当前位置: 首页 > news >正文

基于Springboot+Vue选课系统

选课系统要求
(1)数据库表:教师信息表、学生信息表、课程表、选课表
其中,教师信息表、学生信息表和选课表的数据需要提前设置,本题主要操作课程表
(2)  技术架构:
后台使用springboot
前端使用vue-admin-template
(3)  考试时间:9:00-15:30
(4)  禁止抄袭

1 登录页面


注意:注册不做

2课程管理
2.1 分页展示所有课程

2.2 新增课程


注意:新增课程时,课程名称不能相同
输入课程名,点击查找课程是对于课程的模糊查询

2.3 修改课程信息


如图,课程号和教室容量为“不可编辑”,课程名称与授课教师为“可编辑”。点击“确认保存”,就保存修改之后的数据。
注意:修改课程时,课程名称不能相同

2.4 删除课程


之后变为:


第三条数据被删除了,下一页的第一条数据进到了第一页。
注意:如果该课程有学生选,不能删除

2.5 管理当前选课
分页展示学生选课的数据


注意:显示选择该课程的学生信息,需要显示出当前选课人数和教室总容量.

关注UP主,获取更多源码资源

相关文章:

基于Springboot+Vue选课系统

选课系统要求 (1)数据库表:教师信息表、学生信息表、课程表、选课表 其中,教师信息表、学生信息表和选课表的数据需要提前设置,本题主要操作课程表 (2) 技术架构: 后台使用springboot 前端使用vue-admin-template (3) 考试时间&…...

智能汽车十大网络安全攻击场景-《智能汽车网络安全权威指南》

引言 大家都很熟悉OWASP Top 10风险报告,这个报告不但总结了Web应用程序最可能、最常见、最危险的10大安全隐患,还包括了如何消除这些隐患的建议,这个“OWASP Top 10“差不多每隔三年更新一次。目前汽车网络安全攻击威胁隐患繁多&#xff0c…...

递归方法来计算二叉树的双分支节点个数

1.递归方法来计算二叉树的双分支节点个数 首先&#xff0c;你需要定义二叉树的节点结构&#xff0c;然后编写递归函数 #include <stdio.h> #include <stdlib.h>// 定义二叉树的节点结构 struct TreeNode {int value;struct TreeNode* left;struct TreeNode* righ…...

INFLOW:用于检测隐藏服务器的反向网络流水印

文章信息 论文题目&#xff1a;INFLOW: Inverse Network Flow Watermarking for Detecting Hidden Servers 期刊&#xff08;会议&#xff09;&#xff1a;IEEE INFOCOM 2018 - IEEE Conference on Computer Communications 时间&#xff1a;2018 级别&#xff1a;CCF A 文章链…...

社区物联网云服务架构设计

文章目录 1 摘要2 架构图2.1 社区物联网云服务网络拓扑图2.2 社区物联网云服务通讯流程图2.3 社区远程开锁功能流程图 3 应用场景 1 摘要 随着社区管理越来越智能化&#xff0c;社区物联网升级与改造的市场空间也越来越大。社区物联网包含楼宇对讲、门禁门锁、通道闸等等设备系…...

Linux - 文件系统 - 理解目录 - 理解 软/硬链接

前言 在上篇博客当中&#xff0c;我们对 文件系统 和 inode 做了初步了解&#xff0c;本博客将在上篇博客的基础之上&#xff0c;对于 文件系统当中的目录进行进步一阐述。 Linux - 进一步理解 文件系统 - inode - 机械硬盘-CSDN博客 目录 一个文件有一个 inode&#xff0c;…...

Springboot websocket前端无法访问到,Websocket因AOP代理 前端无法请求到

Springboot websocket前端无法访问到&#xff0c;Websocket因AOP代理 前端无法请求到 问题出现 在我后端springboot启动后&#xff0c;前端无法请求websocket请求连接到我们websocket服务器。 想要的效果 在我后端springboot启动后&#xff0c;前端可以请求到我们websocket…...

基于高质量训练数据,GPT-4 Turbo更出色更强大

11月7日消息&#xff0c;OpenAI在首届开发者大会上正式推出了GPT-4 Turbo。 与GPT-4相比&#xff0c;GPT-4 Turbo主要有6方面的提升&#xff1a; 1、扩展下文对话长度&#xff1a;GPT4最大只能支持8k的上下文长度&#xff08;约等于6000个单词&#xff09;&#xff0c;而GPT-4…...

jenkins + gitlab 自动部署(webhook)

Jenkins是一个流行的开源CI/CD工具&#xff0c;可以与Git等版本控制系统集成&#xff0c;实现自动构建、测试和部署。Webhook是一种机制&#xff0c;可以在Git仓库中设置&#xff0c;在代码提交或合并请求时触发Jenkins构建任务&#xff0c;以完成自动化部署。 实操 设备信息 …...

【数据集】全网最全的常见已公开医学影像数据集

目录 一&#xff0c;极市医学数据集汇总 1.CT 医学图像 ​编辑 2.恶性与良性皮肤癌 3.白内障数据集 4.胸部 X 光图像&#xff08;肺炎&#xff09; 5.用于图像增强的内窥镜真实合成曝光过度和曝光不足帧 6.医学家 7.乳房组织病理学图像 8.皮肤癌 MNIST&#xff1a;HA…...

图形数据库的实战应用:如何在 Neo4j 中有效管理复杂关系

关系数据库管理系统( RDBMS ) 代表了最先进的技术&#xff0c;这在一定程度上要归功于其由周边技术、工具和广泛的专业技能组成的完善的生态系统。 在这个涵盖信息技术(IT) 和运营技术(OT) 的技术革命时代&#xff0c;人们普遍认识到性能方面出现了重大挑战&#xff0c;特别是…...

