基于springboot的体质测试数据分析及可视化设计

server/2025/2/7 10:56:41/

作者:学姐

开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等

文末获取“源码+数据库+万字文档+PPT”,支持远程部署调试、运行安装。


项目包含:

完整源码+数据库+功能演示视频+万字文档+PPT

项目编码:030

开发说明:

开发语言:Java

框架:springboot

JDK版本:JDK1.8

服务器:tomcat7

数据库:mysql 5.7(一定要5.7版本)

数据库工具:Navicat11

开发软件:eclipse/myeclipse/idea

Maven包:Maven3.3.9

系统功能:

图片

项目截图:

5.1管理员功能模块

管理员登录,通过填写注册时输入的用户名、密码、角色进行登录,如图5-1所示。

图片

图5-1管理员登录界面图

管理员登录进入体质测试数据分析及可视化设计可以查看首页、个人中心、学生管理、教师管理、日常运动管理、运动分析管理、成绩信息管理、论坛管理、系统管理等信息。

个人中心,在个人中心页面中可以通过填写原密码、新密码、确认密码信息进行添加、修改,如图5-2所示。还可以根据需要对个人信息进行添加,修改或删除等详细操作,如图5-3所示。

图片

图5-2个人中心界面图

图片

图5-3个人信息界面图

学生管理,在学生管理页面中可以查看学号、密码、姓名、性别、头像、学院、手机等信息,并可根据需要对学生管理进行详情、修改或删除等操作,如图5-4所示。

图片

图5-4学生管理界面图

教师管理,在教师管理页面中可以查看工号、密码、教师姓名、性别、头像、学院、电话等信息,并可根据需要对教师管理进行详情、修改或删除等详细操作,如图5-5所示。

图片

图5-5教师管理界面图

轮播图;该页面为轮播图管理界面。管理员可以在此页面进行首页轮播图的管理,通过新建操作可在轮播图中加入新的图片,还可以对以上传的图片进行修改操作,以及图片的删除操作,如图5-6所示。

图片

图5-6轮播图管理界面图

5.2学生功能模块

学生登录进入体质测试数据分析及可视化设计可以查看首页、个人中心、日常运动管理、运动分析管理、成绩信息管理、论坛管理等内容。

个人信息,在个人信息页面中通过填写学号、密码、姓名、性别、头像、学院、手机等信息还可以根据需要对个人信息进行修改,如图5-7所示。

图片

图5-7个人信息界面图

日常运动管理,在日常运动管理页面中可以查看名称、类型、时间秒、活动内容、日期、学号、姓名等信息内容,并且根据需要对日常运动管理进行修改或删除等其他详细操作,如图5-8所示。

图片

图5-8日常运动管理界面图

5.3前台首页功能模块

体质测试数据分析及可视化设计,在体质测试数据分析及可视化设计可以查看首页、论坛信息、公告信息、个人中心、后台管理、客服等内容,如图5-9所示。

图片

图5-9前台首页界面图

登录,通过登录获取账号、密码等信息进行登录,如图5-10所示。

图片

图5-10登录界面图

公告信息,在公告信息页面可以填写公告信息等信息进行提交,如图5-11所示。 

图片

图5-11公告信息界面图

论坛信息,在论坛信息页面可以填写标题、类型、内容进行发布帖子如图5-12所示。

图片

图5-12论坛信息界面图

个人中心,在个人中心页面可以填写学号、密码、姓名、性别信息进行提交如图5-13所示。

图片

图5-13个人中心界面图

5.4教师功能模块

教师登录进入体质测试数据分析及可视化设计可以查看首页、个人中心、日常运动管理、运动分析管理、成绩信息管理、系统管理等内容。

个人信息,在个人信息页面中通过填写工号、密码、教师姓名、性别、头像、学院、电话等信息还可以根据需要对个人信息进行修改,如图5-14所示。

图片

图5-14个人信息界面图

日常运动管理,在日常运动管理页面中可以查看名称、类型、时间秒、活动内容、日期、学号、姓名等信息内容,并且根据需要对日常运动管理进行修改或删除等其他详细操作,如图5-15所示。

图片

图5-15日常运动管理界面图

运动分析管理,在运动分析管理页面中可以查看名称、类型、学号、姓名、时间秒、数据分析、工号、教师姓名等信息内容,并且根据需要对运动分析管理进行修改或删除等其他详细操作,如图5-16所示。

图片

图5-16运动分析管理界面图

成绩信息管理,在成绩信息管理页面中可以查看名称、类型、学号、姓名、成绩、测试数、工号、教师姓名等信息内容,并且根据需要对成绩信息管理进行修改或删除等其他详细操作,如图5-17所示。

