民宿管理系统(springboot+vue+沙箱支付+高德第三方地图)

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相关资料链接:

背景与分析:

项目开发背景(题目如下)

民宿管理系统-前后端分离

工具:

模块:

1.用户(房客)

2.店家

3.管理员

其他:

分析:

过程(不对功能一个个展示,以整体效果为主!):

系统首页与系统后台管理

民宿管理后台

支付模块(沙箱)

高德第三方地图

源码、演示视频、指导手册获取


相关资料链接:

苍穹外卖浏览器前端界面修改-优快云博客

背景与分析:

项目开发背景(题目如下)

民宿管理系统-前后端分离

工具:

开发语言:Java

框架:前端:vue3 ,JavaScript  axios响应 后端:springboot,mybatis,

JDK版本:JDK11.0.2

服务器:tomcat9.0.4

数据库:mysql 8.0.35

数据库工具:Navicat15

开发软件:前端:VScode,后端:IDEA

Maven包:Maven3.6.1

 如有需要自行添加,麻烦给出新工具的名字等

模块:
1.用户(房客)

登录注册:支持邮箱/手机号注册与登录,密码找回功能。Spring Security实现权限控制,JWT生成令牌保障会话安全

个人信息管理:允许用户编辑个人资料,包括头像、昵称、联系方式等。

房源浏览与搜索:提供房源列表展示,支持按价格、位置、评分等条件筛选。添加GPS定位,推荐高德api

预订管理:用户可以选择心仪的房源进行预订,填写入住日期、人数等信息,并在线支付预订费用。

留言反馈:用户可以对入住体验进行评价,提出意见或建议。

公告浏览:展示民宿平台发布的最新公告和优惠信息。

2.店家

个人信息管理:允许民宿商家编辑民宿资料,包括民宿介绍、图片、价格策略等。

房源管理:发布、编辑、下架房源信息,实时更新房源状态。

预订管理:查看、确认或拒绝用户的预订请求,处理退订事宜。

收入管理:查看订单详情,统计收入情况,支持提现操作。

留言回复:对用户评价进行回复,提升服务质量。

3.管理员

用户管理:审核新用户注册,管理用户账户状态,处理用户投诉。

民宿管理:审核新民宿入驻,监督民宿服务质量,处理违规房源。

订单管理:监控所有预订订单,处理异常情况,确保交易安全。

数据分析:利用图表展示民宿预订趋势、用户行为分析等关键数据,助力决策。

系统设置:管理系统参数,包括公告发布、支付接口配置等。

数据备份与恢复:定期备份数据库,确保数据安全,提供数据恢复功能

其他:

在线预订模块:房源展示、实时库存校验、预订信息提交与支付,Redis缓存房源库存状态,异步处理高并发请求,保障数据一致性

订单管理模块:订单生成、支付状态跟踪(支持支付宝/微信)、退款与取消流程管理,。支付宝/微信支付SDK集成,MySQL事务管理(ACID特性)与乐观锁机制防止超卖

评价与数据分析模块:用户评价发布、星级统计、数据可视化(如入住率、营收趋势)mysql实现可视化图表,MyBatis动态SQL支持复杂统计查询,如果需要自行添加其他模块

分析:

属于一个比较常规的系统,地图需要接入高德第三方,支付模块需要使用的是沙箱支付。

注意!!!实际开发中工具使用上并不是严格与前面的工具要求版本一一对应!!!而是使用的相契合的版本工具做开发!!!

过程(不对功能一个个展示,以整体效果为主!):

系统首页与系统后台管理

民宿管理后台

支付模块(沙箱)

高德第三方地图

源码、演示视频、指导手册获取

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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