python学生成绩管理系统gui界面

时间: 2023-04-28 19:00:39 浏览: 143
Python学生成绩管理系统GUI界面是一个用Python编写的图形用户界面,用于管理学生的成绩信息。它可以让用户方便地添加、修改和删除学生的成绩信息,同时还可以进行成绩统计和分析。这个系统可以帮助教师和学生更好地管理和了解学生的学习情况,提高教学效果和学习效率。

相关推荐

rar
1.学生成绩管理系统分为三个用户角色,登录界面可以选择三种不同的角色进行登录系统 2.管理员角色登录系统可以有以下功能: 管理考试信息:可以对考试批次信息进行增删改查操作 管理教师信息:可以对教师个人信息进行增删改查操作,包括教师的姓名/所属班级/生日/性别/登录密码/家庭住址身份证等信息 管理班级信息:可以对班级名称信息进行增删改查操作 管理学生信息:可以对学生个人信息进行增删改查操作,包括教师的姓名/所属班级/生日/性别/登录密码/家庭住址身份证等信息 查看学生成绩:可以查看学生的所属班级,考试批次,姓名,科目,成绩信息 管理课程信息:可以添加课程,也可以从编辑删除操作 管理专业信息:可以添加专业,也可以从编辑删除操作 注销退出系统 3.教师登录系统可以拥有以下功能: 教师个人信息:可以查看自己的个人信息,可以编辑修改自己的信息 教师录入成绩:可以录入学生的成绩:包含学生的所属班级,考试批次,姓名,科目,成绩,可以编辑删除操作 教师查看班级:可以查看现在的班级情况 教师查看专业:可以查看现在的专业情况 修改密码:可以修改个人的登录密码功能 注销退出系统 4.学生登录系统可以拥有以下功能: 学生个人信息:可以查看自己的个人信息,可以编辑自己的信息 学生查看成绩:可以查看学生的成绩,包含班级,考试批次,姓名成绩等属性,也可以按照考试批次快速检索学生信息 学生成绩排名:可以按照成绩高低排名进行查看 学生选择课程:可以添加学生自己的选课信息,可以编辑删除操作 修改密码:可以修改个人的登录密码功能 注销退出系统 备注:系统使用django+mysql进行开发,前端界面大方美观
rar
学生用户模块: 1.学生用户注册、登录 2.学生可查看自己对应学科的成绩 3.返回前页+返回首页 管理员用户模块: 1.管理员用户注册、登录 2.管理员用户查看学生整体对应学科的成绩信息 3.管理员用户修改某个学生对应学科的成绩信息 4.管理员用户增加某个学生对应学科的成绩信息 5.管理员用户删除某个学生对应学科的成绩信息 成绩公示用户模块: 1.学生用户登录 2.学生可查看自己班的排名成绩和自己在班内排名成绩信息 3.学生可对某学科成绩信息进行数据备份 4.管理员用户登录 5.管理员可查看所有学生的排名成绩和对指定学生查看排名成绩信息 6.管理员可查看所有学生某学科的平均分 7.管理员可查看多有学生某学科的及格人数和不及格人数 8.管理员可对某学科成绩信息进行数据备份 关于模块: 1.对于此系统的说明,是谁做的,指导教师是谁 帮助模块: 1.调用docx个人心得 2.调用docx使用手册 3.2非功能需求 数据准确度:在精度需求上,数据在输入、输出的过程中要满足各种数据精度的需求并且具有一定的提示信息。如,在学科选择时,需要填写点击正确的学科;在登录注册时,要输入正确的符号信息,不能输入非法字符;在增删改查时,要输入正确的符号信息,不能输入非法字符。 适应性:在操作环境变化时,系统应具有适应性,保证系统能够正常运行。数据库要适应于python将系统配置的要求。

最新推荐

学科融合背景下“编程科学”教学活动设计与实践研究.pptx

学科融合背景下“编程科学”教学活动设计与实践研究.pptx

ELECTRA风格跨语言语言模型XLM-E预训练及性能优化

+v:mala2277获取更多论文×XLM-E:通过ELECTRA进行跨语言语言模型预训练ZewenChi,ShaohanHuangg,LiDong,ShumingMaSaksham Singhal,Payal Bajaj,XiaSong,Furu WeiMicrosoft Corporationhttps://github.com/microsoft/unilm摘要在本文中,我们介绍了ELECTRA风格的任务(克拉克等人。,2020b)到跨语言语言模型预训练。具体来说,我们提出了两个预训练任务,即多语言替换标记检测和翻译替换标记检测。此外,我们预训练模型,命名为XLM-E,在多语言和平行语料库。我们的模型在各种跨语言理解任务上的性能优于基线模型,并且计算成本更低。此外,分析表明,XLM-E倾向于获得更好的跨语言迁移性。76.676.476.276.075.875.675.475.275.0XLM-E(125K)加速130倍XLM-R+TLM(1.5M)XLM-R+TLM(1.2M)InfoXLMXLM-R+TLM(0.9M)XLM-E(90K)XLM-AlignXLM-R+TLM(0.6M)XLM-R+TLM(0.3M)XLM-E(45K)XLM-R0 20 40 60 80 100 120触发器(1e20)1介绍使�

