RuoYi是一个基于Java技术开发的后台管理系统，目前官方同步在维护的有4个版本。开源协议：MIT解释：MIT是和BSD一样宽松的许可协议,作者只想保留版权,而无任何其他了限制.也就是说,你必须在你的发行版里包含原许可协议的声明,无论你是以二进制发布的还是以源代码发布的。（1）若依不分离版本 RuoYi是基于经典技术组合（Spring Boot、Apache Shiro、MyBatis、Thymeleaf）主要目的让开发者注重专注业务，降低技术难度，从而节省人力成本，缩短项目周期，提高软件安全质量。Gitee开源地址：RuoYi: 基于SpringBoot的权限管理系统 易读易懂、界面简洁美观。 核心技术采用Spring、MyBatis、Shiro没有任何其它重度依赖。直接运行即可用在线文档地址：在线演示地址：登录若依系统（2）若依前后端分离版本 RuoYi-Vue是一个 Java EE 企业级快速开发平台，基于经典技术组合（Spring Boot、Spring Security、MyBatis、Jwt、Vue），内置模块如：部门管理、角色用户、菜单及按钮授权、数据权限、系统参数、日志管理、代码生成等。在线定时任务配置；支持集群，支持多数据源，支持分布式事务。Gitee开源地址：RuoYi-Vue: 基于SpringBoot，Spring Security，JWT，Vue & Element 的前后端分离权限管理系统在线文档地址：介绍 | RuoYi在线演示地址：若依管理系统（3）若依微服务版本 RuoYi-Cloud 是一个 Java EE 分布式微服务架构平台，基于经典技术组合（Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue、Element），内置模块如：部门管理、角色用户、菜单及按钮授权、数据权限、系统参数、日志管理、代码生成等。在线定时任务配置；支持集群，支持多数据源。Gitee开源地址：RuoYi-Cloud: 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba的分布式微服务架构权限管理系统在线文档地址：介绍 | RuoYi在线演示地址：与前后端分离在线演示地址一样（4）若依移动端版本 RuoYi-App 是若依的移动解决方案，采用uniapp框架，一份代码多终端适配，同时支持APP、小程序、H5！实现了与RuoYi-Vue平台 (opens new window)完美对接的移动解决方案！目前已经实现登录、我的、工作台、编辑资料、头像修改、密码修改、常见问题、关于我们等基础功能。Gitee开源地址：RuoYi-App: 进群抢先体验 RuoYi APP 移动端框架，基于uniapp+uniui封装的一套基础模版，支持H5、APP、微信小程序、支付宝小程序等，实现了与RuoYi-Vue后台完美对接。
要在Ruoyi后台中保存跳转地址，您可以按照以下步骤进行操作：1. 从Ruoyi后台的系统设置中找到菜单管理模块，进入到菜单管理页面。2. 在菜单管理页面中，点击“新增菜单”按钮，新增一个菜单项。3. 在菜单项的编辑页面中，依次填写菜单名称、菜单类型、菜单路由等信息，并将路由指向您需要跳转的地址，然后保存该菜单项。4. 在保存成功后，您可以回到系统管理的菜单管理页面，在左侧的菜单列表中，找到刚才新增的菜单项，并将该菜单项添加到目标菜单列表中。5. 在完成以上操作后，您需要刷新Ruoyi后台页面，找到您新增的菜单项，点击跳转至指定的地址，即可成功保存跳转地址。以上是在Ruoyi后台保存跳转地址的一般步骤，具体操作可能因Ruoyi后台版本及具体使用情况而有所不同。如果您仍有疑问，建议您查询Ruoyi后台相关的操作手册或者联系Ruoyi后台的技术支持团队寻求帮助。
如果要在 Ruoyi 后台跳转页面时保存地址，可以使用 `localStorage` 进行存储。`localStorage` 是一种 HTML5 提供的本地存储方式，可以在浏览器端将数据存储在客户端本地，方便下次使用时取出数据。具体步骤如下：1. 在需要保存跳转地址的地方，使用如下代码将地址存储到 `localStorage` 中：```('redirect_url', '/redirect/page');```其中，`redirect_url` 是自定义的键名，`/redirect/page` 是需要保存的跳转地址。2. 在需要跳转到该地址的地方，使用如下代码读取存储在 `localStorage` 中的地址：```let redirectUrl = ('redirect_url');```3. 使用如下代码进行跳转：```if (redirectUrl) { this.$(redirectUrl); ('redirect_url'); // 跳转后清除存储的地址}```使用 `localStorage` 保存地址的好处是可以在用户刷新页面或关闭浏览器后再次打开时仍能够恢复之前的状态，提高用户体验。需要注意的是，`localStorage` 存储的数据是基于浏览器的，因此不同浏览器之间的数据是不能共享的。另外，`localStorage` 存储的数据是永久性的，除非手动删除或者清空缓存，否则数据将一直存在。
不违规。大学生毕业设计很多部分使用若依框架内容，因为大学期间学习使用搭建后台框架不需要数据权限等模块功能，所以自己选择部分框架学习搭建此系统。做毕设的时候可以用若依项目的一些东西，一些框架，然后进行部分修改。若依是一套全部开源的快速开发平台，毫无保留给个人及企业免费使用。采用前后端分离的模式，微服务版本前端(基于RuoYi-Vue)。
计算机网络技术专业毕业论文题目
你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!
