JEECGBoot原型开发:1天验证产品创意

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    使用JEECGBoot快速开发一个社区团购平台原型,包含:1. 商品展示;2. 购物车功能;3. 订单管理;4. 团长管理。要求:在24小时内完成可演示的原型,重点实现核心业务流程,界面简洁可用,无需完善所有细节。提供原型演示视频和快速开发技巧文档。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近接了个社区团购平台的项目预研,需要在24小时内做出可演示的原型。作为经常用JEECGBoot的老用户,这次又靠着它的快速开发能力顺利交差。记录下这个极限挑战的过程,或许对你有用。

1. 需求拆解与框架选择

社区团购的核心是四个模块:商品展示、购物车、订单管理、团长管理。为了24小时搞定,必须严格遵循MVP原则——只做让流程跑通的最小功能集。

  • 商品展示:基础CRUD+分类筛选,图片用占位符
  • 购物车:添加/删除商品+数量修改
  • 订单:生成订单+状态流转(待支付/已完成)
  • 团长:关联商品与社区的关系

JEECGBoot的代码生成器能自动创建80%的基础代码,剩下的20%手工补全业务逻辑就行。

2. 实战开发流水账

  1. 环境准备(1小时) 用JEECGBoot官网的初始化工程,勾选MySQL+Redis依赖。数据库直接用平台提供的在线MySQL服务,省去本地安装时间。

  2. 生成基础代码(3小时) 通过在线配置生成商品、订单、团长等模块的controller/service/entity代码。特别注意勾选"生成前端Vue代码"选项,这样连管理后台界面都自动生成了。

  3. 核心业务改造(8小时)

  4. 商品模块:增加社区关联字段,修改查询SQL实现按社区筛选
  5. 购物车:重写add接口实现合并相同商品
  6. 订单:插入分布式事务注解防止超卖
  7. 团长:新增社区管理子菜单

  8. 界面优化(4小时) 用Ant Design Vue的现成组件快速拼装页面:

  9. 商品页加分类标签
  10. 购物车做浮动结算栏
  11. 订单列表加状态标签

  12. 联调测试(4小时) 用Swagger测试接口,重点验证:

  13. 商品加入购物车后库存减少
  14. 支付后订单状态变更
  15. 团长只能看到本社区订单

3. 避坑指南

遇到几个典型问题值得分享:

  • 代码生成器字段遗漏: 生成代码后发现缺少community_id字段,后来发现是数据库建表时忘了加。解决方法是在online表单配置里重新同步字段。

  • 购物车并发问题: 压测时出现库存负数,用@Transactional+version乐观锁解决。JEECGBoot自带分布式锁注解@Lock,但本地测试不需要。

  • 页面缓存异常: 商品修改后前台不刷新,其实是前端用了keep-alive。在router配置里对动态路由添加meta: { noCache: true } 就好了。

4. 成果展示

最终实现的功能闭环: 1. 团长登录后管理所属社区商品 2. 用户浏览商品→加入购物车→生成订单 3. 团长后台查看订单完成情况

虽然界面比较朴素,但所有关键节点都跑通了。客户最看重的"验证商业模式可行性"目标完全达到。

体验建议

这次用InsCode(快马)平台的在线开发环境做了demo部署,特别适合快速验证场景: - 不用配本地Java环境,打开浏览器就能编码 - 内置MySQL和Redis服务,省去中间件搭建时间 - 一键部署生成演示链接,客户随时查看进度

示例图片

对于需要快速产出原型的场景,JEECGBoot+在线开发平台的组合,确实能实现"早上立项,下班演示"的效率。不过要提醒:这只是验证阶段,真正投产前还需要补充安全审计、性能优化等工作。

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    使用JEECGBoot快速开发一个社区团购平台原型,包含:1. 商品展示;2. 购物车功能;3. 订单管理;4. 团长管理。要求:在24小时内完成可演示的原型,重点实现核心业务流程,界面简洁可用,无需完善所有细节。提供原型演示视频和快速开发技巧文档。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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