi, seperti modul pengurusan pelajar, modul pengurusan kursus, modul pengurusan proses pendaftaran, dsb. Contoh kod untuk setiap modul diberikan di bawah sebagai rujukan:
Modul ini digunakan terutamanya untuk operasi seperti menambah, memadam, mengubah suai dan menyemak maklumat pelajar. Kod sampel adalah seperti berikut:
// 查找学生信息 List<Student> students = WebMan.findById(Student.class, "SELECT * FROM student"); // 添加学生信息 Student student = new Student(); student.setName("张三"); student.setAge(20); student.setGender("男"); WebMan.save(student); // 更新学生信息 student.setName("李四"); WebMan.update(student); // 删除学生信息 WebMan.delete(student);
Modul ini digunakan terutamanya untuk pengurusan maklumat kursus, termasuk operasi seperti menambah kursus, mengubah suai kursus, memadam kursus, dll. Kod sampel adalah seperti berikut:
// 查找课程信息 List<Course> courses = WebMan.findById(Course.class, "SELECT * FROM course"); // 添加课程信息 Course course = new Course(); course.setName("英语"); course.setIntroduction("学习英语的基础知识"); WebMan.save(course); // 更新课程信息 course.setName("数学"); WebMan.update(course); // 删除课程信息 WebMan.delete(course);
Modul ini digunakan terutamanya untuk pengurusan proses pendaftaran, termasuk menetapkan masa pendaftaran, proses kemasukan dan operasi lain. Kod sampel adalah seperti berikut:
// 设定报名时间 EnrollmentProcess enrollmentProcess = new EnrollmentProcess(); enrollmentProcess.setStartDate("2022-01-01"); enrollmentProcess.setEndDate("2022-02-28"); WebMan.save(enrollmentProcess); // 修改报名时间 enrollmentProcess.setEndDate("2022-03-15"); WebMan.update(enrollmentProcess); // 删除招生流程信息 WebMan.delete(enrollmentProcess);
- Ringkasan
- Melalui langkah di atas, kami boleh melaksanakan sistem pendaftaran dalam talian berfungsi sepenuhnya berdasarkan teknologi WebMan. Sudah tentu, contoh kod di atas hanyalah demonstrasi mudah Dalam situasi sebenar, mereka perlu dikembangkan dan dioptimumkan mengikut keperluan tertentu. Saya harap artikel ini dapat membantu anda lebih memahami cara menggunakan teknologi WebMan untuk membangunkan sistem kemasukan dalam talian.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan sistem kemasukan dalam talian melalui teknologi WebMan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Artikel perintis dan utama pertama terutamanya memperkenalkan beberapa sistem koordinat yang biasa digunakan dalam teknologi pemanduan autonomi, dan cara melengkapkan korelasi dan penukaran antara mereka, dan akhirnya membina model persekitaran bersatu. Fokus di sini adalah untuk memahami penukaran daripada kenderaan kepada badan tegar kamera (parameter luaran), penukaran kamera kepada imej (parameter dalaman) dan penukaran unit imej kepada piksel. Penukaran daripada 3D kepada 2D akan mempunyai herotan, terjemahan, dsb. Perkara utama: Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat badan kamera perlu ditulis semula: sistem koordinat satah dan sistem koordinat piksel Kesukaran: herotan imej mesti dipertimbangkan Kedua-dua penyahherotan dan penambahan herotan diberi pampasan pada satah imej. 2. Pengenalan Terdapat empat sistem penglihatan secara keseluruhannya: sistem koordinat satah piksel (u, v), sistem koordinat imej (x, y), sistem koordinat kamera () dan sistem koordinat dunia (). Terdapat hubungan antara setiap sistem koordinat,

