# database_s_work

**Repository Path**: mui-pear/database_s_work

## Basic Information

- **Project Name**: database_s_work
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-09-05
- **Last Updated**: 2026-09-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 科目一题库管理与模拟考试系统

## 无数据库、无依赖环境快速运行

电脑只需要安装并启动Docker Desktop，不需要单独安装Python、项目依赖或MySQL。

在项目根目录运行：

```bash
docker compose up --build
```

首次启动会自动完成以下工作：

1. 下载并启动MySQL 8和Python应用镜像。
2. 安装FastAPI、Uvicorn、PyMySQL等后端依赖。
3. 从完整备份初始化数据库，包括2896道题和1133张题目图片。
4. 在`8000`端口启动Web系统。

看到应用启动完成后，浏览器访问：

```text
http://127.0.0.1:8000/
```

演示账号：

- 普通用户：`20260001` / `123456`
- 管理员：`admin` / `admin123`

停止运行时按`Ctrl+C`。需要在后台运行可执行：

```bash
docker compose up -d --build
```

后台运行时使用以下命令停止服务，数据库数据会保留在Docker数据卷中：

```bash
docker compose down
```

## 目录结构

```text
database_s_work/
├── design/                         # 设计过程资料
│   ├── photo/                      # ER图等设计阶段图片
│   ├── question/                   # 开发问题、技术决策与算法问答
│   ├── ref/                        # 课程任务书、报告模板和原始参考资料
│   └── tech_docs/                  # 数据库、系统与算法设计技术文档
├── source/                         # 后端、数据库和离线处理代码
│   ├── core/                       # FastAPI后端应用
│   │   ├── app/                    # 配置、数据库连接、鉴权和应用入口
│   │   │   └── routers/            # 登录、考试、题目图片和统计API
│   │   ├── Dockerfile              # 后端应用镜像构建文件
│   │   ├── requirements.txt        # 运行依赖
│   │   └── requirements-dev.txt    # 测试与开发依赖
│   ├── dataset/                    # 题库数据与数据库定义
│   │   ├── backup/                 # 含表结构、题目和图片的完整SQL备份
│   │   ├── images/                 # 原始题图和解析后的图片文件
│   │   ├── migrations/             # 旧数据库结构升级脚本
│   │   ├── schema.sql              # 空数据库结构、约束、视图和基础数据
│   │   └── *.json / *.md           # 导入、分类、去重、合并和抽查报告
│   └── tools/                      # DOCX解析、导入、爬取、分类和去重工具
│       └── crawl_output/           # 网上题库抓取的原始JSONL结果
├── web/                            # 浏览器前端
│   ├── assets/                     # 页面图片等静态资源
│   ├── css/                        # 公共页面样式
│   ├── js/                         # API请求与前端公共逻辑
│   ├── login.html                  # 用户和管理员登录页
│   ├── index.html                  # 组卷入口与用户工作台
│   ├── exam.html                   # 单选、判断和多选答题页
│   └── stats.html                  # 个人统计与管理员系统统计页
├── tests/                          # FastAPI接口、权限、判分和组卷测试
├── submission/                     # 按课程任务书分类的最终交付材料
│   ├── 01_报告与文档/              # 实践报告、技术文档、问题记录和用户手册
│   ├── 02_图纸/                    # ER图、UML图、数据流和模块结构图
│   ├── 04_数据库/                  # 数据库备份、结构、迁移和质量报告
│   ├── 05_演示材料/                # 答辩演示提纲
│   └── 06_加分项/                  # 六类加分任务的算法、数据和报告
├── docker-compose.yml              # 一键启动应用与完整MySQL题库
├── .env.example                    # 非Docker部署的环境变量示例
├── pytest.ini                      # 测试配置
├── 用户使用手册.md                 # 用户、管理员和维护操作说明
├── 项目开发计划.md                 # 项目阶段、任务与进度记录
└── 工作时长记录.md                 # 开发工时和Agent资源使用记录
```

## DeepSeek Agent题库审核

该功能面向题库维护人员，不属于普通用户网页操作。脚本先用本地算法生成重复题和答案风险排行，再由DeepSeek Agent进行结构化仲裁。API密钥只从环境变量读取，不要写入代码、报告或提交文件。

先安装分析依赖，并设置数据库与DeepSeek配置：

```bash
python -m pip install -r submission/06_加分项/requirements_bonus.txt
export DB_PASSWORD="数据库密码"
export DEEPSEEK_API_KEY="DeepSeek API密钥"
export DEEPSEEK_MODEL="服务商控制台显示的V4 Flash实际模型ID"
```

Windows PowerShell使用：

```powershell
$env:DB_PASSWORD="数据库密码"
$env:DEEPSEEK_API_KEY="DeepSeek API密钥"
$env:DEEPSEEK_MODEL="服务商控制台显示的V4 Flash实际模型ID"
```

仅审核并生成建议，不修改数据库：

```bash
python source/tools/bonus_analysis.py --agent-review --agent-scope high
```

允许Agent仲裁删除高置信重复题：

```bash
python source/tools/bonus_analysis.py --agent-review --agent-resume \
  --apply-agent-deletions --agent-delete-min-confidence 0.90
```

删除模式会先将题目、Agent裁决和图片BLOB写入`QUESTION_DELETION_ARCHIVE`、`IMAGE_DELETION_ARCHIVE`，再在同一事务中删除。存在历史考试或答题引用、图片内容未送审、重复簇裁决冲突的题目会自动阻断。答案校验只生成修正建议，不自动更新`QUESTION.answer`。详细输出位于`submission/06_加分项/02_重复题检测/`、`03_答案正确性/`和`06_大模型与Agent/`。