1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究
2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统
3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究
4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现
5. 基于OpenStack开放云管理平台研究
6. 基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究
7. 未来互联网试验平台若干关键技术研究
8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究
9. 基于网络化数据分析的社会计算关键问题研究
10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用
11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究
12. “网络技术应用”微课程设计与建设
13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究
14. 未来互联网络资源负载均衡研究
15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究
16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究
17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究
18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究
19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究
20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究
21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计
22. 云环境下的资源调度算法研究
23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究
24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现
25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究
26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究
27. 数据中心网络节能路由研究
28. Hadoop集群监控系统的设计与实现
29. 网络虚拟化映射算法研究
30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现
31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究
32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究
33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究
34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究
35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究
36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究
37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究
38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现
39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究
40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究
41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现
43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现
44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究
45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究
47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究
48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究
49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现
50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究
51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发
52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究
53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究
54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究
55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计
56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计
57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究
58. 基于SDN的网络流量工程研究
59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究
60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现
61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现
62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护
63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究
64. 基于大数据的网络用户行为分析
65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究
66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究
67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现
68. 面向SDN的流量调度技术研究
69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现
70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究
71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究
72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究
73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究
74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究
75. 虚拟网络映射策略与算法研究
76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究
77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究
78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现
79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究
80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
81. 基于SDN的信息网络的设计与实现
82. 基于网络编码的数据通信技术研究
83. 计算机网络可靠性分析与设计
84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究
85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现
86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究
87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术
88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究
89. 网络流量模型化与拥塞控制研究
90. 计算机网络脆弱性评估方法研究
91. Hadoop云平台下调度算法的研究
92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究
93. 高性能网络虚拟化技术研究
94. 互联网流量识别技术研究
95. 虚拟网络映射机制与算法研究
96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究
97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究
98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究
99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究
100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建
101. 基于连接度量的社区发现研究
102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究
103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究
104. P2P资源共享系统中的资源定位研究
105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
107. 基于MongoDB的云监控设计与应用
108. 基于流量监测的网络用户行为分析
109. 移动社交网络平台的研究与实现
110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
114. 云环境下作业调度算法研究与实现
115. 移动互联网终端界面设计研究
116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究
117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
IBM中国研究院高级研究员陈冠诚主要从事Big Data on Cloud，大数据系统性能分析与优化方面的技术研发。负责和参与过SuperVessel超能云的大数据服务开发，Hadoop软硬件协同优化，MapReduce性能分析与调优工具，高性能FPGA加速器在大数据平台上应用等项目。在Supercomputing（SC），IEEE BigData等国际顶级会议和期刊上发表过多篇大数据数据处理技术相关的论文，并拥有八项大数据领域的技术专利。曾在《程序员》杂志分享过多篇分布式计算，大数据处理技术等方面的技术文章。以下为媒体针对陈冠诚的专访： 问：首先请介绍下您自己，以及您在Spark 技术方面所做的工作。 陈冠诚：我是IBM中国研究院的高级研究员，大数据云方向的技术负责人。我们围绕Spark主要做两方面的事情：第一，在IBM研究院的SuperVessel公有云上开发和运维Spark as a Service大数据服务。第二，在OpenPOWER架构的服务器上做Spark的性能分析与优化。 问：您所在的企业是如何使用Spark 技术的？带来了哪些好处？ 陈冠诚：Spark作为新一代的大数据处理引擎主要带来了两方面好处： 相比于MapReduce在性能上得到了很大提升。 