O2O项目SSM框架实现(一)

基于SSM的校园商铺网站 由struct2,spring4和Mabatis框架编写的java web代码; 数据库为mysql;里面包含:源代码,数据库表结构设计文档,效果图以及关键代码文档;附加数据库sql建表、插入数据文件; 实现了一个基本的校园商铺网站,可以做毕业设计 立即下载

第一步创建项目,搭架子。

  • 使用idea,create new project->maven->groupID:com.chaoxi;artifactID->o2o

在这里插入图片描述

导入基本依赖,后续根据需求会继续添加依赖:

<dependencies>
    <!--Junit-->
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
    <!--数据库驱动-->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>5.1.47</version>
    </dependency>
    <!-- 数据库连接池 -->
    <dependency>
        <groupId>com.mchange</groupId>
        <artifactId>c3p0</artifactId>
        <version>0.9.5.2</version>
    </dependency>
 
    <!--Servlet - JSP -->
    <dependency>
        <groupId>javax.servlet</groupId>
        <artifactId>servlet-api</artifactId>
        <version>2.5</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>javax.servlet.jsp</groupId>
        <artifactId>jsp-api</artifactId>
        <version>2.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>javax.servlet</groupId>
        <artifactId>jstl</artifactId>
        <version>1.2</version>
    </dependency>
 
    <!--Mybatis-->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis</groupId>
        <artifactId>mybatis</artifactId>
        <version>3.5.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring</artifactId>
        <version>2.0.2</version>
    </dependency>
 
    <!--Spring-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
        <version>5.1.9.RELEASE</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-jdbc</artifactId>
        <version>5.1.9.RELEASE</version>
    </dependency>
</dependencies>

配置静态资源过滤,此处暂时这样配置:

<build>
    <resources>
        <resource>
            <directory>src/main/java</directory>
            <includes>
                <include>**/*.properties</include>
                <include>**/*.xml</include>
            </includes>
            <filtering>false</filtering>
        </resource>
        <resource>
            <directory>src/main/resources</directory>
            <includes>
                <include>**/*.properties</include>
                <include>**/*.xml</include>
            </includes>
            <filtering>false</filtering>
        </resource>
    </resources>
</build>

根据数据分析,在MySQL中创建对应的数据表单

CREATE TABLE `tb_area` (
  `area_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `area_name` varchar(200) NOT NULL,
  `priority` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `last_edit_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`area_id`),
  UNIQUE KEY `UK_AREA` (`area_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `tb_head_line` (
  `line_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `line_name` varchar(1000) DEFAULT NULL,
  `line_link` varchar(2000) NOT NULL,
  `line_img` varchar(2000) NOT NULL,
  `priority` int DEFAULT NULL,
  `enable_status` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `last_edit_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`line_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `tb_local_auth` (
  `local_auth_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int NOT NULL,
  `username` varchar(128) NOT NULL,
  `password` varchar(128) NOT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `last_edit_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`local_auth_id`),
  UNIQUE KEY `uk_local_profile` (`username`),
  KEY `fk_localauth_profile` (`user_id`),
  CONSTRAINT `fk_localauth_profile` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `tb_person_info` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `tb_person_info` (
  `user_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `profile_img` varchar(1024) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(1024) DEFAULT NULL,
  `gender` varchar(2) DEFAULT NULL,
  `enable_status` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0:禁止使用本商城,1:允许使用本商城',
  `user_type` int NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '1:顾客,2:店家,3:超级管理员',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `last_edit_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `tb_product` (
  `product_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `product_name` varchar(100) NOT NULL,
  `product_desc` varchar(2000) DEFAULT NULL,
  `img_addr` varchar(2000) DEFAULT '',
  `normal_price` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `promotion_price` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `priority` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `last_edit_time` datetime DEFAULT NULL,
  `enable_status` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `product_category_id` int DEFAULT NULL,
  `shop_id` int NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`product_id`),
  KEY `fk_product_procate` (`product_category_id`),
  KEY `fk_product_shop` (`shop_id`),
  CONSTRAINT `fk_product_procate` FOREIGN KEY (`product_category_id`) REFERENCES `tb_product_category` (`product_category_id`),
  CONSTRAINT `fk_product_shop` FOREIGN KEY (`shop_id`) REFERENCES `tb_shop` (`shop_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `tb_product_category` (
  `product_category_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `product_category_name` varchar(100) NOT NULL,
  `priority` int DEFAULT '0',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `shop_id` int NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`product_category_id`),
  KEY `fk_procate_shop` (`shop_id`),
  CONSTRAINT `fk_procate_shop` FOREIGN KEY (`shop_id`) REFERENCES `tb_shop` (`shop_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `tb_product_img` (
  `product_img_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `img_addr` varchar(2000) NOT NULL,
  `img_desc` varchar(2000) DEFAULT NULL,
  `priority` int DEFAULT '0',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `product_id` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`product_img_id`),
  KEY `fk_proimg_product` (`product_id`),
  CONSTRAINT `fk_proimg_product` FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `tb_product` (`product_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `tb_shop` (
  `shop_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `owner_id` int NOT NULL COMMENT '店铺创建人',
  `area_id` int DEFAULT NULL,
  `shop_category_id` int DEFAULT NULL,
  `shop_name` varchar(256) NOT NULL,
  `shop_desc` varchar(1024) DEFAULT NULL,
  `shop_addr` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `shop_img` varchar(1024) DEFAULT NULL,
  `priority` int DEFAULT '0',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `last_edit_time` datetime DEFAULT NULL,
  `enable_status` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `advice` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`shop_id`),
  KEY `fk_shop_area` (`area_id`),
  KEY `fk_shop_profile` (`owner_id`),
  KEY `fk_shop_shopcate` (`shop_category_id`),
  CONSTRAINT `fk_shop_area` FOREIGN KEY (`area_id`) REFERENCES `tb_area` (`area_id`),
  CONSTRAINT `fk_shop_profile` FOREIGN KEY (`owner_id`) REFERENCES `tb_person_info` (`user_id`),
  CONSTRAINT `fk_shop_shopcate` FOREIGN KEY (`shop_category_id`) REFERENCES `tb_shop_category` (`shop_category_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `tb_shop_category` (
  `shop_category_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `shop_category_name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '',
  `shop_category_desc` varchar(1000) DEFAULT '',
  `shop_category_img` varchar(2000) DEFAULT NULL,
  `priority` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `last_edit_time` datetime DEFAULT NULL,
  `parent_id` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`shop_category_id`),
  KEY `fk_shop_category_self` (`parent_id`),
  CONSTRAINT `fk_shop_category_self` FOREIGN KEY (`parent_id`) REFERENCES `tb_shop_category` (`shop_category_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8
CREATE TABLE `tb_wechat_auth` (
  `wechat_auth_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int NOT NULL,
  `open_id` varchar(1024) NOT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`wechat_auth_id`),
  UNIQUE KEY `open_id` (`open_id`),
  KEY `fk_wechatauth_profile` (`user_id`),
  CONSTRAINT `fk_wechatauth_profile` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `tb_person_info` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

