【苍穹外卖项目】

黑马苍穹外卖项目

第一集:前后端环境配置

在黑马提供的百度网盘链接(如下):黑马苍穹外卖百度网盘链接 找到资料.rar,下载到本地并解压,(注意,一定不要用在线解压缩工具,我当时为了省事,用的在线解压缩工具解压的.rar工具,最后就发现解压缩出来的代码运行报错,文件总是存在在他不该存在的位置,后俩下了解压缩工具解压缩,就没遇到这种问题了。)

1.在 资料\day01中包含前端运行环境,将里面的nginx拿出来放在(全英文的路径下,否则报错),然后双击运行nginx.exe就可以运行,我的电脑双击之后,快速闪一下类似于cmd的黑色命令行窗口就已经运行成功了,(大家都是这样的吗?)

2.打开数据库,根据视频导入黑马老师给的数据,打开idea,把关于数据库密码的部分修改成自己数据库的密码,运行代码。

3.在网页上输入localhost:8080回车,发现页面打不开。
页面报错
然后你用任务管理器查看,却发现nginx是有进程的,我也不知道为什么会这样,反正把端口号改一下就好了,但是如果端口号被占用了,nginx应该运行不起来才对啊,不清楚。
4.修改nginx文件夹下的 nginx-1.20.2\conf\nginx.conf文件,打开它,在这里修改,
同时打开idea中 资料\day01\后端初始工程\sky-take-out\sky-server\src\main\resources\application.yml ,
5.参考这个文章,把nginx中三处,和id

如果您下载了本程序,但是该程序存在问题无法运行,那么您可以选择退款或者寻求我们的帮助(如果找我们帮助的话,是需要追加额外费用的)。另外,您不会使用资源的话(这种情况不支持退款),也可以找我们帮助(需要追加额外费用) 微信小程序是腾讯公司基于微信平台推出的一种轻量级应用形态,它无需用户下载安装即可在微信内直接使用。自2017年正式上线以来,小程序凭借其便捷性、易获取性和出色的用户体验迅速获得市场认可,并成为连接线上线下服务的重要桥梁。 小程序的核心特点包括: 零安装:用户只需通过微信扫一扫或搜索功能,即可打开和使用小程序,大大降低了用户的使用门槛和手机存储空间压力。 速度快:加载速度相较于传统的HTML5网页更快,依托于微信强大的基础设施,能够实现近乎原生应用的流畅体验。 跨平台兼容:开发者一次开发,即可在多种终端设备上运行,免除了复杂的适配工作,大大提高了开发效率。 社交属性强:小程序可以无缝嵌入微信生态,支持分享至聊天窗口、朋友圈等社交场景,有利于用户间的传播和裂变增长。 丰富接口能力:提供丰富的API接口,可调用微信支付、位置服务、用户身份识别等多种功能,方便企业进行商业服务的集成与拓展。 目前,微信小程序已经覆盖了电商购物、生活服务、娱乐休闲、教育学习、工具助手等多个领域,为数以亿计的用户提供便捷的服务入口,也为众多商家和开发者提供了新的商业模式和创业机会。随着技术的不断升级和完善,小程序已成为现代移动互联网生态中不可或缺的一部分。
### 关于苍穹外卖项目的实验报告与资料示例 苍穹外卖项目是一个典型的软件开发项目,其生命周期包括开发环境、测试环境和生产环境的部署过程[^1]。在生产环境中,项目需要经过严格的测试以确保其稳定性和可靠性,最终对外提供服务。此外,苍穹外卖项目可能涉及后端服务、数据处理和模型训练等技术环节,这些内容通常会在实验报告中详细描述。 以下是一份关于苍穹外卖项目的实验报告示例: #### 1. 实验目标 本实验旨在实现并验证苍穹外卖项目的功能模块,包括订单管理、用户管理、配送调度等核心功能,并通过部署到生产环境来测试系统的稳定性。 #### 2. 系统架构 苍穹外卖项目采用前后端分离的设计模式,后端使用 Flask 框架构建 RESTful API 接口[^2]。前端负责用户交互界面,而后端则处理业务逻辑和数据库操作。 #### 3. 技术栈 - **后端**:Flask、SQLAlchemy(ORM)、Redis(缓存) - **数据库**:MySQL - **模型训练**:TensorFlow、Keras - **工具脚本**:Python 脚本用于数据预处理和模型评估[^2] #### 4. 核心功能模块 - **订单管理**:支持用户下单、商家接单和配送状态跟踪。 - **用户管理**:实现用户注册、登录和个性化推荐功能。 - **配送调度**:基于地理位置信息优化配送路径。 #### 5. 实验步骤 - **环境搭建**:在本地开发环境中安装必要的依赖包[^2],如 `requirements.txt` 中列出的内容。 - **数据准备**:使用 `data_utils.py` 脚本对原始数据进行清洗和特征构建。 - **模型训练**:利用 `model_utils.py` 脚本训练协同过滤模型和混合推荐模型。 - **系统集成**:将训练好的模型文件(如 `mf_model.h5` 和 `mixed_model.h5`)集成到后端服务中。 - **部署测试**:将项目部署到测试环境和生产环境,验证其性能和稳定性。 #### 6. 结果分析 通过实验发现,苍穹外卖项目的推荐系统能够显著提升用户体验,特别是在商品推荐和配送效率方面表现突出。以下是部分实验结果: ```python # 示例代码:计算推荐准确率 from recommend import RecommendSystem rs = RecommendSystem() accuracy = rs.evaluate_recommendation_accuracy() print(f"Recommendation Accuracy: {accuracy:.2f}%") ``` #### 7. 总结与展望 本次实验成功实现了苍穹外卖项目的核心功能,并验证了其在实际场景中的应用价值。未来可以进一步优化推荐算法,引入更多用户行为数据以提高推荐精度。 ###
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