软件开发
0 引言
随着社会逐渐进入信息化时代，网络已成为人们生活中的重要组成部分，在享受互联网为生活带来便捷的同时，网络也越来越多的挤占人们的业余时间。这种现象在当代大学生中表现得尤为明显，导致学生没有时间也没有动力走出室内，到户外进行足够的体育锻炼[1]。
为了激发人们的健康锻炼和健康生活的意识，运动软件便应运而生。这类软件通过实时地记录用户的运动数据和身体指标来反映用户当前的运动表现，并且在运动软件中融入了社交的功能，进一步地鼓励人们去主动地关注自我的身体状态。本文基于这一角度，提出了大学校园范围内的个人健康管理平台，通过将大学体育课和学生个人课外运动的数据记录到数据库，后台进行数据分析，为学生的体质健康给出提示，并给出相关的运动和饮食建议，从而提升大学生对个人体质健康的关注度[2]。本系统提供如身体质量指数BMI 的参考指标等供用户参考。
1 需求描述
基于数据库技术的大学生健康管理平台是利用数据库技术对学生的运动数据进行结构化管理，将处理过的数据进行可视化，展现给学生用户。本系统采用具有较好的独立性和安全性的B/S架构于SSM框架技术，
结合Web开发及React前端技术进行设计与开发。用户通过Web段登录，可以自主地录入个人运动的情况，并查看系统分析后给出的运动状态指标和饮食建议。
2 数据库设计
基于数据库技术的大学生健康管理平台采用MySQL作为数据库管理系统，MySQL是目前最流行的关系型数据库之一，具有体积小、速度快、开源等特点，在Web开发方面得到了广泛的应用[3]。
根据需求分析阶段的讨论，本系统的数据库共包含五张表，分别为user（用户表）、food（食品表）、sport（运动表）、user_food_history（用户饮食记录表）和user_ sport_history（用户运动记录表），分别如表1至表5所示。表1    user（用户表）
字段名数据类型长度是否为空说明UserID Int10否主键UserName varchar10否无UserPwd varchar20否无UserRole varchar10否无表2    sports（运动表）
字段名数据类型长度是否为空说明
SportsID Int10否主键SportsName Varchar10否无SportsCate Varchar20否无ConsumeEnergy Varchar10否无表3    food（食品表）
字段名数据类型长度是否为空说明
FoodID Int10否主键FoodName Varchar10否无FoodCate Varchar20否无FoodEnergy Varchar10否无表4    user_sport_history（用户运动记录表）
字段名数据类型长度是否为空说明
ID Int10否主键
UserID Varchar10否外键SportsID Varchar10否外键SportsTime Varchar10否无SportsDate Datetime/否无表5    user_food_history（用户饮食记录表）
字段名数据类型长度是否为空说明
ID Int10否主键
UserID Varchar10否外键
FoodID Varchar10否外键FoodQuantity Varchar10否无MealDate Datetime/否无3 系统设计
首先，系统前端的实现利用了React框架来构建UI，通过在React中传递多种类型的参数，帮助渲染UI界面、静态HTML DOM元素、传递动态变量等。其次，后端代码使用Spring Boot作为开发框架，该框架
能够提供控制反转特性的容器，通过依赖注入实现控制反转来将对象生命周期容器化，从而实现持久化的数据访问。
基于数据库技术的大学生健康管理平台
高义景，王永盛，乔雨（通讯作者）
（南京工业大学浦江学院，江苏南京，211200）
基金项目：本文受南京工业大学浦江学院2020年大学生创新创业训练计划立项项目支持，项目编号：P J20201390524。
摘要：为了更好地将信息技术应用于对大学生的健康管理，提出利用数据库技术对大学生健康数据进行管理和分析。系统采用B/S架构，利用MySQL作为后台数据库，结合SSM框架、React等技术，实现对大学生运动、健康方面信息的可视化管理，并通过数据分析给出相应的饮食和运动方面的建议，来提升大学生对自身健康指标的关注度。
关键词：健康运动数据；MySQL数据库；SSM框架；数据分析
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ssm框架实现登录功能
Ajax异步通信，相较于传统的Ajax配置和操作的复杂程度[4]，Axios在降低复杂度的同时也能实现直接在node.js中发送http请求。数据管理的分页功能则是采用MyBatis的分页插件PageHelper，首先在插件PageHelper中分装好SQL 语句，再由MyBatis读取封装好的SQL语句，从而实现数据的分页效果。
■3.1 功能模块划分
本系统在设计的过程中按照设计的简便性、实用性以及准确性要求，对系统的功能模块及具体实现进行
了详细的设计，主要功能包括（如图1所示）：用户及管理员的注册和登录模块、用户个人信息管理模块、运动数据可视化展示模块和健康饮食的建议管理。
■3.2 功能模块实现及说明
本系统主要包括平台用户的登录注册功能，个人信息的管理以及对运动数据和饮食食品数据的管理和查看，具体说明如下：
