KIKP台球助教系统的技术架构采用了微服务架构模式,确保系统的高可用性、可扩展性和可维护性。前端部分采用React框架构建,以其组件化的开发模式和高效的性能表现,为用户提供流畅、美观的界面体验。后端则选用SpringBoot框架,利用其强大的依赖注入和自动配置功能,快速搭建稳定可靠的服务端应用。数据库层面,系统采用MySQL作为主数据库,结合Redis等缓存技术,提升数据访问速度和系统响应能力。AI算法作为系统的核心驱动力,通过TensorFlow等深度学习框架实现,为学员提供的动作分析和个性化教学建议。
选择React作为前端框架,是因为它能够在保证性能的提供丰富的组件库和便捷的开发体验,有助于快速迭代和优化用户界面。SpringBoot作为后端框架,则因其“约定优于配置”的理念,大大简化了企业级应用的开发流程,降低了开发成本。TensorFlow作为AI算法的实现平台,其强大的计算能力和丰富的算法库,为系统提供了坚实的智能分析基础。这些技术栈的选择,不仅保证了KIKP台球助教系统的稳定运行和高效性能,还为系统的未来扩展和升级奠定了坚实的基础。