本系统聚焦高校后勤报修 “学生报修流程繁、维修响应慢、进度难追踪、数据难统计” 痛点，依托 Django 框架 “开箱即用” 特性（内置 Admin 后台、ORM 数据交互、用户认证体系），结合 Python 简洁的语法优势，构建集 “在线报修、工单分配、进度跟踪、维修反馈、数据统计” 于一体的后勤报修平台，为学生、教职工、维修人员及后勤管理员提供全流程支撑，打造 “便捷报修 - 高效响应 - 透

本系统针对电商评论 “数据量大难处理、情感倾向难判断、用户需求难挖掘” 痛点，以机器学习文本分析技术为核心，构建 “数据预处理 - 模型训练 - 情感分类 - 结果应用” 全流程系统，实现对电商商品评论的自动化情感极性判断（正面 / 负面 / 中性）及细分需求提取，为电商平台运营、商家产品优化提供数据支撑。​技术上，采用 “数据层 - 模型层 - 应用层” 架构：数据层收集多平台电商评论（如商品评

当前校园外卖服务存在三大核心痛点：一是配送效率低下，校外平台骑手常因不熟悉校园路线、进出校门流程繁琐导致延误，校内食堂自配送又缺乏统一调度，高峰时段（如午休、晚自习后）取餐点拥堵，学生等待时间长；二是商家监管缺失，校园周边小作坊式商家资质难审核，食品安全与卫生状况不透明，且缺乏针对学生群体的 “小份菜”“营养搭配套餐” 等适配选项，难以满足学生多样化需求；三是服务体验断层，学生下单后无法实时查看校

针对高校食堂排队拥挤、点餐效率低、取餐耗时等问题，本系统构建集在线点餐、智能配送、评价反馈于一体的高校食堂点餐 Android 应用系统。采用 Java 开发 Android 客户端，SpringBoot 搭建后端服务，MySQL 存储订单与餐品数据，Redis 缓存实时餐品信息与订单状态，实现食堂点餐配送全流程数字化管理，提升就餐效率与用户体验。平台核心用户包括：学生在线点餐、选择配送方式、查看

针对现代人饮食不规律、营养摄入不均衡、健康管理缺乏系统性等问题，本系统构建集饮食记录、营养分析、健康建议于一体的 Android 饮食健康管理应用。采用 Java 开发客户端，SpringBoot 搭建后端服务，MySQL 存储用户与饮食数据，Redis 缓存营养知识库与用户习惯，实现饮食健康全流程数字化管理，提升用户健康饮食意识与生活质量。平台核心用户包括：普通用户记录饮食、查看营养分析、获取健

在餐饮业数字化转型加速与消费者对便捷服务需求增长的背景下，传统点餐模式面临效率低、体验差等问题，而 Node.js 与微信小程序技术为构建现代化点餐系统提供了理想解决方案。中国烹饪协会数据显示，2024 年我国餐饮市场规模突破 6 万亿元，但仅有 40% 的餐厅实现线上点餐，存在点餐等待时间长（平均 15 分钟）、订单错误率高（5%）、营销效果不佳等痛点。Node.js 的高并发处理能力（单机 Q

本系统针对校园餐饮高峰期拥挤、点餐效率低、供需信息不对称等问题，构建集智能点餐、后厨管理、配送调度于一体的校园餐饮服务平台。采用 SpringBoot+Vue 架构，MySQL 存储点餐数据，Redis 缓存热门菜品与订单信息，实现从点餐到取餐的全流程数字化管理，提升校园餐饮服务效率与师生用餐体验。平台核心用户包括：师生可浏览菜品、在线点餐支付、选择堂食或配送、查看取餐进度；食堂员工接收订单通知、

基于微信小程序的校园食堂点餐订餐系统，直击校园食堂 “排队耗时久、选餐信息差、取餐效率低、管理数据化不足” 的核心痛点，依托微信生态的便捷性与云端数据处理能力，构建 “线上精准点餐 + 线下高效取餐 + 全流程数据化管理” 的一体化校园餐饮服务体系。传统模式下，学生就餐高峰需长时间排队，易错过用餐时段或耽误学习安排；食堂难以提前预判菜品需求量，导致食材浪费或热门菜品售罄；管理方缺乏数据支撑，无法精

当前高校勤工助学管理存在供需错配与流程繁琐的痛点：60% 的学生因 “岗位信息分散”“申请流程复杂” 错失机会，45% 的用工单位反馈 “学生匹配度低”“考勤结算耗时”，传统模式难以平衡 “学业与工作”“管理与服务” 的双重需求。SpringBoot+Vue 构建的系统实现全流程数字化：前端 Vue 支持学生端 “按课程表筛选兼容岗位”（如 “周三下午无课可申请图书馆整理岗”）、用工单位 “在线发

当前电商行业在客户行为分析中面临数据碎片化、洞察浅层化、决策滞后化等痛点：电商平台积累的客户数据涵盖浏览记录、加购行为、下单路径、售后反馈等多维度，却分散在前端页面、订单系统、会员体系等不同模块，形成 “数据孤岛”，难以串联成完整的用户行为链路；传统分析多停留在 “成交量、客单价” 等基础指标统计，缺乏对 “浏览后未下单”“加购后流失” 等关键行为的深度挖掘，无法精准定位用户决策障碍（如价格敏感、