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Beberapa pemikiran peribadi pengarang Dalam bidang pemanduan autonomi, dengan pembangunan sub-tugas/penyelesaian hujung-ke-hujung berasaskan BEV, data latihan berbilang paparan berkualiti tinggi dan pembinaan adegan simulasi yang sepadan telah menjadi semakin penting. Sebagai tindak balas kepada titik kesakitan tugas semasa, "kualiti tinggi" boleh dipecahkan kepada tiga aspek: senario ekor panjang dalam dimensi berbeza: seperti kenderaan jarak dekat dalam data halangan dan sudut arah tepat semasa pemotongan kereta, dan data garis lorong. . Ini selalunya bergantung pada sejumlah besar pengumpulan data dan strategi perlombongan data yang kompleks, yang memerlukan kos yang tinggi. Nilai sebenar 3D - imej sangat konsisten: Pemerolehan data BEV semasa sering dipengaruhi oleh ralat dalam pemasangan/penentukuran sensor, peta berketepatan tinggi dan algoritma pembinaan semula itu sendiri. ini membawa saya kepada

Tiba-tiba menemui kertas 19 tahun GSLAM: Rangka Kerja SLAM Umum dan kod sumber terbuka Penanda Aras: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Pergi terus ke teks penuh dan rasai kualiti karya ini~1 Teknologi SLAM Abstrak telah mencapai banyak kejayaan baru-baru ini dan menarik ramai yang menarik perhatian syarikat berteknologi tinggi. Walau bagaimanapun, cara untuk antara muka dengan algoritma sedia ada atau yang baru muncul untuk melaksanakan penandaarasan dengan cekap pada kelajuan, kekukuhan dan mudah alih masih menjadi persoalan. Dalam kertas kerja ini, satu platform SLAM baharu yang dipanggil GSLAM dicadangkan, yang bukan sahaja menyediakan keupayaan penilaian tetapi juga menyediakan penyelidik dengan cara yang berguna untuk membangunkan sistem SLAM mereka sendiri dengan pantas.

Sila ambil perhatian bahawa lelaki persegi ini berkerut dahi, memikirkan identiti "tetamu tidak diundang" di hadapannya. Ternyata dia berada dalam situasi berbahaya, dan apabila dia menyedari perkara ini, dia segera memulakan pencarian mental untuk mencari strategi untuk menyelesaikan masalah itu. Akhirnya, dia memutuskan untuk melarikan diri dari tempat kejadian dan kemudian mendapatkan bantuan secepat mungkin dan mengambil tindakan segera. Pada masa yang sama, orang di seberang sana memikirkan perkara yang sama seperti dia... Terdapat adegan sedemikian dalam "Minecraft" di mana semua watak dikawal oleh kecerdasan buatan. Setiap daripada mereka mempunyai latar identiti yang unik Contohnya, gadis yang disebutkan sebelum ini adalah seorang kurier berusia 17 tahun tetapi bijak dan berani. Mereka mempunyai daya ingatan dan pemikiran serta hidup seperti manusia di bandar kecil yang terletak di Minecraft ini. Apa yang mendorong mereka adalah sesuatu yang baru,

Pada 23 September, kertas kerja "DeepModelFusion:ASurvey" diterbitkan oleh Universiti Teknologi Pertahanan Nasional, JD.com dan Institut Teknologi Beijing. Gabungan/penggabungan model dalam ialah teknologi baru muncul yang menggabungkan parameter atau ramalan berbilang model pembelajaran mendalam ke dalam satu model. Ia menggabungkan keupayaan model yang berbeza untuk mengimbangi bias dan ralat model individu untuk prestasi yang lebih baik. Gabungan model mendalam pada model pembelajaran mendalam berskala besar (seperti LLM dan model asas) menghadapi beberapa cabaran, termasuk kos pengiraan yang tinggi, ruang parameter berdimensi tinggi, gangguan antara model heterogen yang berbeza, dsb. Artikel ini membahagikan kaedah gabungan model dalam sedia ada kepada empat kategori: (1) "Sambungan corak", yang menghubungkan penyelesaian dalam ruang berat melalui laluan pengurangan kerugian untuk mendapatkan gabungan model awal yang lebih baik.