在一个统一的平台上将批处理、SQL、流计算、图计算、机器学习算法等多种范式集中在一起，使混合计算变得更加的容易。 问：您认为Spark 技术最适用于哪些应用场景？ 陈冠诚：大规模机器学习、图计算、SQL等类型数据分析业务是非常适合使用Spark的。当然，在企业的技术选型过程中，并不是说因为Spark很火就一定要使用它。例如还有很多公司在用Impala做数据分析，一些公司在用Storm和Samaza做流计算，具体的技术选型应该根据自己的业务场景，人员技能等多方面因素来做综合考量。 问：企业在应用Spark 技术时，需要做哪些改变吗？企业如果想快速应用Spark 应该如何去做？ 陈冠诚：企业想要拥抱Spark技术，首先需要技术人员改变。是否有给力的Spark人才会是企业能否成功应用Spark最重要的因素。多参与Spark社区的讨论，参加Spark Meetup，给upstrEAM贡献代码都是很好的切入方式。如果个人开发者想快速上手Spark，可以考虑使用SuperVessel免费的Spark公有云服务，它能快速创建一个Spark集群供大家使用。 问：您所在的企业在应用Spark 技术时遇到了哪些问题？是如何解决的？ 陈冠诚：我们在对Spark进行性能调优时遇到很多问题。例如JVM GC的性能瓶颈、序列化反序列化的开销、多进程好还是多线程好等等。在遇到这些问题的时候，最好的方法是做好Profiling，准确找到性能瓶颈，再去调整相关的参数去优化这些性能瓶颈。 另一方面，我们发现如果将Spark部署在云环境里（例如OpenStack管理的Docker Container）时，它的性能特征和在物理机上部署又会有很大的不同，目前我们还在继续这方面的工作，希望以后能有机会跟大家继续分享。 问：作为当前流行的大数据处理技术，您认为Spark 还有哪些方面需要改进？ 陈冠诚：在与OpenStack这样的云操作系统的集成上，Spark还是有很多工作可以做的。例如与Docker Container更好的集成，对Swift对象存储的性能优化等等。 问：您在本次演讲中将分享哪些话题？ 陈冠诚：我将分享的话题是“基于OpenStack、Docker和Spark打造SuperVessel大数据公有云”： 随着Spark在2014年的蓬勃发展，Spark as a Service大数据服务正成为OpenStack生态系统中的新热点。另一方面，Docker Container因为在提升云的资源利用率和生产效率方面的优势而备受瞩目。在IBM中国研究院为高校和技术爱好者打造的SuperVessel公有云中，我们使用OpenStack、Docker和Spark三项开源技术，在OpenPOWER服务器上打造了一个大数据公有云服务。本次演讲我们会向大家介绍如何一步一步使用Spark、Docker和OpenStack打造一个大数据公有云，并分享我们在开发过程中遇到的问题和经验教训。 问：哪些听众最应该了解这些话题？您所分享的主题可以帮助听众解决哪些问题？ 陈冠诚：对如何构造一个大数据云感兴趣的同学应该会对这个话题感兴趣，开发SuperVessel的Spark as a Service服务过程中我们所做的技术选型、架构设计以及解决的问题应该能对大家有所帮助
从一项颠覆性的技术成果转化并衍生出一整套社区体系，Docker在发展速度上打破了一个又一个历史纪录。然而，Docker项目在采纳与普及方面表现出惊人态势的同时，也给我们带来了一系列疑问与困惑。在今天的文章中，我希望将注意力集中在朋友们最为关注的评论议题身上。随着Docker项目在人气方面的持续飙升，很快刚刚接触这一新生事物的读者在实践过程中不禁产生了这样的疑问：如果已经决定使用Docker，是否还有必要同时使用OpenStack？在给出自己的观点之前，我打算首先就背景信息入手为各位进行讲解，从而更为透彻地认清这个命题背后所隐藏的理论基础。背景信息从最为简单的构成形式出发，Docker实际上旨在提供一套能够在共享式基础设施之上对软件工作负载进行管理的容器环境，但同时又确保不同负载之间彼此隔离且互不影响。以KVM为代表的虚拟机系统所做的工作也差不多：创建一套完整的操作系统堆栈，通过虚拟机管理程序将与该系统相关的设备囊括进来。然而与虚拟机解决方案的区别在于，Docker在很大程度上依赖于Linux操作系统所内置的一项功能——名为LXC（即Linux容器）。LXC利用内置于操作系统当中的各项功能将不同进程的内存进行划分，甚至能够在一定程度上拆分CPU与网络资源。Docker镜像不需要像一套全新操作系统那样进行完整的引导过程，这样一来软件包的体积就能得到大幅压缩、应用程序运行在共享式计算资源之上时也将具备更为显著的轻量化优势。除此之外，Docker还允许工作负载直接访问设备驱动程序、从而带来远超过虚拟机管理程序方案的I/O运行速度。在这种情况下，我们得以直接在裸机设备上使用Docker，而这就带来了前面提到的核心问题：如果已经使用了Docker，我们还有必要同时使用OpenStack等云方案吗？前面的结论绝非信口开河，BodenRussell最近针对Docker与KVM等虚拟机管理程序在性能表现上的差异进行了基准测试，并在DockerCon大会上公布了测试结果。本次基准测试提供相当详尽的具体数据，而且如预期一样，测试结果显示引导KVM虚拟机管理程序与引导Docker容器之间存在着显著的时间消耗差异。本次测试同时表明，二者之间在内在与CPU利用率方面同样存在着巨大区别，具体情况如下图所示。红色线条为KVM，蓝色线条为Docker。这种在性能表现上的显著区别代表着两套目的相近的解决方案在资源密度与整体利用率方面大相径庭。而这样的差异也将直接体现在运行特定工作负载所需要的资源总量上，并最终反映到实际使用成本当中。结论整理·上述结论并不单纯指向OpenStack，但却适用于OpenStack以及其它与之类似的云基础设施解决方案。在我看来，之所以问题的矛头往往最终会被指向OpenStack，是因为OpenStack项目事实上已经在私有云环境领域具备相当高的人气，同时也是目前我们惟一会考虑作为Docker替代方案的技术成果。·问题的核心不在于OpenStack，而在于虚拟机管理程序！很多性能基准测试都将Docker与KVM放在了天秤的两端，但却很少将OpenStack牵涉于其中。事实上，前面提到的这次专项基准测试同时将OpenStack运行在KVM镜像与Docker容器环境之下，结果显示这两类技术成果能够带来理想的协作效果。考虑到这样的情况，当我们选择将OpenStack运行在基于Docker的Nova堆栈当中时——正如OpenStack说明文档提供的下图所示——那些资源利用率参数将变得无关紧要。·在这种情况下，云基础设施能够在容器或者虚拟机管理程序当中提供一套完整的数据中心管理解决方案，而这仅仅属于庞大系统整体当中的组成部分之一。