摘要：本文设计了一个基于B/S架构的美发门店管理系统，采用Web服务模式实现互联网环境下的远程访问。系统包含管理员和用户两大功能模块：管理员负责美容项目、产品库存、会员卡等信息管理；用户可实现项目预定、产品购买、会员充值等操作。数据库设计采用E-R模型，包含15个数据表，详细定义了产品信息、会员管理、订单处理等核心业务字段。系统界面展示了各功能模块的具体实现，包括信息管理、审核支付等操作界面。该系

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的物流运输管理系统。系统针对传统物流管理中的效率低下、信息孤岛等问题，整合了订单管理、车辆调度、运单跟踪等核心功能。采用MVT设计模式，前端使用HTML5、CSS3和Bootstrap框架，数据库选用SQLite并支持迁移至MySQL。系统实现了车辆信息、运单等数据模型，提供运单管理、业务报表、统计分析等功能模块，具有实时数据更新、安全稳定等特点

本文介绍了基于B/S架构的知识管理系统设计。系统采用浏览器/服务器模式，支持Internet环境下随时访问。系统设计包括功能结构图、E-R实体关系图以及详细的数据库表结构，包含用户、文章、管理员等核心模块。管理员可实现用户管理、文章分类等功能，用户可进行文章浏览、论坛交流和资料下载等操作。数据库设计采用E-R模型，包含12个主要数据表，如用户表、文章表、评论表等，详细定义了各字段类型和约束条件。系

摘要：本文设计并实现了一个基于B/S架构的JavaWeb在线考试系统。系统采用分层架构设计，包含管理员和用户两大功能模块，支持试卷管理、试题管理、考试评分、统计分析等功能。通过E-R模型完成数据库概念设计，构建了包括试卷表、试题表、考试记录表等12个数据表。系统测试表明，该平台具有良好的功能性、可用性和性能表现，支持46个并发用户，响应时间符合用户需求。开发过程中运用了JSP、Servlet等技术

本文介绍了一个基于Python Flask框架的教育信息化错题管理系统。该系统针对传统错题管理效率低下的问题，采用轻量级技术架构（Python+Flask+SQLite），设计了八大核心功能模块，包括错题录入归集、智能分类、数据分析、AI辅助解题等。系统支持多学科管理，提供可视化数据仪表盘和个性化复习计划，通过数字化手段优化错题管理流程，帮助学生高效整理错题、教师精准掌握学情。该系统响应教育信息化

本文提出一种基于深度学习的火灾烟雾检测系统，采用YOLOv12算法实现火焰和烟雾的高精度识别。系统采用B/S架构，整合PyTorch、SpringBoot、Flask和Vue3等技术，支持图片、视频和实时摄像头多种输入方式。功能包括单图/批量检测、实时视频流分析、AI风险评估（集成DeepSeek/Qwen大模型）、历史记录管理和PDF报告导出。系统通过SocketIO实现实时告警推送，利用FFm

摘要：本文提出一种基于YOLO与DeepSeek的智能垃圾分类系统，解决当前垃圾分类实施中的准确率低、分类标准复杂等痛点。系统采用B/S架构，结合YOLO系列算法实现高精度垃圾识别，并引入DeepSeek大模型进行复杂场景推理判断。技术栈包含Java+SpringBoot、Vue.js、Python+Flask，支持图片、视频及实时摄像头多种输入方式，提供实时检测结果与投放建议。系统具有多场景检测

本文设计并实现了一套基于SpringBoot的高校学生选课管理系统。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue.js+ElementUI构建交互界面，后端基于SpringBoot框架提供RESTful API服务，MySQL作为数据存储。系统实现了课程管理、选课管理、成绩管理等功能模块，采用RBAC权限模型区分学生、教师和管理员角色。通过JWT令牌和SpringSecurity实现安全认证，并针对选课

本文提出了一种基于YOLO目标检测技术的Web应用系统，通过整合Flask后端框架和Vue3前端框架，实现了高效便捷的在线检测平台。系统采用YOLOv8等先进模型进行目标检测，支持图片、视频和实时摄像头三种检测方式，具备检测历史查询和自定义模型管理功能。后端使用Flask构建RESTful API，结合OpenCV进行图像处理；前端采用Vue3实现响应式界面，通过SQLite数据库存储检测记录。该

本文介绍了一个基于知识图谱的课程问答系统，旨在解决传统教育答疑模式效率低下的问题。系统采用四层架构设计，前端使用Vue3框架，后端基于Flask框架，数据层采用Neo4j图数据库存储课程知识，算法层实现了规则匹配和JointBERT深度学习模型两种问答模式。系统通过知识图谱技术构建课程知识网络，支持自然语言提问和智能推理回答，具有良好的可扩展性和跨学科迁移能力。该项目为教育领域的智能化知识服务提供