docker持续集成的意义

Docker持续集成的意义在于可以通过自动化构建、测试和部署的方式,快速地将应用程序交付到生产环境中。Docker容器可以在任何环境中运行,因此可以确保在开发、测试和生产环境中使用相同的容器镜像,从而避免了由于环境差异导致的问题。此外,Docker还可以帮助开发人员更快地构建和测试应用程序,从而提高了开发效率。最后,Docker还可以帮助运维人员更轻松地管理和部署应用程序,从而降低了维护成本。 举个例子,假设你正在开发一个Web应用程序,并使用Docker进行持续集成。你可以使用Dockerfile定义应用程序的环境,并使用Docker Compose定义应用程序的服务。然后,你可以使用CI

红楼梦解析PPT模板:古典名著的现代解读.pptx

红楼梦解析PPT模板:古典名著的现代解读.pptx

大型语言模型应用于零镜头文本风格转换的方法简介

+v:mala2277获取更多论文一个使用大型语言模型进行任意文本样式转换的方法Emily Reif 1页 达芙妮伊波利托酒店1,2 * 袁安1 克里斯·卡利森-伯奇(Chris Callison-Burch)Jason Wei11Google Research2宾夕法尼亚大学{ereif,annyuan,andycoenen,jasonwei}@google.com{daphnei,ccb}@seas.upenn.edu摘要在本文中,我们利用大型语言模型(LM)进行零镜头文本风格转换。我们提出了一种激励方法,我们称之为增强零激发学习,它将风格迁移框架为句子重写任务,只需要自然语言的指导,而不需要模型微调或目标风格的示例。增强的零触发学习很简单,不仅在标准的风格迁移任务(如情感)上,而且在自然语言转换(如“使这个旋律成为旋律”或“插入隐喻”)上都表现出了1介绍语篇风格转换是指在保持语篇整体语义和结构的前提下,重新编写语篇,使其包含其他或替代的风格元素。虽然�

xpath爬虫亚马逊详情页

以下是使用XPath爬取亚马逊详情页的步骤: 1. 首先,使用requests库获取亚马逊详情页的HTML源代码。 2. 然后,使用lxml库的etree模块解析HTML源代码。 3. 接着,使用XPath表达式提取所需的数据。 4. 最后,将提取的数据保存到本地或者数据库中。 下面是一个简单的示例代码,以提取亚马逊商品名称为例: ```python import requests from lxml import etree # 设置请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x

基于Internet的数据安全上传软件设计.doc

基于Internet的数据安全上传软件设计.doc

无监督视频对象分割的层次特征对齐网络(HFAN)

+v:mala2255获取更多论文用于无监督视频对象分割的裴根生1,沈福民2(),姚亚洲1,谢国森1(),唐振民1,唐金辉11南京理工大学,中国yazhou. njust.edu.cn2电子科技大学,中国https://github.com/NUST-Machine-Intelligence-Laboratory/HFAN抽象的。 光流是一个容易构思和宝贵的线索,为推进无监督视频对象分割(UVOS)。以往的方法大多是在UVOS环境下直接提取和融合运动和外观特征来分割目标对象。然而,光流本质上是连续帧中所有像素的瞬时速度,从而使得运动特征与对应帧中的主要对象为了解决上述挑战,我们提出了一个简洁,实用,高效的外观和运动特征对齐架构,被称为层次特征对齐网络(HFAN)。具体而言,HFAN中的关键优点是顺序特征匹配(FAM)模块和特征匹配(FAT)模块,其用于分层地处理表观和运动特征FAM能够分别将外观和运动特征与主要对象语义表�

python的多线程似乎性能提高并不显著?

是的,Python的多线程对于计算密集型任务的性能提升并不显著,这是因为Python解释器中的全局解释器锁(GIL)的存在。GIL是一种机制,它确保在任何时候只有一个线程在执行Python字节码。这意味着,即使有多个线程,它们也不能同时执行Python字节码,从而限制了多线程的性能提升。因此,对于计算密集型任务,使用Python多线程并不会显著提高CPU利用率。 如果你需要处理计算密集型任务,可以考虑使用Python的多进程模块,例如multiprocessing。与多线程不同,多进程可以同时使用多个CPU核心,从而提高CPU利用率和性能。 另外,对于I/O密集型任务,Python的多线程

我国电子商务物流的发展现状与对策-本科学位论文.doc

我国电子商务物流的发展现状与对策-本科学位论文.doc