以OpenStack为代表的云基础设施方案当中包含多租户安全性与隔离、管理与监控、存储及网络外加其它多种功能设置。任何云/数据中心管理体系都不能脱离这些服务而独立存在，但对于Docker或者是KVM基础环境却不会做出过多要求。·就目前来讲，Docker还不算是一套功能全面的虚拟化环境，在安全性方面存在多种严重局限，缺乏对Windows系统的支持能力，而且因此暂时无法作为一套真正可行的KVM备用方案。尽管正在持续进行当中的后续开发工作将逐步弥合这些差距，但抱持着相对保守的心态，这些问题的解决恐怕也同时意味着容器技术将在性能表现方面有所妥协。·另外需要注意的是，原始虚拟机管理程序与经过容器化的实际应用程序性能同样存在着巨大差异，而且下面这幅来自基准测试的图表清楚地说明了这一点。目前可能合理的解释在于，应用程序通常会利用缓存技术来降低I/O资源开销，而这大大影响了测试结果对真实环境中运行状态的准确反映。·如果我们将Docker容器打包在KVM镜像当中，那么二者之间的差异将变得可以忽略不计。这套架构通常利用虚拟机管理程序负责对云计算资源的控制，同时利用Heat、Cloudify或者Kubernetes等流程层在虚拟机资源的容纳范围之内进行容器管理。总结由此我得出了这样的结论：要想正确地看待OpenStack、KVM以及Docker三者之间的关系，正确的出发点是将其视为一整套辅助堆栈——其中OpenStack扮演整体数据中心管理方案的角色，KVM作为多租户计算资源管理工具，而Docker容器则负责与应用部署包相关的工作。在这样的情况下，我们可以汇总出一套通用型解决模式，其中Docker分别充当以下几种角色：·Docker提供经过认证的软件包，并保证其能够与稳定不变的现有基础设施模型顺利协作。·Docker为微服务POD提供出色的容器化运行环境。·在OpenStack之上使用Docker，并将其作用与裸机环境等同的运行平台。前面说了这么多，我确实亲眼见证过不少经过精确定义的工作负载实例，对于它们来说是否使用云基础设施仅仅是种自由选项而非强制要求。举例来说，如果我出于DevOps的目的而考虑建立一套小型自动化开发与测试环境，那么我个人更倾向于在裸机环境上直接使用Docker机制。而虚拟机与容器这两类环境之间，流程层将成为一套绝佳的抽象对接工具。将流程框架与Docker共同使用的一大优势在于，我们能够根据实际需求、随时在OpenStack以及裸机环境之间进行切换。通过这种方式，我们将能够选择任意一种解决选项——只要其切实符合我们流程引擎对于目标环境的具体需要。OpenStackOrchestration（即Heat）在最新发布的Icehouse版本当中已经明确表示支持Docker环境。Cloudify作为一款基于TOSCA的开源流程框架，原本适用于OpenStack以及VMware、AWS乃至裸机等云环境，而最近也开始将Docker支持纳入自身。谷歌Kubernetes主要面向的是GCE协作目标，但我们也能够通过自定义来使其适应其它云或者运行环境。
这些你都可以去看下，只做参考，题目还是要你自拟的比较好，其实有很多题目可选的，就看戏喜欢怎么样的选题，或者想用什么样的语言去编程，尽量选简单点的。按理说你妹学校应该有选题给你们选的，你可以去你们老师那多了解比较好。1、网络股票交易（行情分析、服务等）2、计算机安全技术应用3、管理信息系统设计与实现（网上交易、仓储管理、档案管理等）4、电子商务网站规划与建设5、网络安全问题和对策6、手写签名的身份识别及应用7、企业应用集成（EAI）与企业信息门户（EIP）建设若干问题探讨1）、企业信息化现状诊断问题2）、EAI/EIP技术路线与平台选型问题3)、EAI/EIP建设功能规划问题4)、EAI/EIP建设实施策略问题5)、EAI/EIP建设效益评估问题8、基于RFID（射频技术）的现代物流管理技术1）、综述管理与技术的发展与方向2）、具体应用系统建设方案设计9、知识表示与企业知识系统建设1）、综述知识表示方法与企业知识系统建设发展与方向2）、知识型数字档案系统建设方案设计10、信息工程监理模型与技术1）、综述我国信息工程监理的发展与方向2）、信息工程监理模型的设计与相关技术研究3）、某个信息工程监理方案的设计11、信息安全技术及其应用结合日常应用涉及的一个具体的网络、通信和计算机应用中设计的加密、木马、病毒等信息安全问题，利用理论和技术手段，做深入的分析和研究，从算法、代码、体系结构、攻击和预防等层面，分析和解决硬件与环境安全、软件安全、加密技术、备份与恢复、网络安全、计算机病毒等特定的应用安全问题，提供保障计算机系统安全的策略、方法与基本技术。12、计算机网络与应用（网络实验对等网、交换机路由器实验、网络入侵、网络监测等）分析和设计一个基于网络的应用系统。结合行业或具体的应用，分析和设计一个实用网络，并讨论应用和安全等问题。13、网站建设根据需求，分析、设计和实现一个具体的实用网站。使用ASP、Java、PHP以及Flash、Dreamweaver开发Internet 应用系统。14、信息系统分析与设计利用数据库技术，开发实用程序，建立分析和设计一个简单的管理信息系统（MIS）、决策支持系统（DSS）、企业资源计划（ERP）等系统程序，按照软件工程的方法和步骤，将分析、设计、实现相关内容书写成学位论文。15、应用程序开发利用某一主要编程语言，编写实用小软件。如用C、VB、Delphi、Java等编写实用程序。16、网络游戏技术通过分析或设计的一个具体的网络游戏设计实例，深入讨论关于软件开发平台、游戏动画与虚拟现实、用户界面设计、游戏设计实践等的一个具体内容。
1．论题、背景、意义 论题：RFID技术及应用研究 背景： 2003年11月，全球零售巨头业沃尔玛公司要求其前100位供应商在2005年1月1日前实现商品快速自动识别即这些商品都要贴上RFID标签，而到2006年底，所有供应商都要采用RFID标签。欧洲最大的超市麦德龙也跟着宣布类似的计划。 “十一五”期间根据国家高技术研究发展计划（“863”计划）安排，我国推动“射频识别（RFID）技术与应用”领域全力起飞，科技部拨款 亿元用于支持其研究应用，力争实现我国RFID领域技术突破与自主创新。 几乎是一夜之间，曾经感觉遥远而陌生的RFID技术开始风靡全球，成了物流行业中一个最热门的词。如果一个物流企业没有把RFID提上日程，仿佛这个企业就已经落伍了。无线射频技术究竟能给物流行业带来什么？这是本文研究的主要问题。 意义： 本文以RFID系统的基本组成及简单工作原理为出发点，将该技术与统的条码识别作比较，总结出RFID技术无可比拟的优点，进而对于RFID技术在物流诸多环节如仓储、运输、配送等方面的重要作用进行了详细分析。再结合沃尔玛集团和麦德龙集团的案例，阐述RFID技术给物流行业带来的巨大效益。虽然RFID技术具有诸多优点，但价格成本居高不下、标准多样不统一，成为制约RFID发展的主要瓶颈。