项目需求分析

目标用户群体的需求和竞争对手调研

确定题库的基本功能,如题目浏览、在线练习、模拟考试、错题集等。

考虑高级功能,如个性化推荐、学习进度跟踪、成绩分析等。

体验设计

设计清晰、直观的用户界面。确保界面友好,易于导航。

架构设计

运用主流的docker、mybatis plus、lombok减轻代码的复杂性

定向收集数据

通过各考试网的公开数据, 转换成在线题库, 充实数量的同时减少工作量

用户数据分析

通过用户的选择, 可以分析用户的偏好和趋向, 并且在AI的加持下可以给用户提供解题分析

性能评估

我们通过回溯用户操作日志来优化压力测试,并利用用户行为日志进行深入分析。

用户平均请求
28.35

每位用户平均每天登录时会请求28.35次。

每天平均登录用户
219.82

每年增长新增用户量为2~3万, 每天登录用户约为219.8182人, 其中新增用户约为67.3182人(平均)

最大QPS
231

因为公众号引流, 流量可能会急剧增加, 系统具备足够的峰值容错能力

稳定性
99%

错误来源自分布式数据库分析各时段sql导致磁盘占满


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学员心声

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为每一位渴望提升学历的专科生提供定制化学习方案,帮助他们在专插本考试中取得优异成绩。

更新日志

Changelog

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2024/8

1. 引入redis主从集群

2. 代码生成简易的后台管理服务

3. 利用AI识别题目和选项, 补充没被填写的考点和解析

, 达到优化试题质量和解决部分试题答案错误的效果

1. 转换为uniapp项目

2. 重新调整页面主体布局, 更像一个APP

3. 将插本资料整合成同一个小程序中, 减少维护工作量

4. 适配微信新的用户隐私信息授权政策

5. 为后续的考研扩展做准备

总结

这个项目虽然并发量不算庞大,但正是这样的规模,为新技术的落地提供了理想的试验场。结合先进的AI算法, 对现有题库中的题目进行深度分析, 补充考题分析, 修正因为图文识别产生的错别字, 可以省去大量的编辑工作。也有助于减少了教师在考题分析和答卷审阅上的工作量, 让自主答题成为可能。