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计算机毕业设计django vue基于HTML5的农业信息学习平台【开题 论文 程序】

2024-08-23 00:08:45 前端知识 前端哥 639 370 我要收藏

本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)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

随着信息技术的飞速发展和农业现代化进程的加快,农业信息的获取与传播方式正经历着深刻的变革。传统的农业知识传授多依赖于口口相传或书籍资料,这种方式不仅效率低下,而且难以覆盖广泛的农民群体。因此,构建一个基于HTML5、融合Django后端与Vue前端技术的农业信息学习平台显得尤为重要。该平台旨在利用互联网技术的便捷性和广泛性,将丰富的农业知识、先进的种植技术、实时的市场信息等资源整合到一个易于访问和学习的平台上,为农民提供全方位、个性化的学习体验,促进农业知识的普及与农业生产的智能化发展。

研究意义

本研究的意义在于,一方面,通过构建农业信息学习平台,能够打破地域限制,使农民无论身处何地都能便捷地获取到最新的农业资讯和技术指导,提高农业生产效率和质量。另一方面,平台上的培养方案、播种信息、施肥信息等模块,能够为农民提供科学、系统的学习路径,帮助他们掌握现代农业技术,提升自我发展能力。此外,该平台的建立还有助于促进农业知识的交流与共享,形成农业知识社群,推动农业科技创新与可持续发展。

研究目的

本研究的主要目的是设计并实现一个基于Django+Vue框架、采用HTML5技术的农业信息学习平台。该平台旨在通过以下方式实现其目标:一是构建一个用户友好的界面,确保农民能够轻松上手,快速找到所需的学习资源;二是开发培养方案模块,为农民提供个性化的学习路径规划,帮助他们系统地掌握农业知识;三是实现播种信息、施肥信息等核心功能模块,提供精准的农业技术指导,助力农民科学种植;四是确保平台的数据安全与稳定性,保护用户隐私,提升用户体验。

研究内容

本研究内容将围绕农业信息学习平台的核心功能展开,具体包括以下几个方面:

  1. 用户管理:实现用户的注册、登录、个人信息管理等功能,确保平台用户身份的真实性与安全性。同时,根据用户的学习行为和偏好,提供个性化的学习推荐。
  2. 培养方案:设计并开发一套科学、系统的农业知识培养方案,包括课程规划、学习进度跟踪、学习成果评估等,帮助用户有计划、有步骤地学习农业知识。
  3. 播种信息管理:构建播种信息数据库,收集并展示各类农作物的播种时间、播种方法、播种量等关键信息,为用户提供科学的播种指导。
  4. 施肥信息管理:开发施肥信息模块,根据农作物的生长周期和土壤条件,提供合理的施肥建议,包括肥料种类、施肥时间、施肥量等,帮助用户实现精准施肥,提高作物产量和品质。

进度安排:

2023年12月: 查看相关资料、技术,准备技术文档,做好需求分析;下发任务书;

2024年01月: 撰写开题报告,并制定软件开发计划,初步设计软件功能架构;

2024年02月: 根据需求分析,进行详细设计;初步设计软件部分功能,完成开题报告;

2024年03月: 对软件前,后台系统功能进行开发,完成软件各个功能模块,撰写论文初稿;

2024年04月:进行系统测试、论文初稿完成、和指导教师沟通,上交初稿,查重,中期检查;

2024年05月:修改论文,完成定稿,软件功能全部实现、测试、界面美化,上交论文资料,参加答辩。

参考文献:

[1] Hamed Tahmooresi, A. Heydarnoori et al. "An Analysis of Python's Topics, Trends, and Technologies Through Mining Stack Overflow Discussions." arXiv.org (2020).

[2] 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.

[3] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

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

[5] 程俊英. "基于Python语言的数据分析处理研究"[J]. 电子技术与软件工程, 2022, No.233(15): 236-239.

[6] 曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.

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

[8] 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.

[9] 阿不都艾尼·阿不都肉素力. "Python的计算机软件应用技术分析"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2021, No.435(09): 29-30+58.

[10] 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.

[11] 王雄伟, 侯海珍. "大数据专业Python程序设计课程建设探究"[J]. 知识窗(教师版), 2023, (10): 117-119.

[12] 朱向阳. "高中信息技术python项目式教学路径分析"[J]. 高考, 2023, (24): 126-128.

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↓↓↓↓

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