最后，提出对于这些问题的解决方案。2. 研究基础 计算机网络技术与现代通信技术的发展，为全球范围内高速正确的数据传输提供了条件，也为RFID技术在物流行业的广泛应用带来了机遇。现代的物流，是以物流企业为主体、以第三方物流配送服务为主要形式、由物流和信息流相结合的、涉及供应链全过程的现代物流系统。在信息化时代里面，随着网络技术、电子商务、交通运输和管理的现代化，现代物流配送也将在运输网络合理化和销售网络系统化的基础上，实现整个物流系统管理的电子化及信息化，配送各环节作业的自动化和智能化，从而进入以网络技术和电子商务为代表的物流配送的新时期。 在现代通信技术的引领下，RFID在物流的诸多环节上发挥了重大的作用，能有效解决供应链上各项业务运作数据的输入/输出、业务过程的控制与跟踪，减少出错率。如果每件商品都贴上了RFID标签，无需打开产品的外包装系统就可以对其成箱成包地进行识别，从而准确地随时获得产品的相关信息，例如种类、生产商、生产时间、生产地点、商品颜色、商品尺寸等等。RFID系统可以实现商品从原料、半成品、成品、运输、仓储、配送、上架、最终销售，甚至退货处理等所有环节的实时监控，不仅能极大地提高自动化程度，而且可以大幅降低差错率，从而显著提高供应链的透明度和管理效率。由于RFID技术免除了跟踪过程中的人工干预，在节省大量人力的同时可极大地提高工作效率，所以对物流管理具有巨大的吸引力。将射频识别技术RFID与现代的物流管理相结合，将会极大地提升物流管理各个环节的智能化水平和服务水平，其势必成为21世纪现代物流发展的不可逆转的趋势。由此可见，RFID技术具有广泛的发展空间，尤其是在物流方面。在本课题之前，已有许多完备的理论。1. 徐济仁，陈家松，牛纪海在《射频识别技术及应用发展》中，详尽介绍了RFID技术的概念及其优于传统条码的特点。他认为在不久的将来，RFID技术将代替条码成为主流的识别技术。 2.付俊在《无线射频识别技术应用研究》中，主要介绍RFID技术在仓储环节的重要作用，强调仓储环节使用该技术可以大大提高劳动效率，降低人工成本。 3.杨松在《电子标签安全性不容忽视》中，主要介绍了目前制约RFID技术发展的一大问题--安全隐私问题，并就这一问题提出了解决方案。3. 主要研究内容 在第一章RFID技术介绍中，主要介绍了RFID系统的组成及简单原理。 在第三章RFID技术在物流方面的应用研究中，详细阐述了RFID技术在物流仓储、运输、配送等环节的重要作用。在第四章应用RFID成功的案例中，以沃尔玛集团和麦德龙集团为例，简述其应用该技术的过程及该技术为企业带来的巨大效益。4.拟采取的研究方法和技术路线研究方法：文献回顾法，从其他学者、专家对这个问题的文献研究中总结出自己 的思路和观点。技术路线为：首先，明确自己所研究的问题，即射频技术在物流中的应用研究。其次, 搜集大量相关文献资料，并总结提炼出中心内容。最后，提出自己的思路，规划论文框架。5．研究计划 （一）2011年3月1日——2011年3月20日为开题准备阶段，收集相关的资料和数据，确定研究内容，完成开题报告； （二）2011年3月21日——2011年4月20日，依据参考资料进行研究，完成论文初步框架，交送指导老师，接受中期检查； （三）2011年4月21日——2011年5月10日，为展开研究阶段，形成论文初稿，完成学院所要求的外文翻译工作； （四）2011年5月11日——2011年5月20日，对论文初稿进一步修改完善，完成论文终稿，交指导老师评审； （五）2011年5月21日——2011年5月27日，论文终稿的打印、装订，填写相关毕业设计表格，交由评阅老师评审，并准备毕业论文答辩； （六）2011年5月28日，毕业论文答辩。
计算机方面的技术我理解
工业工程可以写生产调度或者工厂管理方面的“教学工厂”理念在高职旅游管理专业的创新性应用基于RFID的工厂管理系统设计中小铸造工厂的管理及作强的思路以PDM实现工厂物料管理系统工厂化养猪分娩舍的生产管理《工厂管理》有特色 热望不断上水平五堵镇广播站办起了《工厂管理》选播节目现代化工厂的信息管理和控制的一体化中小型工厂化养猪成套设备管理技术工厂化养猪的管理要点上海市工厂保健站(室)管理工作十年回顾关于高校校办工厂的成本管理日本工厂管理综合诊断项目达千个试论铁路机车车辆工厂的环境管理中华人民共和国劳动部关于试行“工厂通风装置管理办法(草案)”的通知工厂科研管理程序化浅谈液化天然气(LNG)工厂的安全管理工厂规划中的环境管理学习运用全面绩效管理 构建工厂绩效管理体系如何做好啤酒工厂技术质量文件的管理全国海水工厂化养殖与管理专题研修培训班研修战果报告饲料工厂质量管理制度乡镇电镀工厂放松环境管理,污染还潮严重,值得重视海德堡青浦工厂成功通过国际ISO 9001质量管理体系和ISO 14001环境管理体系认证科学管理与人文关怀熔铸现代企业——与ITT科能(南通)电子工业有限公司工厂总监成兵谈现代企业管理《工厂管理》:紧贴企业实际 指导企业管理机车车辆修理工厂的管理面向多工厂的一体化质量管理系统工厂化栽培食用菌研发管理系统设计与实现从工厂管理建筑看设计模式改革工厂医疗卫生工作质量管理在工厂设计计划管理中应用计算机的设想、步骤和现状加强工厂的环境管理商品混凝土工厂的组织与管理内燃机车工厂的材料管理基于BIM的建筑工厂化管理系统基于RFID与地感技术的工厂卸货位管理系统研究数字工厂管理信息系统数据交换方法的设计基于WPF的工厂物流管理系统界面设计浅谈工厂化猪场计算机信息管理系统《工厂管理》与您心连心——近期编读往来信息一束《工厂管理》杂志在苏北老区获好评工厂精神卫生联运管理的体会化工清洁文明工厂管理办法对火工厂化验室管理的几点看法工厂通用微机仓库管理系统设计
题目可以创新的啊，你可以写大学生创业素质调查、家教满意度啊什么的，题目一改就是完全不同的选题了 需要进一步指导可以联系
你的论文的主题已经确定了，怎么写网上也有成熟的范文格式，那么现在最重要的是要有数据，如果没有数据，光有论文格式是没用的，数据方面最好自己设计问卷调查，再用spss分析，网上也有相关数据，不过不一定符合你的要求，最好自己收集，然后针对问题做数据分析，我现在也在做这个论文，正苦于没有数据分析
spss数据分析论文有具体的排版格式.
具体做什么分析
这是一个完整的系统开发，三言两语说不完。作为毕业项目，应该自己去完成，在开发过程中有问题可以拿来交流讨论，但现在都没开始就问怎么开发，真不知道怎么说。。。。
这，写，风流，我海浪我高贵，权利管理科学
