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基于SpringAI的在线考试系统-考试管理与学习分析系统 -知识点掌握率算法优化过程

基于加权难度系数和答对学生比例的双维度算法,综合评估学生对知识点的掌握程度。算法公式:掌握率 = Σ(难度系数 × 答对率) ×。

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#学习#java#开发语言 +2
基于SpringAI的在线考试系统-考试管理与学习分析 - 业务闭环方案设计详细文档

本文档基于前期业务需求讨论,系统梳理考试管理与学习分析系统第一版的核心业务逻辑、前端页面设计(布局与交互)、后端逻辑算法实现及数据流转闭环,为前端开发、后端开发、数据模型设计提供统一的需求依据和实现规范,确保各角色开发工作协同一致,保障系统业务逻辑自洽且流转完整。

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#学习#spring boot#软件工程 +1
基于SpringAI的在线考试系统软件系统验收案例

总结验收测试过程中的经验和教训提出改进建议,为后续项目提供参考。

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#spring boot#软件工程#devops +1
基于SpringAI的在线考试系统-企业级软件研发工程应用规范案例

方面标准化前标准化后改进效果开发效率个人习惯,沟通成本高统一规范,自动化流程效率提升 40%代码质量参差不齐,维护困难统一标准,自动检查缺陷率降低 60%团队协作信息孤岛,交接困难透明流程,明确职责协作效率提升 50%部署风险人工操作,风险高自动化部署,回滚机制部署失败率降低 80%问题定位耗时耗力,难以定位完善监控,链路追踪问题定位时间减少 70%知识传承依赖个人,易丢失文档完善,新人上手快新人

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#spring boot#java#devops +2
基于SpringAI的企业级软件研发工程应用规范全流程

企业级软件研发的高效推进,离不开体系化的工程应用规范作为支撑。从前期规划设计到最终部署交付,需覆盖全流程关键环节、明确核心岗位职责、建立协同机制,确保研发过程可控、交付质量可靠、响应迭代高效。结合实际研发实践,以下将全面拆解企业级软件研发工程应用规范的核心内容与实施逻辑。

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#spring boot#devops#软件工程 +1
基于SpringAI的在线考试系统-接口编码规范设计优化记录

本文介绍了RESTful API参数传递的最佳实践方案。主要内容包括: 参数数量判断规则:1-3个参数使用路径变量或查询参数,4个及以上参数使用RequestBody DTO方式传递。 针对当前代码存在的问题进行分析: 使用Map接收参数不安全且冗长 缺少参数验证 参数验证在Service层完成不符合分层规范 提出规范化解决方案: 创建专门的DTO类封装请求参数 使用@Validated和@Val

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#spring boot#后端#java
Flutter基础介绍-跨平台移动应用开发框架

Flutter是什么,为什么选择Flutter如何搭建Flutter开发环境Flutter工程的目录结构Flutter的核心语法和Widget概念如何开发一个简单的贪吃蛇游戏如何运行和调试Flutter项目Flutter是一个非常强大的跨平台开发框架,学习曲线相对平缓,适合各个层次的开发者。只要你勤于实践,多写代码,相信你很快就能掌握Flutter开发技能!现在,赶紧动手修改一下贪吃蛇游戏的代码,

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#flutter#spring boot
基于SpringAI的在线考试系统-数据库表设计

user这套表结构的设计逻辑就是按照如下思路落地的,从基础字典→用户→知识点→试题→试卷→考试→答题→阅卷→统计,形成了完整的闭环业务链路,所有表之间的关联都是通过「主键ID」做精准关联,无任何数据孤岛,所有业务操作都有迹可循、有数据可查,是一套设计规范、贴合业务、具备企业级使用能力的考试系统表结构。

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#数据库#java#算法
基于SpringAI的在线考试系统设计总案-知识点管理模块详细设计

本文介绍了知识点管理模块的8个核心流程图,包括创建审核、关联构建、评估分析等关键业务流程。流程设计具有标准化、闭环管理、多级审核等特点,涵盖知识点全生命周期管理,并与试题、试卷等模块协同工作。通过严格的校验机制和动态优化功能,确保知识点质量,为教学应用提供支持。这些流程图为系统开发提供了清晰的逻辑指引,实现知识体系的标准化管理和持续优化。

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#android#java#javascript
基于SpringAI的智能推荐影视平台设计和业务思路

以上图表系统化地呈现了您所设计的影视平台业务交互闭环。

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#人工智能#spring boot#大数据 +1
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