本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。
系统程序文件列表
开题报告内容
研究背景
在数字化时代，尽管信息获取方式日新月异，但中华古诗词作为中华民族的文化瑰宝，其传承与学习却面临着新的挑战与机遇。传统的学习模式往往受限于时间与空间，难以满足现代人快节奏生活下的学习需求。同时，随着全球对中华文化的兴趣日益增长，古诗词作为文化交流的桥梁，其国际传播与学习需求也日益迫切。因此，构建一个集学习、交流、分享于一体的古诗词学习平台，不仅有助于国内用户便捷高效地掌握古诗词知识，还能促进中华文化的国际传播与交流。
研究意义
本研究的意义在于，通过古诗词学习平台的开发与应用，能够创新古诗词学习方式，打破传统学习模式的束缚，使学习更加灵活多样。平台不仅提供了丰富的诗词资源，还通过分类、搜索、推荐等功能，帮助用户快速找到感兴趣的内容，提高学习效率。同时，平台还促进了用户之间的互动与交流，形成了良好的学习氛围，激发了更多人对古诗词的兴趣与热爱。此外，该平台的推出也为中华文化的国际传播提供了新途径，有助于提升中华文化的国际影响力。
研究目的
本研究旨在设计并实现一个功能完善、用户体验良好的古诗词学习平台。该平台将围绕用户需求，集成用户管理、诗词分类、诗词信息展示、朝代与诗人介绍、热门诗词推荐等核心功能，为用户提供一站式的古诗词学习体验。具体研究目的包括：一是构建用户友好的操作界面，提升用户体验；二是实现诗词资源的全面整合与分类管理，确保信息的准确性与丰富性；三是通过智能推荐算法，为用户提供个性化的学习路径与资源推荐；四是建立用户互动机制，促进学习交流与分享；五是优化平台性能，确保系统稳定运行与高效响应。
研究内容
本研究内容聚焦于古诗词学习平台的核心功能设计与实现，具体包括以下几个方面：一是用户管理模块，实现用户注册、登录、个人信息维护、学习进度跟踪等功能，为用户提供个性化的学习体验；二是诗词分类与展示模块，根据诗词的题材、风格、朝代等属性进行分类管理，并通过图文并茂的方式展示诗词信息，增强学习的直观性与趣味性；三是朝代与诗人介绍模块，提供详细的朝代背景与诗人生平介绍，帮助用户深入理解诗词的创作背景与文化内涵；四是热门诗词推荐模块，基于用户兴趣与平台数据，运用智能推荐算法，为用户推荐热门诗词与优质学习资源；五是用户互动与分享模块，支持用户评论、点赞、分享等功能，促进学习交流与资源共享。通过这些功能模块的设计与实现，构建一个功能全面、操作简便的古诗词学习平台，为用户提供高效、便捷的学习服务。
进度安排：
| 序号 | 起止时间 | 各阶段工作内容 |
| 1 | 2023年11月14日—2023年11月30日 | 查阅和收集课题相关资料，进行市场调研，确定选题； |
| 2 | 2024年12月01日—2023年12月20日 | 进一步查阅资料，撰写开题报告，准备开题、答辩； |
| 3 | 2023年12月21日—2024年02月06日 | 系统规划、整体规划、详细设计、编写代码； |
| 4 | 2024年02月07日—2024年04月18日 | 系统测试； |
| 5 | 2024年04月19日—2024年04月28日 | 撰写毕业论文； |
| 6 | 2024年04月29日—2024年05月09日 | 修改论文并提交论文正稿； |
| 7 | 2024年05月10日—2024年05月22日 | 由指导老师评阅，修改完善论文，准备毕业答辩。 |
参考文献：
[1] 沈杰. "基于Python的数据分析可视化研究与实现"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (02): 14-17+54.
[2] 陈佳佳, 邱晓荣, 熊宇昊, 段莉华. "基于Python的人脸识别技术研究"[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19 (08): 34-36+39.
[3] 方骥, 谢慧敏. "Python在大数据挖掘和分析中的应用研究"[J]. 数字技术与应用, 2020, 38(09): 75-76+81.
[4] 张楠. "Python语言及其应用领域研究"[J]. 科技创新导报, 2019, 16(17): 122-123.
[5] Ankush Joshi and Haripriya Tiwari. "An Overview of Python Libraries for Data Science." Journal of Engineering Technology and Applied Physics (2023).
[6] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).
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[8] 李俊华. "基于Python的数据分析"[J]. 电子技术与软件工程, 2018, No.139(17): 167.
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[11] Hamed Tahmooresi, A. Heydarnoori et al. "An Analysis of Python's Topics, Trends, and Technologies Through Mining Stack Overflow Discussions." arXiv.org (2020).
[12] G. Mahalaxmi, A. D. Donald et al. "A Short Review of Python Libraries and Data Science Tools." South Asian Research Journal of Engineering and Technology (2023).
以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！
系统技术栈：
前端：Vue.js、HTML、CSS、JavaScript后端技术栈
后端：Python 3.7.7、Django 、MySQL5.7
开发工具：PyCharm社区版、Navicat 11以上版本
系统开发流程：
• 使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。
• 使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。
• 利用MySQL数据库进行数据存储和查询。
• 通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。
毕设使用者指南
系统概览
本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序，旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架，后端使用Python语言结合Django框架，并以MySQL作为数据存储解决方案。
前端使用指南
1.界面导航
- 主页：展示系统的主要功能和概览信息。
- 功能页面：根据需要，用户可以访问不同的功能页面，如用户管理、数据分析等。
2. 交互操作
- 使用HTML和CSS构建的界面元素，如按钮、链接、表单等，用户可以点击或输入信息进行操作。
- 利用JavaScript和Vue.js实现的动态功能，如实时数据更新、表单验证等，增强用户交互体验。
后端服务指南
1. API使用
- 系统后端提供RESTful API，用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。
- 常见的API操作包括GET（获取数据）、POST（提交数据）、PUT（更新数据）和DELETE（删除数据）。
2. 数据管理
- 利用MySQL数据库，系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。
- 用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。
程序界面：
源码、数据库获取↓↓↓↓
标签：2024,vue,Python,用户,学习,2023,开题,古诗词 From： https://blog.csdn.net/2401_86603196/article/details/141062020