程序聚合 软件案例 在线考试平台-快考题

在线考试平台-快考题

2025-07-10 22:29:34
行业:企业服务、在线教育
载体:网站、小程序
技术:Java、PHP、Vue、MySQL

业务背景

1、公司自营面向企业和个人服务的在线考试系统SaaS平台
2、公司坚持一流管理,提供一线服务,缔造一线稳定技术,满足多样化在线培训需求,提供搭建客观公平独立的考试平台

功能介绍

快考题在线考试系统的功能特点主要包括以下几点:

广泛适用性:

灵活性强:适用于企事业单位、学校、培训机构等多种场景。
题库管理:

灵活设置:支持根据部门、专业、班级、科目等进行题库设置。
多样导入:支持手动逐题输入或批量导入,包含多种题型和多媒体素材。
考生管理:

高效分类:考生分组功能强大,可根据部门、专业等类别进行分类管理。
考试管理:

防作弊功能:确保考试公正性。
灵活设置:满足不同考试需求。
数据分析:

自动阅卷:系统自动完成阅卷工作。
详细报表:生成详细数据报表,直观展示考试结果。
个性化建议:帮助教师了解学生情况,为学生提供个性化学习建议。
性价比高:

免费注册:系统注册免费,支持一定次数的创建限制,适合小型企业和工作室。
高级会员:提供无限制服务,支持万人同时考试,功能更完善,适合中大型企业和教育培训机构。

项目实现

在线考试系统的 SaaS 平台,作为项目经理,从立项开始全程参与项目的管理、设计、开发、运营、维护。
● 使用技术栈:PHP、Mysql、VUE、Nodejs、Uniapp、Redis、MongoDB、RabbitMq、Java、Socket、Docker、Nginx、Electron等
● 第三方服务:阿里云服务器、PolarDB、OSS、CDN ;百度云人脸识别、实人认证;腾讯云直播、屏幕采集、点播;微信公众号、小程序、微信支付、红包;支付宝支付等
● 功能特点:随机组卷、模拟练习、防作弊、批卷、视频录制、视频监考、人脸比对、实时拍照、屏幕采集、培训、题库上传、自动纠错、自定义富文本编辑器、综合比对、成绩分析、问卷、题库刷题等等
● 产品:PC、Wap 、微信公众号、小程序、App 、桌面应用客户端
● 10W+注册用户
● 400W+使用人数
● 2021年建党100周年,承办上千场党建竞赛考试,单场考试最多参与十几万考生
● 全国范围大中小企业、机构、政府、学校合作,为多家企业打造专属定制开发

示例图片视频


nino
24小时内活跃
方向: 后端-PHP、前端-Web前端、
交付率:100.00%
相似推荐
智能Web异常流量多级检测系统
三级检测引擎 毫秒级初筛层 轻量CNN模型(35k参数)实时过滤流量: 正常请求:直接放行(耗时2-5ms) 可疑请求:转大模型复检(如含/admin.php?id=1'等非常规参数) 特征处理:URL标准化 + 词向量嵌入(16维) 语义级复检层 DeepSeek-R1-Qwen-1.5B微调模型: LoRA技术更新0.1%参数(rank=8, alpha=16) 识别复杂攻击逻辑(如<script>alert(document.cookie)</script>伪装为Base64) 混合精度推理:GPU用FP16(600ms/请求),CPU回退FP32 人工验证层 双模型冲突样本自动推送前端(如CNN判异常但大模型置信度<85%) 安全专家通过交互界面审核(带攻击特征高亮提示) 可视化系统 实时监控看板: deepseek_mermaid_20250709_4410a7.png 三维特征空间:PCA降维展示攻击聚类(如SQL注入聚集在Z轴高危区) 批量处理:支持万级URL文件上传,平均4.5分钟完成100条分析
深海超低频电化学矢量水听器定位系统研发
通过将预处理后的水声数据输入到网络中,模型根据要求分割多个快拍,对每个快拍进行doa估计。CNN-CBAM 混合深度学习模型构建,设计双卷积层与注意力机制的级联结构;创新性KANsformer 混合架构,将样条激活函数与Transformer 机制结合,建立等边三角形阵列模型。在深海低频高噪声下实现精确doa估计。
qq浏览器搜索智能问答项目-立知
输入端进行统一垂类意图识别,通过意图将输入根据配置路由到对应的智能问答架构 系统,同时可降低额外非对应意图请求,节省模型算力。 通过插件配置的方式根据不同垂类建设对应知识索引库,支持 prompt 微调,以及模型 微调。 知识库方面,重点建设rag垂类优质数据
法兰盘缺陷检测
1.产品样本数据采集 系统支持对产品缺陷样本进行采集,构建高质量缺陷数据库,为后续检测模型的训练与优化提供数据支撑。 2.检测模型配置 提供灵活的生产模型导入功能,支持用户根据实际需求配置模型参数,确保模型适配不同生产场景。 3.智能瑕疵检测 通过高精度工业相机实时采集产线产品图像,经图像增强、去噪等预处理后,调用AI检测模型进行自动化缺陷识别,并将检测结果(含缺陷位置、类型等)直观呈现在交互界面上。 4.数据统计与分析 实时生成检测数据展示,动态统计不良率、缺陷出现率等关键指标,帮助用户快速定位原材料或工艺问题,为生产优化提供数据依据。 5.智能预警与干预 支持自定义缺陷报警阈值(如单类缺陷连续出现次数),触发报警后自动推送通知至生产终端,辅助用户及时干预异常工况,避免批量质量问题发生。
通信系统仿真matlab代码,python代码等
在OFDM MIMO系统开发中,我独立负责了整个项目的需求分析、设计与实现。我采用了MATLAB进行系统建模,利用OFDM技术进行信号调制与解调,并实现了MIMO系统的多天线配置与信号处理。具体工作包括参数配置、子载波映射、IFFT/FFT变换、循环前缀添加、信道估计与均衡、以及性能评估等关键功能。同时,我还研究了PAPR抑制技术和MIMO的空间复用方案,以优化系统性能。通过独立完成这些任务,我深入理解了OFDM MIMO系统的核心原理及其在实际应用中的关键技术。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程序聚合 | 浙ICP备2021014372号
人工客服