SSM宠物领养系统0bf10(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)

本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。

系统程序文件列表

用户,宠物分类,宠物信息,宠物领养,领养信息,宠物知识

开题报告内容

一、课题背景与意义

随着城市化进程的加速和居民生活水平的提高,宠物已成为许多家庭的重要成员。然而,宠物的遗弃和流浪问题日益严重,这不仅对宠物自身的生存构成威胁,也给城市管理和公共卫生带来挑战。传统的线下领养方式往往存在信息不透明、流程繁琐等问题,因此,开发一个高效、便捷的宠物领养系统显得尤为重要。

SSM宠物领养系统旨在通过现代化的技术手段,为宠物领养提供一个更加高效、透明和人性化的解决方案。该系统的开发不仅有助于优化宠物领养流程,提高领养匹配度,减少宠物遗弃和流浪现象,还能提升公众对宠物福利的关注和认识。

二、研究内容

本课题主要研究基于SSM(Spring + SpringMVC + MyBatis)框架的宠物领养系统的设计与实现。该系统将包括以下几个主要模块:

  1. 用户模块

    • 用户注册与登录:用户可以通过填写账号、密码、姓名、邮箱等信息完成注册,并登录系统。
    • 个人中心管理:用户可以在个人中心查看和更新个人信息,查看领养申请的状态,以及管理自己的收藏。
    • 密码找回:提供密码找回功能,确保用户账号安全。
  2. 宠物模块

    • 宠物信息展示:用户可以在宠物信息页面查看宠物的详细信息,包括宠物名称、分类、品种、性别、年龄、性情、领养费、状态以及宠物图片等。
    • 宠物搜索:用户可以通过品种、年龄、地区等条件搜索特定宠物。
    • 宠物信息发布:宠物救助者或管理者可以发布新的宠物领养信息,经系统审核后公开展示。
  3. 领养模块

    • 宠物领养申请:用户可以选择心仪的宠物并提交领养申请,填写相关信息,等待管理员审核。
    • 审批流程:宠物管理者对领养申请进行审核,包括对申请人条件的评估。
    • 领养确认:审批通过后,用户和宠物管理者确认领养事项,如交付时间和方式。
  4. 管理员模块

    • 管理员登录:管理员通过专用账号登录后台管理系统。
    • 用户信息管理:管理员可以对用户信息进行管理,包括新增、修改、删除等操作。
    • 宠物信息管理:管理员可以对宠物信息进行管理,包括新增、修改、删除等操作。
    • 领养信息管理:管理员可以对领养申请进行审核、确认等操作。
    • 系统设置与管理:管理员可以对系统的基本设置进行管理,确保系统的正常运行。

三、研究方法与技术路线

本课题将采用软件工程方法、文献分析法、问卷调查法和功能分析法相结合的综合研究方法。具体技术路线如下:

  1. 需求分析:通过文献分析法和问卷调查法收集用户对宠物领养系统的需求和建议,明确系统的功能需求和非功能需求。
  2. 系统设计:根据需求分析结果,采用软件工程方法设计宠物领养系统的整体架构和功能模块,并绘制相应的系统结构图、流程图等。
  3. 系统实现:使用SSM框架和MySQL数据库进行系统开发,实现各个功能模块的具体功能。在开发过程中,要注重代码的规范性和可读性,确保系统的稳定性和可扩展性。
  4. 系统测试:对系统进行功能测试、性能测试和安全测试,确保系统满足用户需求并具有较高的可靠性和安全性。
  5. 系统部署与运行:将系统部署到服务器上,进行实际运行测试,并根据测试结果进行必要的调整和优化。

四、预期成果

通过本课题的研究,预期将取得以下成果:

  1. 开发一个基于SSM框架的宠物领养系统,实现用户注册与登录、宠物信息展示与搜索、宠物领养申请与审批等功能。
  2. 提高宠物领养的透明度和规范性,优化宠物领养流程,提高领养匹配度。
  3. 减少宠物遗弃和流浪现象,提升公众对宠物福利的关注和认识。
  4. 为后续更加深入的研究提供基础,丰富和完善宠物福利与管理的理论体系。

五、进度安排:

第七学期第11-13周:选题论证,收集相关信息。

第七学期第14-15周:毕业设计撰写辅导,选题准备。

第七学期第16周:  教师下任务书。

第七学期第17-18周:准备开题答辩,撰写开题报告。

第八学期第1周:查阅资料,学习相关开发技术,结合需求对系统进行框架设计,制定论文大致框架,实现数据库系统设计。

第八学期第2-5周:实现系统各功能

第八学期第6周:对系统进行单元测试、集成测试。

第八学期第7-9周:完成论文的初稿,进行中期检查。

第八学期第10周:根据中期检查中提出的问题对系统和论文进行修改。

第八学期第11-12周:根据毕业设计继续完善论文的内容,修改论文格式,完成论文查重。完成结题报告,继续修改论文格式。

第八学期第13周:制作答辩PPT,准备答辩。

第八学期第14-15周:进行答辩,填写答辩后修改报告。

参考文献:

[1]刘铃.图书馆书籍管理系统设计与实现[J].电子制作.2022(14)

[2]陈桂香.大数据对我国高校教育管理的影响及对策研究[D].武汉大学,2017

[3]基于数字化校园综合安防管理系统设计[J]. 罗艺.  河北农机. 2020(12)

[4]曾安军.基于Node.js风格的移动端页面可视化构建平台[D].电子科技大学,2018

[5] 妮哈·纳克海德,Kafka权威指南[M].人民邮电出版社,2018

[6]王志任.基于Vue.js的开发平台的设计与实现[D]. 广东工业大学2018

[7]姬忠红, SSM框架应用开发与案例实战[M].人民邮电出版社,2021

[8]基于Vue的Web系统前端性能优化研究与应用[D]. 石冠洲.长安大学.2020

[9]麓山文化,远程办公全攻略[M].人民邮电出版社,2020

[10]周菁,jQuery EasyUI网站开发实战[M].人民邮电出版社,2018

[11]王鹏强.基于vue的MVVM框架的研究与分析[J]. 电脑知识与技术.2019(11)

[12]王苗.基于教辅资料学习系统的Web性能优化[D].华中师范大学.2021

[13]曹帅.基于类型推断的JavaScript引擎模糊测试方法研究[D].西北大学,2020

[14]薛雪.大数据时代数字出版版权保护的策略分析[J].记者摇篮.2021(06)

[15]Tianxiang Yue,Yebing Zou.Online Teaching System of Sports Training Based on Mobile Multimedia Communication Platform[J].International Journal of Mobile Computing and Multimedia Communications (IJMCMC),2019 (1)以上是开题是根据本选题撰写,是项目程序开发之前开题报告内容,后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准,可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取!!

系统技术栈:

前端技术栈

Vue.js
Vue 是一套用于构建用户界面的渐进式框架,特别适合与 Spring Boot 集成使用。Vue 的核心库只关注视图层,易于上手且便于与第三方库或既有项目整合。许多开发者选择 Vue 来实现前后端分离的项目,因为其轻量级和响应式的特点

后端技术栈

核心容器:Spring Boot 提供了一个全面的核心容器,用于管理应用程序中的对象和依赖关系

Web:Spring Boot 内置了多个 Web 框架(如 Tomcat、Jetty 或 Undertow),使得创建 Web 应用变得非常简单

数据访问:Spring Boot 支持多种数据库连接池和ORM框架(如 MyBatis、JPA),简化了数据访问层的开发

开发工具

IntelliJ IDEA:这是一款功能强大的 Java IDE,特别适合开发 Spring Boot 项目。它提供了丰富的插件和功能来增强开发体验

Visual Studio Code:这是一个轻量级但功能强大的跨平台 IDE,提供对 Java 和 Spring Boot 开发的良好支持

开发流程:

使用Maven创建一个SpringBoot项目。这可以通过IDE(如IntelliJ IDEA或Eclipse)来完成,选择相应的模板即可

在项目的pom.xml 文件中添加SpringBoot相关的依赖,例如spring-boot-starter-web

设置项目的启动类,通常命名为Application.java 或类似的名称,并使用@SpringBootApplication注解来标注

配置核心的SpringBoot配置文件,如application.properties application.yml ,用于定义数据库连接、缓存策略等

使用者指南

使用 Maven 或 Gradle 创建一个新的工程,并引入 Spring Boot 相关的依赖

src/main/java 目录下创建一个主类,并使用 @SpringBootApplication 注解标注该类。这个注解会启用 Spring Boot 的自动配置功能

主类中通常包含一个 main 方法,用于启动 Spring Boot 应用

  • Spring Boot 提供了丰富的自动配置机制,可以根据项目中的配置文件或外部属性自动配置应用程序。
  • 自动配置原理是通过扫描特定的目录和类路径,寻找符合条件的组件并进行配置

运行应用

  • 通过命令行进入 src/main/java 目录,运行主程序类中的 main 方法即可启动应用。
  • 默认情况下,Spring Boot 应用会使用嵌入式的 Tomcat、Jetty 或 Netty 容器运行

程序界面:

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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