（1）登录和注册功能：针对管理员和学生的不同的用户角，系统给与不同的功能权限，学生可以申报自己最新的运动数据并查看已有的信息，但是对于平台提供的健康数据分析以及饮食的建议只有可查看的权限；管理员角的账号只能是由超级管理员进行分配，不提供自行注册的功能，只可登录已分配的账号，进入系统后可以查看学生的运动相关的数据，同时可以实时发布通知公告等。（2）个人信息管理功能：在这部分功能里，用户可以对自己的登录信息进行管理，比如用户可以自行修改自己的登录名、密码、个人头像等。同时，系统也能够为用户的信息提供可靠的信息服务，确保在用户名和密码均输入正确的情况下才能正常登录系统，进而使用系统的功能，否则将给出登录失败的提示；当连续三次输入有误时，系统将对该账户进行限定时间后登录，通过这样的措施来保证系统的可靠依赖canvas类库中的ZRender，能够方便直观地提供具有生动性、可交互的个性化图表，在本项目中实现如图2所示。此外，此模块的功能会结合运动项目和食物本身的特点与用户运动数据之间的联系，综合给出饮食方面的建议，供学生日常生活参考。
图2    数据处理后展示示例
4 小结
本系统是基于“做阳光下的大学生”的活动背景下设计的一款针对大学生健康运动和饮食的平台，针对目前大学生的体质体能数据，利用数据库技术进行数据的可视化管理，并对数据进行分析，并进一步地给出具有针对性的运动和饮食建议，从而达到鼓励大学生“放下手机，拥抱自然”的积极性，提升大学生增强自我体能锻炼的意识。
参考文献
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＊ [3]王丹，孙晓宇，杨路斌，高胜严.基于SpringBoot的软件统
（下转第57页）
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软件开发
下，根据用户指定的置信度阈值来确定理想规则集合。对于第三次迭代产生的频繁项L3而言，需要计算BC出现时E出现的概率，即置信度C BC→E=0.5/0.5=1，此时置信度最大；计算BE出现时C出现的概率，即置信度C BE→C=0.5/0.75=0.67；计算CE出现时B出现的概率，即置信度C CE→B=0.5/0.75=0.67。可见，如果设置置信度为1，则产生的简单关联规则是（BC）→（E）；若设置置信度为0.6，则产生的简单关联规则将是（BC）→（E）、（BE）→（C）和（CE）→（B）。
3 模型建立及结论
使用Clementine对某学院同一专业借阅的图书进行分析。在分析前，首先对数据进行准备工作，同一人名下借阅同种类型、多本图书计一本，样本中总人数为85人，清洗掉只借一本的10人，得到借阅至少两本的可进行关联分析的人数为75，书籍借阅种类共计46种；将数据库中的事务类型表转换成事实表，得到事务总量T为75，项目为46。通过Var.file节点读入数据，将Moedling中的Apriori 节点放入，在字段的后项和前项中引入所有需要分析的项目。为能选出理想模型，设置最低支持度阈值为10%，最小规则置信度设置为50%，分析结果如下表2所示。
表2    Apriori关联分析结果
序号后项前项支持度 %置信度 %提升1TP311�561 = T TP274 = T13�360�01�956
2TP312C = T TP393 = T10�650�01�875 3TP311�561 = T TP312JA = T13�350�01�63
4TP312JA = T TP312PH = T and
TP312C = T13�350�03�75
5TP311�561 = T TP312 = T and
TP312C = T13�350�01�63其中1号规则的含义是：借阅TP393（计算机网络）同时会借阅TP312C （程序语言、算法语言，C语言），支持度和置信度都大于设定阈值，提升度（L）>1，说明规则具有现实意义，组合方式有效。4号规则的含义是借阅TP312PH（程序语言、算法语言，PHP语言） 和TP312C （C语言）的同时会借阅TP312JA（JAVA语言） ，并且它的提升度（L）是最高的，说明实际指导意义相对最大。简单规则的分析结果可应用于优化图书馆书籍的收纳分类和图书兴趣推荐方面。将同一大类书籍按照借阅的关联规则合理规划摆放区域，可方便读者一并借阅；通过优化借阅路径，在摆放专业相关分类书籍的同时，覆盖一部分交叉学科书籍，有助于学生补充综合性知识，使学生能获得多元的理论基础和视角。
参考文献
＊ [1]薛薇，陈欢歌编著.基于Clementine的数据挖掘.北京：中国人民大学出版社,2012:8-13
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出的检测方法在有效降低了错误识别率的基础上，能够更好地对细小裂缝以及微灰度差异的裂缝进行精准检测。通过本文论述，可将自适应阈值引入到公路交通建设的公共环节当中，更加全面地提升公路质量，为实现公路的自动化建设提供新技术、新思路。
参考文献
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（上接第25页）
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（上接第52页）
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