springboot+vue的开题报告怎么写

时间: 2023-03-19 08:22:26 浏览: 412
编写Spring Boot Vue开题报告时,建议按照以下步骤进行: 1. 项目背景:介绍项目的背景和目的,说明为什么需要使用Spring Boot和Vue进行开发。 2. 研究目标:明确本次开发的目标和需求,包括功能需求、性能需求等。 3. 技术路线:阐述本次开发所使用的技术路线,包括后端技术和前端技术,并说明其优势和适用性。 4. 系统设计:介绍系统的整体架构和各个模块的功能、接口等,包括后端API接口设计和前端页面设计。 5. 开发计划:明确本次开发的时间计划和人员安排,包括项目分工、里程碑安排等。 6. 预期成果:说明本次开发的预期成果和效益,包括功能完整性、性能稳定性等方面。 7. 风险控制:阐述本次开发可能遇到的风险和问题,并提出相应的解决方案。 8. 参考文献:列出本次开发过程中参考的相关文献和资料。 以上是编写Spring Boot Vue开题报告的基本步骤,可以根据实际情况进行调整和补充。
相关问题

springboot+vue写oj系统

SpringBoot是一个基于Java的轻量级框架,Vue是一个流行的前端框架,它们可以很好地结合来开发一个在线编程题库系统(OJ系统)。通过SpringBoot搭建后端服务,Vue来构建前端界面,可以使得系统具有良好的性能和用户体验。 在后端方面,SpringBoot可以提供稳定的后台服务支持,包括用户管理、权限控制、题目管理、答案评测等功能。它具有快速开发、易集成和良好的扩展性等特点,可以为OJ系统提供高效的后端支持。 而在前端方面,Vue可以帮助我们构建友好的用户界面和交互效果。它的组件化开发和响应式设计可以让我们更加高效地开发出优质的前端页面,为用户提供良好的使用体验。 此外,SpringBoot与Vue的结合可以通过RESTful API来实现前后端的数据交互,使得系统具有良好的灵活性和扩展性。同时,这种架构也有利于团队协作,可以让前端和后端开发者分工明确,互不干扰地进行开发工作。 因此,基于SpringBoot与Vue的架构,开发一个OJ系统可以实现高效的功能实现和良好的用户体验,具有良好的潜力和发展空间。同时也能够帮助开发者更好地提升技术水平和团队合作能力。

springboot+vue2项目

SpringBoot+Vue2项目是一种前后端分离的开发模式,其中SpringBoot用于开发后端接口,Vue2用于开发前端页面。在这个项目中,可以使用SpringBootApplication注解来标识启动类,并通过@RestController注解来标识控制器类。\[1\] 在配置数据库时,可以在application.properties文件中添加相关配置,包括数据库驱动、URL、用户名和密码等信息。\[2\] 如果需要解决前后端跨域问题,可以在后端设置跨域配置,并将前端请求的baseURL属性值改为后台地址。这样就可以实现前后端的数据交互。\[3\] 总的来说,SpringBoot+Vue2项目是一种灵活、高效的开发模式,可以实现前后端的分离开发,并通过跨域配置实现数据的交互。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [SDU项目实训——后台搭建——SpringBoot+Vue学习(二)](https://blog.csdn.net/m0_55633961/article/details/123504324)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [SpringBoot+Vue2项目解决前后端跨域方案](https://blog.csdn.net/zl5186888/article/details/126865950)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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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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