学生信息管理系统

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后端技术在学工管理系统与人工智能应用中的融合实践

2025-09-18 08:56
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小李:最近我们在做学工管理系统的升级,想加入一些AI功能,你有什么建议吗?

小张:可以考虑用Python做后端,结合Flask或Django框架,实现数据处理和模型集成。

招生信息管理系统

小李:那具体怎么实现呢?比如学生信息分析?

小张:我们可以用Pandas处理数据,然后用Scikit-learn训练一个分类模型,预测学生的学业表现。

小李:听起来不错,能给我看个例子吗?

小张:当然,以下是一个简单的后端API示例:

from flask import Flask, request, jsonify

import pandas as pd

学工系统

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

app = Flask(__name__)

# 模拟数据

data = pd.DataFrame({

'study_hours': [2, 5, 3, 8, 4],

'attendance': [90, 80, 70, 95, 85],

'result': [0, 1, 0, 1, 1]

})

X = data[['study_hours', 'attendance']]

y = data['result']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = RandomForestClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

@app.route('/predict', methods=['POST'])

def predict():

data = request.json

prediction = model.predict([[data['study_hours'], data['attendance']]])

return jsonify({'prediction': int(prediction[0])})

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

小李:这个API可以用于学工系统中,用来预测学生是否可能挂科,对吧?

小张:没错,这样后端就可以提供智能分析能力,提升系统的智能化水平。

小李:明白了,感谢你的分享!

小张:不客气,有需要随时交流。

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