基于SpringBoot实现利用机器学习预测学生心理压力课程设计

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在信息化时代背景下，利用机器学习预测学生心理压力的开发与实现成为当前JavaWeb技术研究的重要领域。本论文旨在探讨如何利用先进的JavaWeb技术构建高效、安全且用户友好的利用机器学习预测学生心理压力系统。首先，我们将阐述利用机器学习预测学生心理压力在现代互联网环境中的需求与重要性，分析其功能定位及预期目标。接着，深入研究相关的技术框架，如Spring Boot、Hibernate和Thymeleaf等，为利用机器学习预测学生心理压力的开发奠定基础。然后，详细描述系统的设计与实现过程，包括前端界面设计和后端业务逻辑处理。最后，通过测试与性能优化，确保利用机器学习预测学生心理压力满足实际应用需求。此研究旨在为JavaWeb领域的创新实践提供有价值的参考。

利用机器学习预测学生心理压力系统架构图/系统设计图

利用机器学习预测学生心理压力技术框架

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适用于各类开发者，包括新手和经验丰富的Spring框架专家的框架，其学习曲线平缓，拥有丰富的英文和中文教学资源。它全面支持Spring生态系统的项目开发，允许无缝迁移已有的Spring应用。内建的Servlet容器简化了部署流程，无需将代码打包成WAR格式即可运行。此外，Spring Boot集成了应用程序监控功能，使得在运行时能够实时监控项目状态，精确识别和定位问题，从而提高问题解决效率，确保项目的稳定性和优化。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在促进应用程序的模块化，强化不同组件间的职责划分。这一模式提升了代码的组织结构、可维护性和可扩展性。模型（Model）承担着业务逻辑与数据管理的重任，包含了应用程序的核心数据结构，执行数据的存取和处理，而与用户界面无关。视图（View）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作。它可以表现为各种形式，如GUI、网页或命令行界面。控制器（Controller）则扮演着协调者的角色，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户的请求，从而有效地解耦了关注点，增强了代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而客户端仅需具备基本的网络浏览功能。这降低了对用户设备的硬件要求，用户无需购买高性能计算机，只需一个能上网的浏览器，从而显著节省了成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全保护。用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源，增强了系统的可访问性和灵活性。从用户体验角度来看，用户已习惯于使用浏览器浏览各类信息，若需要安装多个专用软件来访问特定内容，可能会引起用户的反感和不信任。因此，考虑到易用性和成本效益，采用B/S架构作为设计方案能够满足实际需求。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。该系统以其简洁轻量级的架构和高效运行速度著称，尤其适合于处理实时租赁场景等项目需求。相较于Oracle或DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积、快速的性能以及低成本和开源的特性脱颖而出。这些优势恰好满足了毕业设计中对于数据库选择的实际考量，因此成为首选方案。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入既有项目，同时也胜任完整的前端解决方案开发。核心库聚焦于视图层，学习曲线平缓，且具备便捷的数据绑定、组件系统以及客户端路由功能。Vue.js提倡组件化开发，允许开发者将应用分解为独立、可复用的组件，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和维护性。得益于详尽的文档与活跃的社区支持，Vue.js为新手提供了友好的入门体验。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能同时支持桌面应用和Web应用的开发。它以其坚实的基础，为各种后台服务的实现提供了强大的支持。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据在程序中的抽象，通过操纵内存来执行任务，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件对病毒具有一定的免疫力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的能力，其类库不仅包含基础类，允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能。开发者可以创建可复用的模块，一旦封装完成，其他项目就可以直接引入并按需调用相关方法。这种高效且灵活的特性，进一步巩固了Java在软件开发领域的地位。

利用机器学习预测学生心理压力项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

利用机器学习预测学生心理压力数据库表设计

数据库表格模板

1. xinliyali_USER 表（用户表）

字段名	数据类型	说明
ID	INT	用户ID，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识符
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR(50)	用户邮箱，用于登录验证和通知
${PRODUCT}_ROLE	VARCHAR(20)	用户在利用机器学习预测学生心理压力中的角色（如：管理员、普通用户）
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建日期

2. xinliyali_LOG 表（日志表）

字段名	数据类型	说明
LOG_ID	INT	日志ID，主键，自增长
USER_ID	INT	关联的用户ID
ACTION	VARCHAR(50)	用户执行的操作
DESCRIPTION	TEXT	操作描述，包括利用机器学习预测学生心理压力中的具体动作和结果
TIMESTAMP	TIMESTAMP	日志记录时间

3. xinliyali_ADMIN 表（管理员表）

字段名	数据类型	说明
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键，自增长
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名
ADMIN_EMAIL	VARCHAR(50)	管理员邮箱，用于登录和通知
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的管理员密码
${PRODUCT}_PRIVILEGE	INT	管理员在利用机器学习预测学生心理压力中的权限等级（如：1-基础，2-高级）

4. xinliyali_INFO 表（核心信息表）

字段名	数据类型	说明
INFO_KEY	VARCHAR(50)	信息键，唯一标识，如：“system.version”
INFO_VALUE	VARCHAR(255)	对应的信息值，如：“1.0.1”
DESCRIPTION	TEXT	信息的详细描述，可能关联利用机器学习预测学生心理压力的核心功能或配置

以上模板中的 xinliyali 需替换为实际项目前缀， 利用机器学习预测学生心理压力 表示具体的系统名称。

利用机器学习预测学生心理压力系统类图

利用机器学习预测学生心理压力前后台

利用机器学习预测学生心理压力前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

利用机器学习预测学生心理压力后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

利用机器学习预测学生心理压力测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

利用机器学习预测学生心理压力测试用例

序号	测试用例ID	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC_利用机器学习预测学生心理压力_001	登录功能	正确用户名和密码	登录成功提示	利用机器学习预测学生心理压力系统显示登录成功	Pass
2	TC_利用机器学习预测学生心理压力_002	注册新用户	合法用户信息	注册成功确认	利用机器学习预测学生心理压力数据库中新增用户记录	Pass
3	TC_利用机器学习预测学生心理压力_003	数据查询	搜索关键字	相关信息列表	利用机器学习预测学生心理压力返回匹配的数据	Pass/Fail
4	TC_利用机器学习预测学生心理压力_004	权限管理	管理员角色	可访问所有页面	利用机器学习预测学生心理压力无权限提示（非管理员）	Fail
5	TC_利用机器学习预测学生心理压力_005	异常处理	无效URL	错误页面或重定向	利用机器学习预测学生心理压力正确处理异常，无系统崩溃	Pass

备注： - 利用机器学习预测学生心理压力表示具体的管理系统名称，如“图书管理系统”或“员工信息系统”等。 - 输入数据应包括正常情况和边界情况，以确保系统在各种情况下都能正常运行。 - 预期输出基于功能需求，实际输出则是在执行测试用例后系统的实际反应。 - 结果列标记“Pass”表示测试通过，“Fail”表示测试失败，需要进一步调试。

利用机器学习预测学生心理压力部分代码实现