java学生成绩管理系统+详细论文(doc毕业设计论文)

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1、摘要目前,学校工作繁杂、资料重多,管理信息系统已进入高校,但还未普及,而对于学生成绩管理来说,还没有一套完整的、统一的系统。因此,开发一套适和大众的、兼容性好的系统是很有必要的。根据开发要求,它主要应用于教育系统,完成对日常学生成绩的录入查询更新删除等管理操作,实现学生成绩管理的计算机化。开发学生成绩管理系统可使学院教职员工减轻工作压力,比较系统地对教务、教学上的各项服务和信息进行管理,同时,可以减少劳动力的使用,加快查询速度、加强管理。本论文叙述了现在高校学生成绩管理的现状以及JAVA语言和一些

2、开源框架的概况。重点介绍了学生成绩管理系统的实现过程:包括系统分析、系统调查、数据库设计、功能设计、系统物理配置方案、系统实现、系统测试以及系统功能简介。关键词:JSP,J2EE,学生成绩维护系统,MySQL,Hibernate,Struts46AbstractAtpresent,theschoolworkisnumerousanddiverse,materialisheavy,themanagementinformationsystementersintotheuniversity,butdoe

3、snotpopular,butregardingthestudentachievementmanagement,doesnothaveasetcompletelyandunificationsystem.Therefore,developsasetsuitable,populaceandcompatiblegoodsystemisverynecessary.Accordingtothedevelopmentrequest,itmainlyappliesintheeducationalsystem,

4、completestodailystudentachievementmaintenanceoperationsandsooninputinquiryrenewaldeletion,realizesstudentachievementmaintenancecomputerizing.Developingthestudentachievementmaintenancesystemcanlettheinstituteteachingandadministrativestafftoreducethewor

5、kingpressure,comparewithsystematicallytotheeducationaladministration,teachingeachserviceandtheinformationcarriesonthemanagement,simultaneously,canreducethelaborforcewhichisused,speeduptheinquiryspeed,strengthenthemanagement.Thepapernarratedthepresentu

6、niversity’sstudyresultmanagementinthepresentsituationandtheJAVAlanguageandsomeopensthesourceframeofthesurvey.Introducedtherealizesprocessofthestudentachievementmanagementsystem:Includingthesystemanalysis、thesysteminvestigation、thedatabasedesign、thefun

7、ctionaldesign、thesystemphysicsdispositionplan、thesystemrealize、thesystemtestandtheSystemIntroduction.Keywords:JSP,J2EE,Studentperformancemanagementsystem,MySQL,Hibernate,Struts46目录第一章绪论41.2项目开发的目标41.3项目提出的意义4第二章系统开发主要运用技术及开发模式62.1系统开发技术介绍62.1.1JSP技术62

8、.1.2JavaBeans技术72.1.3HTML及JavaScript技术72.1.4Struts技术92.2开发工具介绍92.2.1Eclipse简介92.2.2Tomcat简介102.3开发模式介绍102.4数据库技术132.4.1关系数据库模型132.4.2规范化132.4.3MySQL简介142.5软硬件环境15第三章系统需求分析163.2系统构架163.3用户需求173.3.1学生的需求173.3.2老师的需求173.3.3管理员的需求173.4数据需求分析173.4.

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