【付费资源预览A11】毕业生追踪系统（源代码+数据库+任务书+开题报告+说明文档）

Designer 小郑主管理员

优质创作者: 编程框架技术领域

领域专家: 后端开发技术领域

2023-01-11 10:18:40

本帖是用于对付费资源《基于Vue和SpringBoot的毕业生追踪系统（源代码+数据库+任务书+开题报告+说明文档）》进行预览，有兴趣的朋友可以下载。

毕业生追踪系统拥有登陆注册模块、学生基本配置模块、就业状况模块、学历深造模块、信息汇总分析模块、校友论坛六大模块，另外还包括基础的用户管理、文件管理、角色管理、日志管理等，是基于浏览器运行的web管理后端，被学生和学院工作人员两个角色所使用，其中各个模块详细说明如下：

1. 登陆注册模块
登陆注册模包含了系统登陆功能和注册功能。我们需要建立这个模块给老师和学生提供登陆注册服务，登陆需要提供账号、密码和验证码，注册则需要提供登陆账户、密码、手机号、手机验证码数据。

2. 学生基本配置模块
学生基本配置模块包含了学生的基础数据，如学生id、姓名、性别、手机号、身份证号、学院、班级等信息。

3. 就业状况模块
就业状况模块包含了学生毕业后的就业情况，如未就业、已就业、升学、入伍、创业等等，已经就业的同学需要填写所在岗位、薪资区间等信息，在这个模块进行维护。

4. 学历深造模块
部分学生在毕业之后选择了升学，所以对这一类学生需要额外分析管理，需要学生填写院校以及专业信息，分析出各个班级、各个专业的考研率、升学率等等，为高校决策出谋划策。

5. 信息汇总分析模块
信息汇总分析模块放置了若干图表，用于对毕业生的去向进行图表分析，可以给管理员更加直管的数据展示。

6. 校友论坛模块
校友论坛模块提供了留言板的功能，毕业生可以在这个模块进行留言互动，增加毕业生之间的联系。

系统启动不起来？有手把手教启动的教程视频哦！https://live.csdn.net/v/266171

不会安装NodeJS和JDK？讲解博客安排上：https://blog.csdn.net/qq_41464123/article/details/115490056