基于网上考试系统的评价研究 摘要考试网络化己经成为教育网络化的重要一环。目前网上考试系统种类多，模块划分和构建各有不同，系统的运行环境和使用效果不同。如何有效、全面、系统地评价各类网上考试系统，这方面的评价研究在国内外尚不多见。本文首先综述网上考试系统评价的相关理论，其次以基于的网上考试系统为参照给出其总体框架，第三，考虑到不同种类的网上考试系统功能模块不同，提出网上考试系统的评价原则和评价流程，建立评价指标体系，第四，运用问卷调查法和统计分析软件，结合层次分析法和模糊综合评判方法，详细评价网上考试系统，建立评价模型，确定网上考试系统评价指标体系的权重值。论文以《全国高等学校计算机水平考试》系统为例实证分析并加以检验。本文的主要结论是:(l)试题库在评价模型的一级指标中权重值最大，试题库的建设是网上考试系统的关键因素。(2)试题库中二级指标权重值的排序依次为知识点、科学性、题型、题量和难度。难度的设置对整个考试系统试题库的建设影响不大，网上考试系统更适用于采用难度适中的试题。(3)用户服务的权重值在评价模型的一级指标中排序第2，用户服务是网上考试系统的重要因素。(4)考试系统中判卷工作很关键。判卷指标权重值在所有的二级指标中排序第1，要求系统对试题判卷操作的设置要极其完善。(5)系统的安全性和使用性权重值在评价模型的二级指标中排序名列第6、8位，系统的安全性和使用性对网上考试系统正常运行起到了重要性的作用。关键词:网上考试系统;评价体系;权重;层次分析法;模糊综合评判Z基于网上考试系统的评价研究AbstraCt ThenetworktestshavealreadybeeometheimPortantPartofthenetworkedueation. ，丘ame， ， thestUdiesonhowto evaluateallkindsofthene扒刀 orktestssystemhavebeendoneinfrequentlyWherever 而 5artiele， therelationaltheoriesonhowtoevaluatethenetworktestssystemaresurnnl丽 别叭 而rd， evaluatingPrinciPleandflowofnetW0rktestssystemarePutforward， aeeordingtothekindsofdifferenttestssystem， theevaluatingindexsystemare ， theevaluatingmodel15eo心 rmedanditsweightvaluesaremadeee川刁 ， anexamPleof” NationalCollegeComPuterLevelTest，， 15usedtoverify andanalysis. Themaineonelusionofthisarticle15below.(l)Theweightvalueofthequestionb田永 15themaximuminthefirstindex， 50it15eritiealtoestablishthequestionbank.(2) Theweightvalueoftheseeondindexnthequestionbank15the如 owledgesPot，therationality， thetyPes， thequantityandthedifficultyoftestsinturn.(3)Userserviee15 oneofimPortantfaetorsinevaluatlngmodel.(4)Thesenteneeoftests15essentialbeeause .(5) Thesystemsee而 tyandtheutilityareimPortanttooPeratetestssystemfortheyareeachin6， 8Positionintheseeondindex. Keywords:neb刀 orktestssystem;evaluatingsystem;W七 ightvalue; AnalytiehierarchyProeess;FuzzyeomPrehensiveevalUationI，i基于网上考试系统的评价研究目录摘要二”.....一。二“..……”……”...............……“……，…‘.…、.，二”……”.”.….…”.””.””..….“.1 Abstract.........……”.”.……”......……”.....……”..…。二”“..…“”.…”二””.”.““”.“.，.”.。..。…。1111绪论.t.......…….”..-…….”.....................……”““.“。……”…“.”..…””二“:.”“二”....……~.网上考试系统评价的基本概念…，......……，，，.....................................……，……评价..........……，..............................................................................……，.教育评价......................................……，…，......……，......··..·一，，······，，，一网上考试系统评价................................····················，，··················……论文选题背景及研究意义 ..................……，……，，，，.....……，........................……国内外关于网上考试系统评价的研究现状.‘…，.…，.....……，二，.............……，…论文主要研究内容、目标.......................……，.........................................……主要内容.......……，..............……，......……，..........……，..…，..·……，，·······……主要目标...............................……，.......................................···..·······……论文结构...................................................................·····.················……52基于的网上考试系统的总体框架.“”，”.-””..…”“.””.”二“.~..~”.“.”“”“.网上考试系统考试流程二，..…，.................·························，·····················一基于的网上考试系统的体系结构..……，，.……，..……，.……，..……，二，.网上考试系统的模块结构.........……，.…，甲……，.……，..............