【开题答辩全过程】以 基于SSM的个人衣品服装定制系统设计与实现为例,包含答辩的问题和答案

个人简介

一名14年经验的资深毕设内行人,语言擅长Javaphp、微信小程序、PythonGolang、安卓Android

开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。

感谢大家的关注与支持!

各位老师好,我是信息技术学院计算机科学与技术专业的xx同学。我的毕业设计题目是《基于SSM的个人衣品服装定制系统》。简单来说,这个系统就是让用户在网上像搭积木一样自己选款式、量尺寸、挑面料,然后下单做衣服;商家在后台管理衣服版型、接单、发货;管理员则负责看管所有用户和商家,还能看销售数据。整个系统分三大块:用户端、商家端、管理端,主要功能有注册登录、浏览/搜索款式、购物车、下单支付、订单跟踪、商家发货、评价、后台统计等。技术方面我用的是最熟悉的Java语言,后台框架选SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis),数据库用MySQL,前端就是HTML+CSS+JavaScript,服务器跑在Tomcat8上,整体是B/S结构,浏览器直接访问即可。



评委老师:为什么选择“服装定制”这个题目?
答辩学生:因为我自己网购衣服时总遇到尺码不准、款式撞衫的问题,想到如果能按需定制就好了,调研后发现学校也鼓励做贴近生活的项目,于是定了这个题。


评委老师:系统最核心的功能是哪一块?
答辩学生:最核心的就是“用户下单定制”流程,把“选款→量体→支付→跟踪”跑通,否则后面的商家发货、评价都谈不上。


评委老师:支付功能准备怎么做?真接支付宝微信吗?
答辩学生:目前只先做“虚拟支付”,就是点击支付后订单状态直接变成“已支付”,不写真实支付接口,降低难度,后续如果学有余力再考虑接入沙箱。


评委老师:数据库里大概会建几张表?
答辩学生:初步计划用户、商家、管理员、服装版型、订单、订单明细、地址、评价8张表,后续如果加购物车再补一张,不会超过10张。


评委老师:量体数据都让用户自己填,会不会不准?
答辩学生:确实可能不准,但系统第一版先做到“能填、能下单”,精度问题留到以后再通过参考教程视频或接入三围算法去优化。


评委老师:SSM框架里你最担心哪一块?
答辩学生:最担心MyBatis写SQL写错,调试半天找不到映射问题,所以准备把SQL先在Navicat里跑通,再搬到mapper.xml。


评委老师:如果商家点击“发货”后,用户端收不到状态变化,你准备怎么排查?
答辩学生:先F12看浏览器请求有没有返回新状态,再到Controller里打断点,看是不是商家更新SQL的条件写错主键,一层一层往下跟。


评委老师:计划什么时候把主体功能调通?
答辩学生:按2025年新时间表,争取3月底前把“用户下单+商家发货+用户收货+评价”整条线跑通,4月留出来写论文和美化界面。



评委老师评价:
xx同学选题贴近生活,目标明确,技术路线选择保守但可行,符合本科毕设要求。问答中思路清晰,对可能遇到的难点有朴素却有效的解决预案。建议后续重点保证“下单—发货—收货”流程闭环,支付与统计模块可先放轻。若能在三月底完成主线功能,通过验收问题不大。继续加油!


以上是某同学的毕业设计答辩的过程,如果你现在还没有参加答辩,还是开题阶段,已经选好了题目不知道怎么写开题报告,可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容,列表中的开题报告都是往届真实的开题报告,可发送使用或参考。文末或底部来联xi可免费获取

最后

有时间和有基础的同学,建议自己多花时间找一下资料(开题报告、源码)自己独立完成毕设,需要开题报告内容、源码参考的,可以联xi博主,没有选题的也可以联系我们进行帮你选题定功能和建议

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1128870.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

智慧城市基础:路灯编号与地理坐标对齐方案

智慧城市基础:路灯编号与地理坐标自动化对齐方案实战 在智慧城市建设中,路灯作为城市基础设施的重要组成部分,其维护编号与实际GPS坐标的精准匹配是市政管理的关键环节。传统人工匹配10万盏路灯需要长达6个月工期,而借助MGeo多模态…

数据增强:用MGeo自动生成训练样本的奇技淫巧

数据增强:用MGeo自动生成训练样本的奇技淫巧 为什么我们需要MGeo进行数据增强 最近在做一个少数民族地区地址识别的项目时,遇到了一个典型问题:标注团队发现某些少数民族聚居区的地址数据严重不足。传统解决方案要么投入大量人力标注&#xf…

COMFYUI模型部署实战:从下载到正确放置

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 创建一个COMFYUI模型部署指南应用,包含:1.主流COMFYUI模型类型目录结构说明;2.分步骤的模型放置教程;3.常见错误排查手册&#xff1…

效率翻倍:用AI自动修复CLAUDE类命令错误

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 开发智能命令行插件,功能包括:1) 实时监控命令输入 2) 自动捕获错误模式 3) 基于历史数据推荐解决方案 4) 一键执行修复。针对CLAUDE类错误,自动…