数据库中生成的表单:
在这里插入图片描述

第二步,搭建三层架构。配置三层xml文件

database.properties

我使用的是Mysql8.0+:

jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
#如果使用MySQL8.0+,需要增加一个时区的配置
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/o2o?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
jdbc.username=root
jdbc.password=697394

mybatis-config.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>

    <!--配置全局属性-->
    <settings>
        <!--使用jdbc的getGeneratedKeys获取数据自增主键值-->
        <setting name="useGeneratedKeys" value="true"/>

        <!--使用列标签替换列别名。默认为true-->
        <setting name="useColumnLabel" value="true"/>

        <!--开启驼峰命名装换-->
        <setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="true"/>
    </settings>
    <typeAliases>
        <package name="com.chaoxi.pojo"/>
    </typeAliases>

    <!--<mappers>
        <mapper resource="com/chaoxi/dao/AreaDao.xml"/>
    </mappers>-->

</configuration>

spring-dao.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/context
        https://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">

    <!--配置整合mybatis    -->
    <!-- 1.关联数据库文件   -->
    <context:property-placeholder location="classpath:database.properties"/>

    <!-- 2.数据库连接池 -->
    <!--数据库连接池
        dbcp  半自动化操作  不能自动连接
        c3p0  自动化操作(自动的加载配置文件 并且设置到对象里面)
    -->
    <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource">
        <!-- 配置连接池属性 -->
        <property name="driverClass" value="${jdbc.driver}"/>
        <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.url}"/>
        <property name="user" value="${jdbc.username}"/>
        <property name="password" value="${jdbc.password}"/>
        <!-- c3p0连接池的私有属性 -->
        <property name="maxPoolSize" value="30"/>
        <property name="minPoolSize" value="10"/>
        <!-- 关闭连接后不自动commit -->
        <property name="autoCommitOnClose" value="false"/>
        <!-- 获取连接超时时间 -->
        <property name="checkoutTimeout" value="10000"/>
        <!-- 当获取连接失败重试次数 -->
        <property name="acquireRetryAttempts" value="2"/>
    </bean>


    <!-- 3.配置SqlSessionFactory对象 -->
    <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
        <!-- 注入数据库连接池 -->
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
        <!-- 配置MyBaties全局配置文件:mybatis-config.xml -->
        <property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml"/>
        <!--扫描pojo包,使用别名-->
        <property name="typeAliasesPackage" value="com.chaoxi.pojo"/>
        <!--扫描sql配置文件,mapper需要的xml文件,这里暂时不配置,将mapper.xml文件注入mybaits-config中-->
        <!--<property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/"/>-->
    </bean>


    <!-- 4.配置扫描Dao接口包,动态实现Dao接口注入到spring容器中 -->
    <!--解释 :https://www.cnblogs.com/jpfss/p/7799806.html-->
    <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
        <!-- 注入sqlSessionFactory -->
        <property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory"/>
        <!-- 给出需要扫描Dao接口包 -->
        <property name="basePackage" value="com.chaoxi.dao"/>
    </bean>



