商品经销存系统javaweb课程设计

时间: 2023-05-15 07:03:30 浏览: 81
商品经销存系统是一个涉及销售、采购、库存等多个方面的系统。本次课程设计是在JavaWeb技术的基础上实现该系统的设计与开发。该系统有多种用户角色,包括管理员、销售员、采购员等等。 管理员可以进行用户管理、部门管理、权限管理等操作。销售员可以进行商品销售、客户管理、订单管理等操作。采购员可以进行商品采购、供应商管理、入库操作等。 本次课程设计的具体实现上,需要用到JavaEE技术中的Servlet、JSP、Filter、Listener等技术,同时也需要使用JDBC技术实现对数据库的增删改查操作。在界面设计上,需要使用HTML、CSS等前端技术。 在系统设计的过程中,需要考虑到信息的安全性、可维护性、可扩展性。在代码编写上,需要遵循MVC模式,使代码结构清晰、易于维护、易于扩展。 总之,本次课程设计需要综合运用JavaWeb技术,设计并实现一个完整的商品经销存系统,从而深度理解JavaWeb技术在实际项目中的应用。
相关问题

学生信息管理系统JAVAweb课程设计

1. 系统介绍 学生信息管理系统是一个基于JAVAweb技术的系统,用于管理学生的基本信息,包括个人信息、课程信息、成绩信息等。该系统可以实现学生信息的录入、查询、修改和删除,教师可以对学生的成绩进行管理和统计,管理员可以对系统进行维护和管理。 2. 系统功能模块 (1)学生信息管理模块:该模块主要用于学生信息的录入、查询、修改和删除,包括学生的基本信息、课程信息、成绩信息等。 (2)教师成绩管理模块:该模块主要用于教师对学生成绩的管理和统计,包括成绩录入、查询、修改和删除等。 (3)管理员维护管理模块:该模块主要用于管理员对系统进行维护和管理,包括用户管理、权限管理、系统设置等。 3. 技术实现 (1)前端技术:HTML、CSS、JavaScript、jQuery等。 (2)后端技术:Java、Servlet、JSP、JDBC、MySQL等。 (3)开发工具:Eclipse、MySQL Workbench、Tomcat等。 4. 数据库设计 (1)学生表:包括学生ID、姓名、性别、年龄、班级等字段。 (2)课程表:包括课程ID、课程名称、任课教师等字段。 (3)成绩表:包括学生ID、课程ID、成绩等字段。 (4)用户表:包括用户名、密码、用户类型等字段。 5. 系统界面设计 系统采用响应式设计,可以适应不同尺寸的屏幕。主要界面包括登录界面、学生信息管理界面、教师成绩管理界面、管理员维护管理界面等。 6. 系统实现步骤 (1)数据库设计和建表。 (2)编写JavaBean类和DAO类,用于操作数据库。 (3)编写Servlet和JSP页面,实现系统的各个功能模块。 (4)实现用户登录和权限管理。 (5)进行系统测试和优化。 7. 系统预期效果 (1)学生可以方便地查询和管理自己的个人信息、课程信息和成绩信息。 (2)教师可以方便地录入、查询和管理学生的成绩信息。 (3)管理员可以方便地对系统进行维护和管理,包括用户管理、权限管理、系统设置等。 (4)系统可以提高学校信息化管理水平,提高工作效率,降低管理成本。

javaweb课程设计图书管理系统

以下是一个简单的javaweb课程设计图书管理系统的介绍: 该图书管理系统是一个基于JavaWeb技术开发的应用程序,用于管理图书馆的图书信息。它具有以下功能: 1. 用户登录和注册:用户可以通过注册账号并登录系统来使用系统的各项功能。 2. 图书管理:管理员可以添加、删除和修改图书信息,包括图书的名称、作者、出版社等。 3. 借阅管理:用户可以查询图书的借阅情况,并进行借书和还书操作。 4. 用户管理:管理员可以管理用户信息,包括添加新用户、修改用户信息和删除用户。 5. 统计报表:系统可以生成图书借阅统计报表,包括借阅次数最多的图书和借阅次数最多的用户等。 该系统使用Java语言编写,采用了JavaWeb技术,包括Servlet、JSP和JDBC等。数据库使用MySQL存储图书和用户信息。 该系统的源码和数据库已经通过老师的指导并获得了高分,可以作为期末大作业和课程设计的参考。对于初学者来说,这个项目是一个很好的实战练习,可以帮助他们提高编程能力和理解JavaWeb开发的流程。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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