基于Spring Cloud & Alibaba 微服务技术架构设计
框架采用经典的MVC模式，将业务逻辑、数据访问和表示层分离，使得代码结构清晰，易于维护和扩展。
框架内部采用模块化设计，将不同的功能模块进行拆分，提高了代码的复用性和可维护性。
框架集成了Spring security安全框架，提供了完善的安全机制，包括用户认证、角色授权、访问控制等。
框架提供了丰富的组件类型和工具选项，可以快速实现各种功能的应用，提高了开发效率。
AI考研择校系统是一款基于人工智能技术的考研择校辅助工具。他可以根据考生的个人情况和需求，智能推荐最适合的院校和专业，帮助考生更加科学、合理地进行择校。
考研报录大数据收录了全国各大院校考研报名和录取数据的数据库。可以帮考研学子了解各个院校的报录比、拟录取人数、实际录取人数、复试线等多个方面的数
据。
从而更好地制定考研策略，提高录取成功率。
用户学情分析是对考研学生的学情进行深度挖掘和分析，以便更好地了解考研学生的学习情况和需求，追踪考生学习行为，了解考生学习效果，为考生提供更有针对性的学习建议和帮助。
支持用户随时获取信息和服务，为用户带来更加便捷、高效、智能的体验。
强大的性能支持，同时处理多个任务，方便查看数据文件，轻松提升工作效率。
同步pad轻松携带高效工作，支持多任务同时运行，让您轻松应对各种复杂场景。
远程智能控制，实时查看监控画面，提前预警潜在故障，让生活更智能，更便捷。
帮助教培机构收集、整理和分析海量的考研相关数据，为决策者提供准确全面的数据支持，并制定科学合理的教育政策。
借助大数据技术评估学生进度和学习效果，帮助教师更好地了解学生学习情况，并制定更好地学习计划。
通过对历年考研数据的分析对比，可以发现试题规律和趋势，为考生提供更准确的考试预测和建议。
通过有效分析学生的学习数据和学生行为模式，可以预测学生在未来的考研中的表现和发展趋势。
大数据技术可以帮助教培机构更准确的了解目标市场和潜在客户的需求和爱好，从而实现精准营销和招生。
大数据技术可以帮助教培机构更好地了解教学资源和课程设置的使用情况，发现资源浪费和存在的不足问题。
The solution for the intelligent postgraduate examination platform in big data.
