融合门户
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25-5-08 04:48
随着信息技术的发展，大学综合门户作为信息集成的核心平台，其重要性日益凸显。为了提升用户体验及功能智能化水平，本研究引入了大模型训练技术，通过深度学习方法对用户行为数据进行分析，从而实现个性化服务推荐。
首先，系统架构设计采用微服务模式，将门户划分为多个独立模块，如课程管理、学生事务处理等。每个模块都基于Spring Boot框架开发，确保系统的可扩展性和灵活性。
其次，在大模型训练部分，我们选择了Transformer架构作为基础模型。该模型经过预训练后，在特定任务上进一步微调以适应校园环境需求。以下是模型训练的基本流程：
model = TransformerModel()
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(epochs):
for batch in dataloader:
input_ids, labels = batch
outputs = model(input_ids)
loss = loss_fn(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
最后，数据库采用了PostgreSQL，通过优化查询语句和索引设置提高了数据访问效率。此外，还实现了API接口文档自动生成工具Swagger，便于开发者快速了解并接入各模块功能。
综上所述，本项目不仅展示了如何利用先进技术改善教育信息化建设，同时也提供了完整的源码供参考学习。未来工作将进一步探索更多应用场景下的技术创新点。
