智慧校园大数据云平台源码,实现基础数据共享、应用统一管理

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 智慧校园云平台电子班牌系统,利用先进的云计算技术,将教育信息化资源和教学管理系统进行有效整合,实现基础数据共享、应用统一管理。借助全新的智能交互识别终端和移动化教育管理系统,以考勤、课表、通知、家校互通等功能为切入点,从班级建设、校园文化、班级文化、学生工作、信息发布、家校共育六大方面,着力打造满足用户场景,深度贴合学校教育的改革需求。

智慧校园云平台电子班牌系统,利用先进的云计算技术,将教育信息化资源和教学管理系统进行有效整合,实现基础数据共享、应用统一管理。借助全新的智能交互识别终端和移动化教育管理系统,以考勤、课表、通知、家校互通等功能为切入点,从班级建设、校园文化、班级文化、学生工作、信息发布、家校共育六大方面,着力打造满足用户场景,深度贴合学校教育的改革需求。

后台登陆.png
组织架构.png
教师端 智能分析.png

技术架构:
前后端分离
1、使用springboot框架Java+vue2
2、数据库MySQL5.7
3、移动端小程序使用小程序原生语言开发
4、电子班牌固件安卓7.1;使用Java Android原生
5、elmentui ,Quartz,jpa,jwt

系统功能特点:
综合性
电子班牌系统合了师生上课考勤管理和多媒体展播管理,比单一的电子班牌增加了师生上课考勤管理功能,比单一的考勤系统增加了多媒体展播管理功能,综合性更强。

统一性
实现档案资料的一卡通: 包括学生、教师、管理人员的档案信息,行政班的组织结构等信这些信息可作为公用信息,提供给学校管理人员使用。

交互性
电子班牌不仅展示班级、校园图片,宣扬校园文化,增强学生的集体荣誉感,而且通过调查问卷、趣味知识展示、个人及班级荣誉等功能项,增加了学生对校园生活的参与感,精美的人机界面、良好的人机交互体验成为电子班牌的一大优势。

可扩展性
电子班牌系统可直接形成标准一卡通平台,结合多媒体教室管理系统、宿舍进出管理系统、考试考场管理系统、会议签到管理系统、车辆门禁管理系统等多种应用系统,实现真正意义上的校园一卡通平台。

先进性
应用先进的身份识别技术: 射频卡识别、手机卡识别;卡识别确保学生方便快捷完成识别任务;先进的多媒体展播技术: 21.5寸大屏显示,文字、图片、音频的展播及自定义。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
17天前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
133 7
|
17天前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
32 2
|
29天前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
74 1
|
2月前
|
SQL 存储 分布式计算
ODPS技术架构深度剖析与实战指南——从零开始掌握阿里巴巴大数据处理平台的核心要义与应用技巧
【10月更文挑战第9天】ODPS是阿里巴巴推出的大数据处理平台,支持海量数据的存储与计算,适用于数据仓库、数据挖掘等场景。其核心组件涵盖数据存储、计算引擎、任务调度、资源管理和用户界面,确保数据处理的稳定、安全与高效。通过创建项目、上传数据、编写SQL或MapReduce程序,用户可轻松完成复杂的数据处理任务。示例展示了如何使用ODPS SQL查询每个用户的最早登录时间。
104 1
|
14天前
|
存储 大数据 数据管理
大数据分区简化数据维护
大数据分区简化数据维护
24 4
|
24天前
|
存储 大数据 定位技术
大数据 数据索引技术
【10月更文挑战第26天】
49 3
|
24天前
|
存储 大数据 OLAP
大数据数据分区技术
【10月更文挑战第26天】
58 2
|
26天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
数据为王:大数据处理与分析技术在企业决策中的力量
【10月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代,大数据处理与分析技术为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。本文探讨了大数据技术在企业决策中的重要性和实际应用,包括数据的力量、实时分析、数据驱动的决策以及数据安全与隐私保护。通过这些技术,企业能够从海量数据中提取有价值的信息,预测市场趋势,优化业务流程,从而在竞争中占据优势。
77 2
|
28天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第27天】在数字化时代,数据治理对于确保数据资产的保值增值至关重要。本文探讨了大数据平台的搭建和数据质量管理的重要性及实践方法。大数据平台应包括数据存储、处理、分析和展示等功能,常用工具如Hadoop、Apache Spark和Flink。数据质量管理则涉及数据的准确性、一致性和完整性,通过建立数据质量评估和监控体系,确保数据分析结果的可靠性。企业应设立数据治理委员会,投资相关工具和技术,提升数据治理的效率和效果。
59 2