图片

图5-17成绩信息管理界面图

公告信息管理,在公告信息管理页面中可以查看标题、图片等信息内容,并且根据需要对公告信息管理进行修改或删除等其他详细操作,如图5-18所示。

图片

图5-18公告信息管理界面图

文档目录:

图片

图片

摘要:

随着科学技术的飞速发展,社会的方方面面、各行各业都在努力与现代的先进技术接轨,通过科技手段来提高自身的优势,体质测试数据分析及可视化设计当然也不能排除在外。体质测试数据分析及可视化设计是以实际运用为开发背景,运用软件工程原理和开发方法,采用springboot框架构建的一个管理系统。整个开发过程首先对软件系统进行需求分析,得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等;详细设计主要包括系统数据库访问的实现,主要功能模块的具体实现,模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试,并对测试结果进行分析总结,得出系统中存在的不足及需要改进的地方,为以后的系统维护提供了方便,同时也为今后开发类似系统提供了借鉴和帮助。这种个性化的网上体质测试数据分析及可视化设计特别注重交互协调与管理的相互配合,激发了管理人员的创造性与主动性,对体质测试数据分析及可视化设计而言非常有利。

本体质测试数据分析及可视化设计采用的数据库是Mysql,使用springboot框架开发。在设计过程中,充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。

获取源码:

一键三连哦~

下方名片联系我即可!


http://www.ppmy.cn/server/165659.html

相关文章

快速上手——.net封装使用DeekSeek-V3 模型

📢欢迎点赞 :👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正,赐人玫瑰,手留余香!📢本文作者:由webmote 原创📢作者格言:新的征程,用爱发电,去丈量人心,是否能达到人机合一?开工大吉 新的一年就这么水灵灵的开始了,在这里,祝各位读者新春快乐,万事如意! 新年伊…

QT修仙之路1-1--遇见QT

文章目录 遇见QT二、QT概述2.1 定义与功能2.2 跨平台特性2.3 优点汇总 三、软件安装四、QT工具介绍(重要)4.1 Assistant4.2 Designer4.3 uic.exe4.4 moc.exe4.5 rcc.exe4.6 qmake4.7 QTcreater 五、QT工程项目解析(作业)5.1 配置文件(.pro)5.2 头文件&am…

【Golang学习之旅】Go 语言基础语法概览

文章目录 前言1. Go 语言简介1.1 Go 语言是什么?1.2 Go 语言的应用场景 2. Go 语言开发环境2.1 安装 Go2.2 配置 Go 环境2.3 Hello, World!(第一个 Go 程序) 3. Go 语言基础语法3.1 变量与常量3.2 数据类型3.3 条件判断与循环3.4 数组与切片&…

Day48_20250130【回校继续打卡】_单调栈part1_739.每日温度|496.下一个更大元素I|503.下一个更大元素II

Day48_20250130_单调栈part1_739.每日温度|496.下一个更大元素I|503.下一个更大元素II 20250130补完 739.每日温度 题目 给定一个整数数组 temperatures ,表示每天的温度,返回一个数组 answer ,其中 answer[i] 是指对于第 i 天&#xff0…

Java_类加载器

小程一言类加载器的基础双亲委派模型核心思想优势 各类加载器的职责 类加载器的工作流程举例:如何在Java中使用类加载器启动类加载器、扩展类加载器与系统类加载器输出解释自定义类加载器 类加载器与类冲突总结 小程一言 本专栏是对Java知识点的总结。在学习Java的过…

补小识JVM中的分代收集理论

JVM的分代收集理论是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则。它基于两个主要的分代假说:弱分代假说和强分代假说。弱分代假说认为,绝大多数对象都是朝生夕灭的;而强分代假说则认为,熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。…

AI大模型评测对比2—ChatGPT对比DeepSeek

近期,DeepSeek 凭借其超高的性价比与卓越性能,在国内外各大社交媒体平台上赚足了眼球。令人瞩目的是,它仅耗费 2048 块显卡, 600 亿美元的成本,便成功训练出了可与顶级模型比肩的 Deepseek - V3 模型。这与美国公布的一…

3 卷积神经网络CNN

1 Image Classification (Neuron Version) – 1.1 Observation 1 1.2 Observation 2 如果不同的receptive field需要相同功能的neuron,可以使这些neuron共享参数 1.3 Benefit of Convolutional Layer 2 Image Classification (Filter Version) 不用担心filter大小…