Linux内核中的overlay文件系统

一、简介 Docker 内核实现容器的功能用了linux 内核中的三个特性 Namespace、Cgroup、UnionFs&#xff0c;今天我们来说一下UnionFs。 linux UnionFs 实现的是overlay 文件系统 OverlayFs 文件系统分为三层&#xff0c; lower 是只读层 Upper 是可读写 Merged 是 lower 和U…...

archery修改为不能自提自审核上线SQL

目录 背景修改代码效果参考 背景 我和同事都可以提交上线SQL&#xff0c;但是不能自己提交的SQL自己去审核通过。目前的情况是可以自提自审。 修改代码 找到/opt/archery/sql/utils/workflow_audit.py文件 ...省略...# 判断用户当前是否是可审核staticmethoddef can_revie…...

如何处理git多分支

本篇文章主要处理以下两种多分支问题 如何将自己在本地的修改上传到一个新的Git分支&#xff08;比如用于测试&#xff0c;不合并进main分支&#xff09;&#xff1f;如何在一个新的本地仓库拉取一个项目的非main分支&#xff0c;并处理他们关联关系&#xff1f; 1. 将自己在…...

Proteus仿真--基于DS1302与数码管设计的可调电子钟

本文主要介绍基于51单片机的DS1302的可调式电子钟实验&#xff08;完整仿真源文件及代码见文末链接&#xff09; 仿真图如下 其中数码管显示电子钟时间信息&#xff0c;按键用于调节时间&#xff0c;时间芯片选用DS1302芯片 仿真运行视频 Proteus仿真--基于DS1302与数码管设…...

ESP32网络开发实例-远程Web串口监视器

远程Web串口监视器 文章目录 远程Web串口监视器1、应用介绍2、软件准备3、硬件准备4、代码实现在本文中,我们将构建一个 ESP32 网络服务器,用作远程串行监视器。 基于 Web 的串行监视器的工作方式与通常用于调试目的的 Arduino IDE 串行监视器的工作方式相同。 1、应用介绍 …...

xadmin后台在每一行记录增加一个复制链接按钮

xadmin后台在每一行记录增加一个复制链接按钮 1、效果 点击复制后,自动把url链接复制到粘贴板,按Ctrl+v即可显示复制内容。 2、实现代码 adminx.py # 用户管理 class UserWhiteListAdmin(object):search_fields = [name, mobile] # 检索字段list_display...

LVS+Keepalived 高可用群集

一、一.Keepalived工具介绍 专为LVS和HA设计的一款健康检查工具 • 支持故障自动切换&#xff08;Failover&#xff09; • 支持节点健康状态检查&#xff08;Health Checking&#xff09; • 官方网站&#xff1a;http://www.keepalived.org/ 二、Keepalived工作原理 • …...

数据传输的思考

Wi-Fi&#xff1a;Wi-Fi是一种无线网络技术&#xff0c;可以用于无线互联网接入、局域网通信和数据传输等。Wi-Fi基于IEEE 802.11标准&#xff0c;通过无线信号传输数据&#xff0c;提供高速的无线网络连接。Wi-Fi可用于连接设备与路由器或者设备之间的直接通信&#xff0c;可以…...

ETL-使用kettle批量复制sqlserver数据到mysql数据库

文章标题 1、安装sqlserver数据库2、下载kettle3、业务分析4、详细流程&#xff08;1&#xff09;转换1&#xff1a;获取sqlserver所有表格名字&#xff0c;将记录复制到结果&#xff08;2&#xff09;转换2&#xff1a;从结果设置变量&#xff08;3&#xff09;转换3&#xff…...

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

深入浅出:JavaScript 中的 `window.crypto.getRandomValues()` 方法

深入浅出&#xff1a;JavaScript 中的 window.crypto.getRandomValues() 方法 在现代 Web 开发中&#xff0c;随机数的生成看似简单&#xff0c;却隐藏着许多玄机。无论是生成密码、加密密钥&#xff0c;还是创建安全令牌&#xff0c;随机数的质量直接关系到系统的安全性。Jav…...

Java-41 深入浅出 Spring - 声明式事务的支持 事务配置 XML模式 XML+注解模式

点一下关注吧&#xff01;&#xff01;&#xff01;非常感谢&#xff01;&#xff01;持续更新&#xff01;&#xff01;&#xff01; &#x1f680; AI篇持续更新中&#xff01;&#xff08;长期更新&#xff09; 目前2025年06月05日更新到&#xff1a; AI炼丹日志-28 - Aud…...

相机从app启动流程

一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...

Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析

Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合

在快节奏的现代生活中&#xff0c;我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴&#xff0c;它不仅是冰冷的科技工具&#xff0c;更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下&#xff0c;华硕a豆14 Air香氛版翩然而至&#xff0c;它以一种前所未有的方式&#x…...

HarmonyOS运动开发:如何用mpchart绘制运动配速图表

##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit&#xff08;传感器服务&#xff09;# 前言 在运动类应用中&#xff0c;运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据&#xff0c;如配速、距离、卡路里消耗等&#xff0c;用户可以更清晰…...

C++课设:简易日历程序(支持传统节假日 + 二十四节气 + 个人纪念日管理)

名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊) 专栏介绍:《编程项目实战》 目录 一、为什么要开发一个日历程序?1. 深入理解时间算法2. 练习面向对象设计3. 学习数据结构应用二、核心算法深度解析…...

【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem?

Credit Assignment Problem(信用分配问题) 是机器学习,尤其是强化学习(RL)中的核心挑战之一,指的是如何将最终的奖励或惩罚准确地分配给导致该结果的各个中间动作或决策。在序列决策任务中,智能体执行一系列动作后获得一个最终奖励,但每个动作对最终结果的贡献程度往往…...