懒人专属:一键部署中文地址实体对齐的云端GPU解决方案

懒人专属:一键部署中文地址实体对齐的云端GPU解决方案 为什么需要中文地址实体对齐? 在政务系统开发中,经常会遇到这样的场景:来自不同部门或系统的地址数据格式五花八门。比如"北京市海淀区中关村南大街5号"可能被写成…

中小企业降本妙招:M2FP开源镜像免费用,CPU部署省90%成本

中小企业降本妙招:M2FP开源镜像免费用,CPU部署省90%成本 📖 项目背景:中小企业AI落地的“高门槛”困局 在当前AI技术快速普及的背景下,越来越多中小企业希望借助计算机视觉能力提升产品智能化水平。然而,高…

从论文到生产:MGeo地址匹配模型的工业化部署指南

从论文到生产:MGeo地址匹配模型的工业化部署指南 在物流配送、地图导航、政务管理等业务场景中,地址匹配的准确性直接影响服务质量和运营效率。MGeo作为多模态地理语言模型,通过融合地理上下文与语义特征,能够实现高精度的地址识…

LOBECHAT实战:构建银行智能客服系统的5个关键步骤

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 开发一个银行场景的智能客服系统,要求:1.支持身份验证和安全会话;2.处理账户查询、转账等常见业务;3.集成风控规则引擎;…

Z-Image-Turbo节日主题图像生成模板推荐

Z-Image-Turbo节日主题图像生成模板推荐 阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型 二次开发构建by科哥 运行截图 在节庆氛围日益浓厚的今天,高质量、富有创意的视觉内容成为品牌宣传、社交分享和数字营销的核心要素。阿里通义推出的 Z-Image-Turbo 是一款基于…

计算的闭合性:突破AI与芯片困境的新范式

摘要当人工智能陷入“数据暴力”的无限竞赛,当芯片制造逼近物理极限却难获性能增益,我们不得不追问:当前计算范式的根本缺陷是什么?本文提出一个核心观点:传统有限状态机及其衍生架构的内在开放性,导致了上…

地址数据标注提速:MGeo预标注+人工校验工作流

地址数据标注提速:MGeo预标注人工校验工作流实战指南 在数据标注团队的实际工作中,地址相似度标注往往是最耗时费力的任务之一。传统纯人工标注方式不仅效率低下,而且标注人员容易因疲劳导致准确率下降。本文将介绍如何利用MGeo模型实现"…

迁移学习实战:用少量数据微调云端MGeo模型

迁移学习实战:用少量数据微调云端MGeo模型 当通用模型遇到"弄堂""里份"等地方特色地址时,识别效果往往不尽如人意。本文将带你使用迁移学习技术,仅用200条标注数据对MGeo模型进行微调,显著提升本地化地址识别…

1小时打造FC1178BC量产工具原型

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 开发一个FC1178BC量产工具快速原型生成器,能够根据用户输入的基本参数(芯片型号、容量、接口类型)自动生成可运行的原型工具。要求包含核心功能模块:设备检…

传统模型解释 vs SHAP分析:效率对比实验

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 创建一个对比分析项目,比较SHAP与传统模型解释方法的效率。要求:1) 在同一数据集上应用多种解释方法;2) 记录各方法的计算时间和内存消耗&#…

M2FP与其他Mask模型对比:输入尺寸灵活性测试结果

M2FP与其他Mask模型对比:输入尺寸灵活性测试结果 📊 引言:为何关注输入尺寸灵活性? 在语义分割与人体解析任务中,输入图像的尺寸适应性是决定模型能否在真实业务场景中落地的关键因素之一。理想情况下,一个…

2025年医疗AI算力范式与编程/部署栈综述:从云端到临床边缘的系统工程

2025年医疗AI算力范式与编程/部署栈综述:从云端到临床边缘的系统工程——以临床NLP(病历生成与质控编码)为主线的工程化实践指南 摘要 随着人工智能技术在医疗健康领域的深度融合,医疗AI的发展重心正经历从算法模型创新到工程化落…

【AI内卷时代】RAG切片技术:6种方法大比拼,小白也能秒变RAG架构师!效果提升不是梦!

在构建RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统时,很多人一上来就关注模型选型、向量数据库或召回算法,却往往忽略了一个决定系统效果上限的基础环节——切片(Chunking)。 切片并不是简单地把文本“分段”…

【Linux命令大全】004.系统管理之chfn命令(实操篇)

【Linux命令大全】004.系统管理之chfn命令(实操篇)✨ 本文为Linux系统管理命令的全面汇总与深度优化,结合图标、结构化排版与实用技巧,专为高级用户和系统管理员打造。(关注不迷路哈!!!) 文章目…

传统开发VS AI建站:效率对比实测报告

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 请分别用传统方式和AI辅助方式实现一个企业官网,包含:首页、产品页、关于我们、联系方式4个页面。传统方式请给出详细开发步骤和时间估算;AI方式…

LangGraph实战指南:手把手拆解Open Deep Research源码,详解多Agent动态模型配置(非常详细)。

Open Deep Research 简介 Open Deep Research 是一个基于 LangGraph 构建的多Agent深度研究系统。该系统将复杂的深度研究任务分解为多个专业化Agent,包括用户澄清Agent、研究Agent、压缩Agent和报告生成Agent等。每个Agent专注于特定任务,实现了职责分…