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基于django+vue电脑DIY微信小程序演示录像22023【开题报告+程序+论文】-计算机毕设

时间:2024-09-14 18:21:56浏览次数:3  
标签:vue Python 系统 程序 用户 2024 DIY 开题

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

随着科技的飞速发展,个人电脑(PC)已成为人们日常生活与工作中不可或缺的一部分。然而,在市场上琳琅满目的电脑配件和复杂多变的配置选项中,许多用户面临选择困难,尤其是在DIY(自己动手组装)电脑时。传统的购买和组装过程往往依赖于线下实体店或复杂的网络搜索,不仅耗时耗力,还难以保证信息的全面性和准确性。因此,开发一款集视频教程、配件分类、品牌筛选、配置推荐等功能于一体的电脑DIY微信小程序,旨在为用户提供便捷、高效、个性化的DIY电脑组装体验,成为了一个极具潜力的研究方向。

研究意义

本研究的意义在于,通过微信小程序这一轻量级、高覆盖率的平台,将复杂的电脑DIY过程简化为指尖操作,极大地降低了用户的学习成本和操作门槛。它不仅能够帮助用户快速了解电脑硬件知识,选择合适的配件,还能通过视频教学和配置单推荐,提升用户的DIY能力和满意度。此外,该小程序还能促进电脑配件市场的信息透明化,为商家提供新的营销渠道,推动整个行业的健康发展。

研究目的

本研究旨在设计并实现一款功能全面、操作简便的电脑DIY微信小程序,具体目标包括:构建用户友好的界面,实现用户注册、登录及个人信息管理功能;建立视频分类系统,提供详尽的DIY教程和评测视频;完善部件分类与品牌筛选机制,确保用户能够轻松找到所需配件;集成配件信息展示功能,包括价格、性能参数等详细信息;设计配置单系统,根据用户需求智能推荐或自定义电脑配置。通过这些功能的实现,本小程序将为用户提供一站式DIY电脑解决方案,同时促进电脑硬件知识的普及和市场的发展。

研究内容

本研究内容主要围绕电脑DIY微信小程序的系统功能展开,具体包括:

  1. 用户系统:设计并实现用户注册、登录、个人信息管理及偏好设置等功能,确保用户能够安全、便捷地使用小程序。
  2. 视频分类系统:根据内容主题对DIY教程和评测视频进行分类管理,如装机教程、硬件评测等,便于用户快速找到所需内容。
  3. 部件分类与品牌筛选:构建详细的部件分类体系,如CPU、主板、显卡等,并支持按品牌进行筛选,帮助用户精准定位所需配件。
  4. 配件信息展示:展示配件的详细信息,包括价格、性能参数、用户评价等,为用户提供全面的购买参考。
  5. 教学视频:集成高质量的DIY教学视频,涵盖从基础知识到高级技巧的全方位内容,提升用户的DIY技能。
  6. 配置单系统:设计智能配置单推荐算法,根据用户需求和预算自动生成推荐配置;同时支持用户自定义配置,并提供配置兼容性和性能评估功能。

通过这些研究内容的实现,本小程序将为用户提供全面、便捷的DIY电脑服务体验。

进度安排:

第一阶段:2023年1月11日-2024年3月9日,查阅文献资料,完成开题报告;

第二阶段:2024年3月10日-2024年3月31日,完成概要设计和详细设计;

第三阶段:2024年4月1日-2024年4月30日,编制软件;

第四阶段:2024年5月1日-2024年5月20日,测试各功能模块以及系统测试;

第五阶段:2024年5月21日-2024年6月1日,撰写论文。

参考文献:

[1]   张珩. "Python的计算机软件应用技术探讨"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(32): 96-97+102.

[2]   毕森, 杨昱昺. "基于python的网络爬虫技术研究"[J]. 数字通信世界, 2019, No.180(12): 107-108.

[3]   李永刚. "基于Python的计算机软件应用技术研究"[J]. 无线互联科技, 2021, 18(11): 36-37.

[4]   李培. "基于Python的网络爬虫与反爬虫技术研究"[J]. 计算机与数字工程, 2019, 47(06): 1415-1420+1496.

[5]   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.

[6]   Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

[7]   韩文煜. "基于python数据分析技术的数据整理与分析研究"[J]. 科技创新与应用, 2020, No.296(04): 157-158.

[8]   Ankush Joshi and Haripriya Tiwari. "An Overview of Python Libraries for Data Science." Journal of Engineering Technology and Applied Physics (2023).

[9]   陈乐. "基于Python的网络爬虫技术"[J]. 电子世界, 2018, No.550(16): 163+165.

[10] 欧阳元东. "基于Python的网站数据爬取与分析的技术实现策略"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(13): 262-263.

[11] Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[12] Roseline Bilina and S. Lawford. "Python for Unified Research in Econometrics and Statistics." (2009). 558 591.

[13] 张华, 翟新军, 胥勇, 李伟强, 杨健, 赵嘉伟, 张涛. "Python在集控大数据应用的研究"[J]. 价值工程, 2023, 42 (21): 84-86.

[14] 毛娟. "Python中利用xlwings库实现Excel数据合并"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2023, (09): 61-62+134.

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.jsHTMLCSSJavaScript后端技术栈

后端:Python 3.7.7Django 、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HTMLCSS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JavaScriptVue.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:vue,Python,系统,程序,用户,2024,DIY,开题
From: https://blog.csdn.net/zhijie105/article/details/142264409

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