本课题针对高校教室设备故障报修流程线下化、维修响应不及时、进度追踪难、设备维保数据统计分析低效等后勤管理痛点，设计并实现基于 Java+SpringBoot 的高校教室设备故障报修信息管理系统。系统以 “报修流程线上化、维修响应高效化、维保数据可视化” 为核心目标，采用 Java 作为开发语言，SpringBoot 框架提升系统开发效率与扩展性，搭配 MySQL 8.0 存储教室信息、设备台账、报

在移动互联网普及与餐饮消费便捷化需求升级的背景下，网上点餐已成为日常消费的主流方式，但传统模式与早期 APP 存在诸多短板：线下点餐等待时间长、流程繁琐，难以适配快节奏生活；商家信息分散、菜品展示单一，用户选择成本高；订单跟踪不实时、退款售后流程复杂，消费体验参差不齐；商家缺乏精准营销渠道，订单管理效率低下。Android 系统凭借移动端普及率高、操作便捷、场景覆盖广的特性，能高效支撑点餐全流程业

基于 SpringBoot+Vue 的计算思维与人工智能学习网站，聚焦 AI 与计算思维的普及教育，构建 “分层学习 - 互动实践 - 社区交流” 的一体化平台，解决技术学习中 “门槛高、理论与实践脱节、资源分散” 的痛点。核心功能包括：课程体系模块按难度分层（入门 / 进阶 / 实战），整合计算思维基础（算法逻辑、问题拆解）与 AI 核心内容（机器学习原理、神经网络可视化），通过动画演示（如 “

本课题聚焦蘑菇种类精准识别与安全食用需求，设计并实现基于深度学习的蘑菇种类识别系统。当前蘑菇种类繁多且部分有毒品种与可食用品种外形相似，传统识别依赖人工经验，存在效率低、误判风险高的痛点，易引发误食中毒事件；同时在农业种植、生态调查等场景中，也缺乏快速高效的种类鉴别手段。系统以深度学习技术为核心，构建 “数据采集与预处理 - 模型构建与训练 - 识别系统实现” 的技术体系：首先采集海量蘑菇图像数据

在全球航运业蓬勃发展与海上交通密度持续增大的背景下，船舶避碰作为保障航行安全的核心环节，对智能化、精准化决策的需求日益迫切，但传统避碰技术存在诸多局限：依赖人工瞭望与规则化操作，面对复杂海况（如多船交汇、突发障碍）时决策滞后；传统算法难以动态适配航行环境变化与船舶运动特性差异，避碰策略灵活性不足；缺乏对航行场景的深度理解与风险预判能力，易出现误判或过度避碰问题。强化学习擅长动态环境下的优化决策，大

在乡村振兴战略深入实施与吉林省 "千亿斤粮食" 产能建设工程推进的背景下，农村产权制度改革成为激活农业农村发展要素的关键环节。吉林省农业农村厅数据显示，截至 2024 年全省农村集体资产总额超 2800 亿元，但产权交易存在信息不对称、交易流程不规范、价值评估体系缺失等问题。Spring Boot 框架以其微服务架构、自动化配置及高可扩展性，为构建省域级农村产权交易平台提供了技术保障。本系统基于

基于 django+Python+Hadoop 的天气预报数据爬取与可视化分析系统是一款功能强大的气象数据处理工具。系统利用 Python 编写的爬虫程序，从权威的气象网站等数据源精准爬取天气预报数据，包括温度、湿度、风速、风向、降水概率等各种参数。对于大量的爬取数据，Hadoop 的分布式存储和计算能力发挥重要作用，它能高效处理海量的气象信息，存储并管理数据，确保数据的稳定性和可扩展性。djan

当前交通管理与决策存在明显痛点：交通数据（车流量、拥堵时长、事故记录等）分散在监控设备、交警系统中，格式不统一，难以整合分析；人工处理海量数据效率低，无法及时发现交通瓶颈（如高峰时段某路段拥堵规律）；事故成因分析依赖经验判断，缺乏数据支撑，导致交通优化方案针对性弱，难以有效缓解拥堵、降低事故率。​基于 Python 的交通数据分析应用可破解这些问题：依托 Python 丰富的数据处理库（Panda

基于 django+Python 的豆果美食推荐系统可视化分析系统是一个功能强大的应用。它能从豆果美食平台收集大量美食相关数据，包括菜品信息、用户评价、食材清单、制作步骤等。系统利用 Python 强大的数据处理能力，对这些数据进行清洗和预处理。django 则用于构建后端架构，处理业务逻辑和数据交互。通过特定算法分析用户对菜品的评分、浏览历史，挖掘用户的口味偏好，如喜欢甜口还是咸口、偏好肉类还是

本课题聚焦基于 SpringCloud 的电子商城系统设计与实现，针对传统电商平台扩展性不足、服务耦合度高、应对高并发能力弱等问题，结合微服务架构技术构建高效、稳定的电商服务平台。系统采用 SpringCloud 生态组件，包括 Eureka 服务注册与发现、Feign 服务调用、Ribbon 负载均衡、Hystrix 熔断器等，实现商品管理、订单处理、用户服务、支付结算、库存管理等核心功能的微服