结合人脸识别和实名认证的校园论坛架构校园活动报名系统

news/2025/12/6 16:22:44/文章来源:https://www.cnblogs.com/gccbuaa/p/19316048

项目介绍

低下的，容易出现错误，并且存在着冒名顶替的现象。为了推动校园信息化建设，旨在打造一个安全、高效、易用的校园论坛平台的系统设计，以依据人脸识别和实名认证的方式来提升系统的安全性，借由实现自动化的活动管理流程以提高管理效率，凭借提供友好的用户界面以及丰富的功能，进而满足师生的交流和信息获取需求。就是当下，在信息技术得以迅速发展之际，校园信息化建设在持续地向前推进，而校园论坛，作为一个重要的交流平台，其作用正日益变得凸显起来。不过，传统的校园论坛存在着诸多的疑问，像采用用户名和密码的登录方式，这其中安全隐患是很大的，密码容易被破解或者被窃取，进而致使账号被盗用以及信息被泄露；还缺乏有效的实名认证机制，由此使得虚假信息泛滥成灾，对校园网络秩序形成了干扰。与此同时，校园活动的组织管理也陷入了困境之中，人工去处理活动的报名、签到，其效率

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技术范围：uniapp框架,Android,Kotlin框架,koa框架,express框架,go语言,laravel框架,thinkphp框架,springcloud,django,flask框架,SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。同行可拿货,招校园代理

已开发项目效果建立截图

在这里插入图片描述

系统介绍

大数据指的就是尽可能的把信息收集统计起来进行分析,来分析你的行为和你周边的人的行为。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据，大数据手艺的战略意义不在于掌握大量数据信息，而在于专业处理这些有意义的内容。看似大材料是一个很高大上的感觉，和大家普通人的生活相差甚远，但是其实不然!大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了, 数据获取办法
数据集来源外卖推荐的相关信息，通过python中的xpath获取html中的数据。数据预处理设计对于爬取数据量不大的内容行使用CSV库来存储数据，将其存为CSV文件格式，再对数据进行数据预处理，也可通过代码进行数据预处理。
（1）数据获取板块
数据获取板块功能主要是依据分析目的及要达到的目标，确定获取的资料种类，并使用直接获取数据文件方式或爬虫方式获取原始数据。
（2）数据预处理板块
内容预处理板块效果是对获取到的数据进行预处理操作：将重复的字段筛选，将过短并且没有实际意义的数据进行过滤，选择要紧字段，标准化处理，异常值处理等预处理操作。
（3）数据存储板块
数据存储板块关键效果是把经过预处理的数据持久化存储，以便于后续分析。
（4）数据分析板块
根据分析目标，找出数据中字段之间的内在关系，与规律。就是数据分析板块主要机制
（5）数据可视化板块
资料可视化板块主要功能是使用适当的图标展现方式，把资料的内在关系、规律展现出来。

开发技术路线

开发语言：Python
框架：flask/django
开发软件：PyCharm/vscode
数据库：mysql
数据库工具：Navicat for mysql
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
本系统后端语言框架支持： 1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse 2.Nodejs+Vue.js -vscode 3.python(flask/django)--pycharm/vscode 4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx

核心代码参考示例

预测算法代码如下（示例）：

def booksinfoforecast_forecast():
import datetime
if request.method in ["POST", "GET"]:#get、post请求
msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}
#获取数据集
req_dict = session.get("req_dict")
connection = pymysql.connect(**mysql_config)
query = "SELECT author,type,status,wordcount, monthcount FROM booksinfo"
#处理缺失值
data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
id = req_dict.pop('id',None)
req_dict.pop('addtime',None)
df = to_forecast(data,req_dict,None)
#创建数据库连接,将DataFrame 插入数据库
connection_string = f"mysql+pymysql://{mysql_config['user']}:{mysql_config['password']}@{mysql_config['host']}:{mysql_config['port']}/{mysql_config['database']}"
engine = create_engine(connection_string)
try:
if req_dict :
#遍历 DataFrame，并逐行更新数据库
with engine.connect() as connection:
for index, row in df.iterrows():
sql = """
INSERT INTO booksinfoforecast (id
,monthcount
)
VALUES (%(id)s
,%(monthcount)s
)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
monthcount = VALUES(monthcount)
"""
connection.execute(sql, {'id': id
, 'monthcount': row['monthcount']
})
else:
df.to_sql('booksinfoforecast', con=engine, if_exists='append', index=False)
print("数据更新成功！")
except Exception as e:
print(f"发生错误: {e}")
finally:
engine.dispose()  # 关闭数据库连接
return jsonify(msg)

本项目开发思路

（1）采用B/S模式进行制作，其优点是前台与大数据处理层次分明，而且符合众多已经习惯网页方式的用户。
（2）采用面向对象的开发与设计理念。运用面向对象爬虫和大数据的前提是对整体架构的高度和准确抽象，通过它可能保证系统良好的框架，进而带来产品较强的稳定性和运行效率。
（3）采用模块化设计。模块化设计要求将整个系统划分成基于小的模块，有利于大数据代码的重载，简化设计和实现过程。
（4）方便方便的系统界面。设计简单友好的系统界面，方便用户较快的适应体系的操作。
速度，因此在设计过程中，具体过程尽量做到资源占用少，速度快。就是（5）速度优先原则。由于此工具最重要的评测标准就
（ 6）在数据库的选择方面选择高效的MySQL数据库，这样可能长期稳定地存储和使用数据。而且最大的好处就在于当服务器端更换设备的时候，完全可以不用担心大数据代码因为MySQL数据库行完美的并入拓展到其他的数据库。

结论

该系统严格按照需求分析制作相关模块，并利用所学知识尽力完成，但是本人由于学识浅薄，无法真正做到让该程序能够投入市场使用，仅仅简单实现部分功能，希望日后还能改善。
性能测试：对系统进行全面的性能测试，包括负载测试、压力测试和稳定性测试等，确保平台在高并发和大数据量情况下仍能保持稳定运行。
优化与调整：根据性能测试结果，对系统进行优化和调整，提高系统的性能和稳定性。
用户测试：设计用户测试计划，邀请测试人员参与测试，收集他们对系统的反馈意见。
迭代优化：根据用户反馈意见，对系统进行迭代优化设计，确保框架更加贴合的实际需求。

本系统还支持springboot/laravel/express/nodejs/thinkphp/flask/django/ssm/springcloud 微服务分布式等框架,同行可拿货,招校园代理