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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

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介绍资料

以下是一份关于《Django + Vue.js 高考推荐系统》的任务书模板，结合教育场景需求，涵盖志愿推荐、院校信息查询、个性化学习资源推送等功能：

任务书：Django + Vue.js 高考推荐系统开发

一、项目背景

高考志愿填报是考生和家长的核心决策场景，但传统方式依赖人工查询和经验判断，存在信息不对称、匹配效率低等问题。本项目基于Django（后端）和Vue.js（前端）构建高考推荐系统，通过整合院校数据、专业排名、历年录取分数线及考生画像，提供智能志愿推荐、院校对比、学习资源推送等服务，助力科学填报志愿。

二、项目目标

1. 功能目标

考生端功能

• 用户管理
  • 注册/登录（支持手机号/学信网账号绑定）。
  • 完善个人信息（选科、分数、排名、地域偏好、专业兴趣标签）。
• 志愿推荐
  • 智能匹配：输入分数/排名后，推荐“冲-稳-保”三类院校及专业（如“可冲刺的985院校”“稳妥的省属重点大学”）。
  • 条件筛选：按地域、院校类型（综合/理工/师范）、专业类别（如计算机类、医学类）过滤推荐结果。
  • 院校对比：横向对比多所院校的录取概率、专业实力、就业率、学费等数据。
• 信息查询
  • 院校库：查看全国高校基本信息（简介、师资、学科评估结果）。
  • 专业库：了解专业课程设置、就业方向、薪资水平（引用权威数据源如麦可思报告）。
  • 分数线查询：按年份、省份、批次查看院校录取最低分/平均分。
• 学习资源推荐
  • 根据考生薄弱科目推送复习资料（如数学真题解析、英语作文模板）。
  • 提供志愿填报指南（视频课程、政策解读文档）。
• 反馈与优化
  • 考生可标记推荐结果为“有用/无用”，优化推荐模型。
  • 支持收藏院校/专业，生成个人志愿表（可导出PDF）。

管理端功能

• 数据管理
  • 院校/专业数据导入与更新（支持Excel批量上传）。
  • 录取分数线数据维护（按年份、省份、批次分类）。
• 用户管理
  • 查看考生行为日志（如搜索关键词、收藏记录）。
  • 调整考生画像标签（如修正专业兴趣分类）。
• 推荐策略配置
  • 设置推荐算法参数（如“冲”院校的分数线浮动范围）。
  • 启用/禁用特定数据源（如禁用某省份的民间排名数据）。
• 数据可视化
  • 展示系统使用情况（如日活用户数、推荐点击率）。
  • 分析热门院校/专业趋势（辅助运营决策）。

2. 技术目标

• 后端
  • 使用Django REST Framework（DRF）构建RESTful API，支持高并发查询。
  • 集成Pandas/NumPy实现数据清洗与预处理（如分数线标准化）。
  • 通过Celery异步处理考生行为日志（如点击、收藏事件）。
  • 使用Redis缓存热门院校数据（如“清华大学近三年分数线”），降低数据库压力。
• 前端
  • 基于Vue 3 + Vue Router + Pinia实现响应式界面，适配PC/移动端。
  • 使用ECharts/AntV展示院校对比图表（如录取概率趋势图）。
  • 通过Axios与后端API交互，实现推荐结果的动态加载与分页。
• 数据存储
  • MySQL：存储院校、专业、用户等结构化数据。
  • MongoDB：存储考生行为日志（非结构化，便于后续分析）。
  • Elasticsearch（可选）：优化院校/专业搜索性能（支持模糊查询）。

3. 性能目标

• 志愿推荐API平均响应时间：≤800ms（90%请求）。
• 系统支持并发用户数：≥5000（高考填报高峰期压力测试）。
• 数据更新频率：院校/专业数据每日同步一次，录取分数线按省份分批更新。

三、任务分工

四、技术栈

• 后端
  • Python 3.8+ + Django 4.x + DRF
  • Celery（异步任务） + Redis（缓存）
  • MySQL 8.0（主库） + MongoDB 5.0（日志库）
  • Pandas/NumPy（数据处理） + Scikit-learn（可选，用于机器学习模型）
• 前端
  • Vue 3 + Vue Router + Pinia（状态管理）
  • Ant Design Vue（UI组件） + ECharts（数据可视化）
  • Axios（HTTP客户端） + Vant（移动端组件库，可选）
• 部署环境
  • 服务器：Linux（Ubuntu 22.04）
  • Web服务器：Nginx + Gunicorn（Django）
  • 容器化：Docker（可选，用于环境隔离）
  • 云服务：阿里云ECS（生产环境） + 对象存储（OSS，存储院校图片）

五、开发计划

六、交付成果

1. 代码与配置：GitHub仓库（含Django后端、Vue前端、算法脚本）。
2. 文档：需求分析报告、API文档、部署手册、测试报告。
3. 系统：可运行的高考推荐系统（含管理后台）。
4. 数据文件：清洗后的院校/专业数据（CSV格式）、训练好的推荐模型（Pickle格式）。

七、风险评估与应对

八、验收标准

1. 志愿推荐API在800ms内返回结果（90%请求）。
2. 推荐准确率：考生采纳推荐的院校比例≥60%（通过用户反馈统计）。
3. 系统支持5000并发用户，错误率≤0.5%。
4. 管理后台可实时查看推荐策略效果（如“冲”院校的点击率）。

项目负责人（签字）：
日期：

备注：

1. 若数据量较小（如仅覆盖部分省份），可简化算法（如仅用规则引擎推荐）。
2. 推荐结果可结合运营规则（如合作院校优先展示）进行人工干预。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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