毕业设计的技术选型

本贴最后更新于 1936 天前,其中的信息可能已经时过境迁

啊啊啊啊啊转眼就大四了,第一次来黑客派的时候刚大三开学,还是因为折腾 manjaro,然后找 linux 的百度网盘然后找到 BND 来的。

现在快毕业了,毕业设计选题是 web 项目,主要是一个选课题的项目,老师可以选学生,学生可以选老师。然后老师指导学生完成这个课题的流程,包括论文修改、流程记录啥的。想问问大家有没有什么好的技术选型。

有些问题不知道采取什么技术选型,想问问社区大佬的意见:

  1. 需要填写很多资料,而且资料字段可以自定义的那种 —— 我想到就是 mongodb,系部主任可以自定义表格的字段,一次课题就是一个文档,第一次尝试,不知道这样可以不。mysql 肯定不够用了。
  2. 前端要对 pdf 文件进行标注,学生上传了 pdf,老师可以看到并且直接批注修改——目前我真的不知道前端有啥比较好的解决方案。
  3. 前端必须适配——我打算使用 material design 的设计风格适配,所以考虑 flutter 还是 react 还是 react native(不用 vue,因为前面写的项目全是 vue 的)。flutter 也可以做 web 但是支持没那么好。想请 V 姐给点建议 T T
  4. 测试驱动开发——每个地方都要写测试用例,前端准备 jest,后端就是 junit5 了。
  5. 要牛逼!——这个真的必须要有的,必须牛逼,目前想到的就是数据可视化,但是只有那一堆图其实感觉并不牛逼,总想拿得出啥出来,人工智能深度学习感觉自己是没时间去学了 T T。想问问 D 大有没有啥好的建议啊。
  6. 要全面,开发出来是直接给我们系用的,所以一些中小企业级的东西要有的——目前打算是微服务开发,初步选择是 webflux + spring cloud 阿里巴巴和一些 vert.x 服务。使用 kotlin 来写。但是最近朋友去公司实习,才发现公司还有好多东西和技术,比如 Ansible、Zabbix 这些,想问问中小企业一般都会有哪些框架或者技术啊?
  7. 通知,能够通过 QQ 或者微信发送通知——这个我还没有找到啥好的解决方案,倒是有几个机器人可以用,但是还有没有尝试,大家有没有推荐啊?

自己做的有点大,但是没办法啊,到我毕业答辩的时候人估计会有很多,我是我们学校第一届这个专业的,然后是“名声在外”的那种,好多人都给我说我毕业答辩那天一定叫他们去看。所以我必须做的牛逼能够震得住场子的东西,但是自己也就会 web 啊 -0- web 无非就是那么点东西,前后端 + 运维。所以求大佬给点建议。。。到时候实在不行只有上一点数据可视化啥的了 T T 然后考虑下哪方面可以用以下区块链技术,如果有必要就去学习一下。

还有半年的时间,感觉有点多。各位大佬帮帮忙。。。想了几天感觉就那么点。

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  • 我们公司就比较小,外包公司,全是古董项目。jdk6,Tomcat6。只不过最近在搞容器化,往 k8s 上面迁。最新的一个京东项目直接就是微服务了,我也很无奈。

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  • 前端上传 pdf,然后批注修改是指在浏览器里面修改 pdf?这个怕是有点复杂。如果是修改 excel 之类的表格还容易一点。😂

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  • lizhongyue248 via Linux
    作者

    五脏俱全说的很对,刚刚和系主任吃饭谈话,他也是强调这一点。

    不过微服务肯定是要的,机房多啊,我管理的两个机房就有六台工作站,四台刀片服务器,两台图形工作站了。这个校区还有很多这种机房,其他校区也有,还有用来搭建数据中心的机房就有十多台刀片了。而且有几个同学的毕业设计都要接入我写的统一授权中心,这个时候肯定是要微服务了。

    技术主要是希望震场子用 ~

    1 回复
  • someone48938 via macOS

    又要“牛逼”又要“全面”,两者很难兼得啊。

    要知道毕业设计的目的不是为了让你搞出一个多么牛逼、有多么强的适用性的实际产品出来,而是考察你在校期间学习的专业知识能否学为所用。所以,我觉得你在技术选型的时候,不要想着现在业界都有那些牛逼的技术,然后填鸭式地临阵磨枪,并试图把这些技术都塞到自己的项目里。相反,你要梳理一下你已经掌握的知识和技术,并从中找到自己的强项。接着,分析自己能利用这些强项做到什么,有哪些创新的地方,突破了哪些壁垒,等等。然后,专注于某一点去为你的毕业设计选题。

    拿我自己的本科毕业设计为例,我做的是一个基于深度强化学习的综合能源微网优化调度。这个题目是老师选的(学渣没人权)。由于我不擅长深度学习这一领域,所以我将重点集中在了优化调度的载体上,而不是深度学习模型的构建、调参和训练上。最终,虽然训练出来的 DQN 模型不是很理想(事实上传统数学方法更优),但是我成功地将其集成到 麒麟 970 平台上,利用 麒麟 970 的 NPU 加速神经网络的运算,从而使得在嵌入式平台上实时地应用深度强化学习的手段对综合能源微网进行优化调度变得可行。最终,我的毕业设计取得了还算理想的分数。至于优化 DQN 的工作,后来老师将其交给了一些擅长深度学习领域的研究生去继续进行。

    希望我的见解可以帮到你

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lizhongyue248
一个天真的小孩儿......https://echocow.cn 东京

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