……，.……，…、二，…，数据层...............................................……， ..............……，二，......……，…，.，二功能模块层............................……，，.…，，…、...................··...···············……用户界面层........................……，二，....................……，…，...................一系统结构功能简介......……，..........……，....·....·······，····································……功能模块层..…，.......……，..............……，.‘.，............··...·················，····……数据层简介....……，.，........……，……二..…，…，............……，......·……，，···.……用户界面层简介....……，...................……，.................···.·················……113网上考试系统评价指标体系的建立.….~”.“.”“一””“二”.””~:.”.”……”.…“”二。.…评价指标体系的建立原则 [221.…，，..........……，.........……，...............……，.…、…、.网上考试系统综合评价的基本流程二，..................................................……网上考试系统综合评价指标体系的构建二，..........……，…，.，.......……，，....……评价指标体系设定..…，..…，........……，..............··...·························……具体网上考试系统综合评价指标体系的设定.，..........……，........……144网上考试系统的评价研究.……“……”························一”·”二”·“·..…”…”二”……15厂不户w︸丫中片歼卜‘、硕士论文层次分析法及其运算过程.....................................................................……巧层次分析法概述.....................................····································一巧层次分析法的基本思路...............................................................……巧层次分析法运算过程...........……，..……，..................……，...............……网上考试系统评价指标权重值的确定.................................................……构造网上考试系统的AHP模型..........................……，................……构造判断矩阵……，，............……，......................··，···························……层次单排序与一致性检验二，...............................................……，..……层次总排序与一致性检验...........................................................……网上考试系统评价指标体系权重值分析.......……，，.，，..……，..……，二，.，系统的模糊综合评判 12511261..……，...........................................................……255网上考试系统综合评价的实证分析二“.”~…”“““.“””””“““.”“””…“”“““二”“”.案例背景介绍..................................……‘............................············，·，·····……网上考试系统概况，.......……，.，..............……，...……、.......................……考试系统环境.....……，.......……，.........……，·.···································……275，考试系统结构……，，二，.....................................·······························……28 考试系统综合评价实证分析..........……，........................................……基于层次分析法的CCT评价..........................................……，....……295，评价结果分析....................……，..................，..·······························……34 系统的模糊综合评价....................……，..…，..........................……366结论与展望…”二”二“二”…””…….“二”…”二““.“”……”…“二。”””……““·…-”……”·“”.主要结论..…，............................................................……，........................……研究的不足与展望.........……，……，...........··················，··，·······················一40致谢.”...……““.…“””。.”.”.”二”””…“.””.”””“二”…”二“..……“.”…“…“……“..……。….42参考文献.”二”.”.”.…”….”.……“.”……”...……”.“.”….”二“”……”.“”“””.““….….”.…”.43攻读硕士学位期间发表学术论文情况…”””“.~””“””“”….”..“””””..“”””..””.”….朽
这年头好像基本上没有用2000的数据库的吧