前端后端技术比论文？ 前端和后端哪个难度大？

计算机软件论文参考

计算机软件论文 范文 一：计算机软件开发中分层技术研究 摘要：在信息化建设水平不断提高的情况下，计算机软件在这一过程中得到了十分广泛的应用，此外，计算机软件开发在这一过程中也越来越受到人们的关心和关注。软件开发技术最近几年得到了很大的改进，这些技术当中分层的技术是非常重要的一个，所以，我们需要对其进行全面的分析和研究。

在软件开发领域撰写论文时，可以参考以下类型的文献作为参考：学术期刊论文：包括在计算机科学、软件工程等领域的学术期刊上发表的研究论文。会议论文：包括学术会议上发表的与软件开发相关的研究论文。学术书籍：涵盖软件开发原理、方法、技术和最佳实践的学术书籍。

以下是软件技术毕业论文可参考的文献： php及MVC框架相关研究 [1] 罗维. 基于PHP的MVC框架核心技术研究与实现[J]. 电脑编程技巧与维护. 2013：该文深入探讨了基于PHP的MVC框架核心技术，对软件技术专业的学生在开发web应用时具有指导意义。

随着我国经济的快速发展，迅速带动了我国计算机的发展。人们可以通过对计算机应用的掌握，从而解决我们身边各种问题。下面是我为大家整理的计算机应用专科毕业论文，供大家参考。

微信小程序毕业设计-体育课评分系统项目开发实战(附源码+论文)

微信小程序体育课评分系统项目开发实战是一个适用于计算机专业学生的毕业设计项目，以下是该项目的核心内容和特点：开发环境：项目采用微信小程序开发工具作为前端，结合java技术作为后端，构建了一个完整的体育课评分系统。

项目开发环境包括微信小程序开发工具和Java作为后端。前端界面设计简洁，后端逻辑处理高效。项目采用MySQL数据库，兼容性强，支持跨平台使用。系统设计分为软件功能模块设计和数据库设计。功能模块设计旨在满足用户在试题信息管理、在线考试、查看成绩等方面的需求。

选择开发框架：微信小程序提供了一套完整的开发框架，包括WXML、WXSS和JavaScript等。搭建开发环境：下载并安装微信开发者工具，创建新项目，配置项目信息。界面设计与布局：设计评分界面：包括评分项、评分标准、评分输入框等。布局优化：确保界面简洁明了，易于用户操作。

项目概述：目标：为计算机专业学生的毕业设计或小程序学习者提供一个实战项目，即某大学城就餐推荐系统。完成度：项目已调试完毕，包含完整的源码、数据库、相关文档和演示录像。开发环境与技术：前端：微信小程序开发工具。后端：Java技术。框架：SSM框架和vue。

项目包含源码、数据库、演示录像等，可直接用于毕设或课程设计。项目基于微信小程序开发工具和Java后端。主要功能包括管理员和普通用户管理、动漫论坛信息分类、在线发言交流、收藏信息查看与帖子发布等。系统结构简洁，设计合理，为后期维护和扩展奠定基础。系统设计包括功能模块、数据库设计及系统项目截图。

vue.js类毕业论文文献都有哪些?

Vue.js类毕业论文文献主要包含以下几类：期刊论文：主要期刊：包括《工业控制计算机》、《信息技术与信息化》、《电子技术与软件工程》、《电脑知识与技术》等多种期刊。

从2017年到2020年，关于Vue.js的学术文献总计30篇，其中期刊论文占比24篇，专利文献为6篇。相关期刊涵盖18种，包括《工业控制计算机》、《信息技术与信息化》、《电子技术与软件工程》等。作者群体包括刘德建、念秦、方振华等。

基于 Vue.js 的志愿者监控管理系统实现 期刊：《电子制作》 | 2021 年第 016 期摘要：本文设计并实现了一个基于 Vue.js 的志愿者监控管理系统，旨在简化救援行动流程，降低入门门槛，提高志愿者队伍的搜救效率与人员安全保障。

基于Vue技术的毕业论文与专利文献主要包括以下这些：期刊论文： 《基于Vue构建现代化博物馆可视化应用》：发表于《电脑知识与技术》2021年第014期，探讨了博物馆应用现状，介绍了如何使用Vue实现现代化博物馆可视化应用。

本文整理了10篇与Vue主题相关的毕业论文文献，旨在为Vue选题相关人员撰写毕业论文提供参考。 《创建Vue组件npm包实战分析》发表于《计算机与网络》期刊，探讨了Vue组件npm包的实践与分析。

[期刊论文]基于Vue构建现代化博物馆可视化应用 期刊：《电脑知识与技术》 | 2021年第014期 摘要：探讨博物馆应用现状，利用知识图谱优势，介绍可视化应用构建过程及如何使用Vue实现现代化博物馆可视化应用。

【论文笔记】CenterFusion:Radar+Camera融合

CenterFusion是一个创新的雷达与摄像头融合方法，它通过结合摄像头的初步3D检测与雷达特征，实现了对目标3D信息的精确估计。以下是关于CenterFusion的详细解 技术核心： 融合策略：CenterFusion将摄像头的初步3D检测结果与雷达特征相结合，这种融合策略使得系统能够更准确地估计目标的3D信息，如深度、旋转和速度。

CenterFusion是一种结合雷达与相机信息的多传感器融合算法，用于提升3D目标检测效果。以下是关于CenterFusion算法的详细解 算法核心： CenterFusion算法：通过将图像初步检测结果关联至雷达特征图，并结合图像特征进行精确的3D目标边界框估计。

本文提出CenterFusion算法，将图像初步检测结果关联至雷达特征图，生成雷达特征图RFmap，结合图像特征进行精确的3D目标边界框估计。使用关键点检测网络进行初步3D检测，提出基于视锥的雷达关联算法，将雷达检测映射至图像平面，以创建特征图，融合特征来估计目标深度、旋转和速度。

CenterFusion， 一个雷达与摄像头融合的创新方法，通过将摄像头的初步3D检测与雷达特征相结合，实现了对目标3D信息的精确估计，包括深度、旋转和速度。尤其在速度检测上，利用雷达信息显著提高精度，无需依赖时间信息。在nuScenes数据集的3D目标检测任务中，CenterFusion表现出色，超越了基于摄像头的传统检测方法。