压缩包内容

后端项目架构

前端项目架构

开题报告

任务书

说明文档

登录页

注册页

主页

学生模块——我的毕业去向

动态表单，不同就业状态不同内容。

学生模块——校友论坛

工作人员模块——毕业去向统计

学历深造模块

学生荣誉模块

学生证书模块

个人中心

文件管理模块

日志管理模块

用户管理模块

...全文

1208 6 打赏收藏转发到动态举报

写回复

6 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

Liushuchang- 2024-05-08

打赏
举报

回复

账号密码一直错误,是需要收费才给的吗

m0_62881020 2023-04-08

打赏
举报

回复

有没有其他联系方式？

m0_74097557 2023-01-11

打赏
举报

回复

系统做的很好，可惜要付费

Designer 小郑主管理员 2023-01-11

举报

回复 1

@m0_74097557 系统全部都是自己原创的，开发不易，一杯奶茶钱，兄弟

m0_62881020 2023-04-08

举报

回复

@Designer 小郑有其他联系方式吗

Designer 小郑主管理员 2023-04-08

举报

回复

@m0_62881020 你可以扫我文章底部的二维码联系，或者私信我，谢谢

下载代码方式：https://pan.quark.cn/s/957405011bdf 在计算机视觉技术中，轮廓提取与中心识别被视为两项核心的技术，它们对于图像处理及模式识别领域扮演着不可或缺的角色。本文将深入剖析这两种算法，并围绕"轮廓提取(中心识别）算法"这一核心主题，同时结合所提供的压缩包文件"Contour"，对相关知识点进行详尽的阐述。轮廓提取算法，主要功能在于识别并分离图像中的不同对象。该算法通过探测物体边缘，构建出明确的边界线，从而实现图像内部各组成部分的区分。在多色位图环境下，不同的色彩可能象征着不同的对象或区域，因此，一个性能优越的轮廓提取算法应当具备处理此类复杂场景的能力。常见的轮廓提取算法包括Canny边缘检测、Sobel算子、Laplacian算子和Hough变换等。这些算法各自具备独特的优缺点，究竟选择何种方法，需要依据具体的应用情境以及性能要求来决定。 1. Canny边缘检测：由John F. Canny所研发，这是一种自适应的多级边缘检测方法。Canny算法借助高斯滤波器来降低噪声干扰，随后运用强度梯度和非极大值抑制技术来定位最显著的边缘，最终通过双阈值检测来区分边缘与噪声。 2. Sobel算子：Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测工具，它通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度来探测边缘。此方法操作简便且效率较高，但可能对图像中的噪声较为敏感。 3. Laplacian算子：Laplacian算子是一种二阶导数算子，能够迅速识别图像中的尖峰（即边缘）。然而，它容易受到噪声的影响，因此通常需要与其他技术结合使用，例如Gaussian滤波。 4. Hough变换：Hough变换是一种在参数空间中进行边缘检测的方法，它能够检测出任意...

【重要提示】本资源设置为0积分下载，若非0积分请勿轻易下载亲爱的CSDN用户：首先感谢你点进这个资源页面。我需要提前说明一个重要情况： **本资源原本已设置为“0积分下载”**，即作者希望完全免费共享。但CSDN平台有时会根据文件的下载热度、文件大小、用户权限等因素，**自动将部分资源的积分调整为非0数值**（如1积分、2积分、5积分等）。这是平台系统的自动行为，而非作者本人的设定。 **因此，如果你当前看到该资源的下载所需积分不是0（例如显示为1、2、3……），请谨慎决定是否下载。** 如果你按照非0积分支付并下载后发现资源内容不符合预期、链接失效，或者实际上该资源本应是免费的，作者无法为此承担积分损失或退还操作。**强烈建议：仅在页面显示为0积分时进行下载。** 另外，本资源描述中**并未直接提供具体的下载地址或外部链接**，因为它本身是一个通过CSDN官方上传通道提交的文件/内容包。如果你看到描述中没有外部网盘地址，这是正常的——资源文件应通过CSDN内置的“下载”按钮获取。若因平台积分显示异常导致你支付了积分，请优先联系CSDN客服咨询积分退还政策，作者没有权限修改平台自动设定的积分值。感谢你的理解与支持。技术分享本应开放，但受限于平台规则，特此提醒如上。祝学习进步！

一套零第三方依赖、开箱即跑的 RAG 知识库检索管道工具。使用方法三步：① python chunker.py sample_docs -o chunks.jsonl 对 Markdown 文档做标题感知切片（滑动窗口+重叠，输出 JSONL）；② python embed_prep.py chunks.jsonl --mode local -o vectors.jsonl 清洗分块并生成向量——mode=requests 可产 OpenAI 兼容批量 Embedding 请求体接任意模型服务，mode=local 用内置 n-gram 哈希向量零依赖离线联调；③ python eval_retrieval.py vectors.jsonl --queries queries.jsonl -k 3 对标注查询集计算 Recall@K 与 MRR 并输出逐条明细和调优提示。附样例文档与 4 条标注查询，样例集实测 Recall@3=75%、MRR=0.583（哈希向量基线，接真实 Embedding 后同套标注复测对比即得提升幅度）。Python 3.8+ 标准库即可运行，适用于企业文档检索最小管道搭建与 RAG 课程设计实验链条。

银税互动”是指税务、银保监部门和银行业金融机构合作，帮助企业将纳税信用转化为融资信用，缓解企业融资难题的活动,“银税互动”的实施时间是通过手工搜索各地市人民政府和税务局等官方网站以及各大银行和新闻媒体等的相关报道，取最早时间作为各地市“银税互动”的实施时间。指标 city_code、city、政策时点、判断语句、网站地址

跟着小郑学JAVA

59,534

社区成员

777

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

spring bootvue.js学习个人社区浙江省·宁波市

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

欢迎加入【跟着小郑学JAVA】社区，大家可以在社区中提出自己的问题，我会给与解答~

同学们可以将自己创作的博客同步到社区，获取更多的推广流量，每周TOP 3 附送一份自选付费资源！

同学们可以加我进入【小郑Java学习互助群】，提供免费的技术指导，每周附送实战项目源码和学习资料，你想要的，这里都有~

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章