</beans>

spring-service.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
    http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
    http://www.springframework.org/schema/context
    http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
    http://www.springframework.org/schema/tx
    http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd
    http://www.springframework.org/schema/aop
    https://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd">


    <!-- 扫描service相关的bean/扫描service下所有使用使用注解的类型 -->
    <context:component-scan base-package="com.chaoxi.service" />

    <!--配置事务管理器 -->
    <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
        <!--注入数据库连接池-->
        <property name="dataSource" ref="dataSource" />
    </bean>

    <!--配置基于注解的声明式事务-->
    <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager"/>


</beans>

spring-mvc.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
    http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
    http://www.springframework.org/schema/context
    http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
    http://www.springframework.org/schema/mvc
    https://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc.xsd">

    <!-- 配置SpringMVC -->
    <!-- 1.开启SpringMVC注解驱动 -->
    <mvc:annotation-driven />
    <!-- 2.静态资源默认servlet配置
         (1)加入对静态资源的处理:js,gif,png
         (2)允许使用"/"做整体映射
    -->
    <mvc:resources mapping="/resources/**" location="/resources/"/>
    <mvc:default-servlet-handler/>

    <!-- 3.配置jsp 显示ViewResolver视图解析器 -->
    <bean id="viewResolver" class="org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver">
        <property name="viewClass" value="org.springframework.web.servlet.view.JstlView" />
        <property name="prefix" value="/WEB-INF/html/" />
        <property name="suffix" value=".html" />
    </bean>


    <!-- 4.扫描web相关的bean -->
    <context:component-scan base-package="com.chaoxi.controller"/>

    <!--5.文件上传解析器-->
    <bean id="multipartResolver" class="org.springframework.web.multipart.commons.CommonsMultipartResolver">
        <property name="defaultEncoding" value="utf-8"/>
        <!--1024*1024*20=20M-->
        <property name="maxUploadSize" value="20971520"/>
        <property name="maxInMemorySize" value="20971520"/>
    </bean>


</beans>

三层文件整合:applicationContext.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">

    <import resource="classpath:spring-dao.xml"/>
    <import resource="classpath:spring-service.xml"/>
    <import resource="classpath:spring-mvc.xml"/>
</beans>

logback日志配置:logback.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
    <!--定义参数常量-->
    <!--TRACE<DEBUG<INFO<WARN<ERROR-->
    <!--logger.trace("msg") logger.debug...-->
    <property name="log.level" value="debug"/>
    <property name="log.maxHistory" value="30"/>
    <property name="log.filePath" value="${catalina.base}/logs/webapps"/>
    <property name="log.pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}[%thread]%-5level%logger{50}-%msg%n"/>

    <!--控制台输出-->
    <appender name="consoleAppender" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--DEBUG-->
    <appender name="debugAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!--文件路径-->
        <file>${log.filePath}/debug.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--文件名称-->
            <fileNamePattern>${log.filePath}/debug/debug.%d{yyyy-MM-dd}.log.gz</fileNamePattern>
        </rollingPolicy>
        <!--历史保存最大数量-->
        <maxHistory>${log.maxHistory}</maxHistory>
        <encoder>
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>DEBUG</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>
    <!--INFO-->
    <appender name="infoAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!--文件路径-->
        <file>${log.filePath}/info.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--文件名称-->
            <fileNamePattern>${log.filePath}/info/info.%d{yyyy-MM-dd}.log.gz</fileNamePattern>
        </rollingPolicy>
        <!--历史保存最大数量-->
        <maxHistory>${log.maxHistory}</maxHistory>
        <encoder>
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>
    <!--ERROR-->
    <appender name="errorAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!--文件路径-->
        <file>${log.filePath}/error.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--文件名称-->
            <fileNamePattern>${log.filePath}/error/error.%d{yyyy-MM-dd}.log.gz</fileNamePattern>
        </rollingPolicy>
        <!--历史保存最大数量-->
        <maxHistory>${log.maxHistory}</maxHistory>
        <encoder>
            <pattern>${log.pattern}</pattern>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>
    <logger name="com.chaoxi" level="${log.level}" additivity="true">
        <appender-ref ref="debugAppender"/>
        <appender-ref ref="infoAppender"/>
        <appender-ref ref="errorAppender"/>
    </logger>
    <root level="info">
        <appender-ref ref="consoleAppender"/>
    </root>
</configuration>

文件夹建立:项目总框架

在这里插入图片描述

总结,以上就基本搭建好了SSM框架。万变不离其中!

下一把编写,dao层逻辑,做好dao层与数据库的连接和映射。

python爬取淘宝数据 python爬取淘宝数据淘宝评论 淘宝评论 打开淘宝,选择打开需要爬取的商品的评论。在谷歌浏览器选择开发者工具,选择network,找到list_detail_rate.htm?itemId=624466733121,点击headers、previews,可以看见相应的评论数据。 爬取一页屏评论代码如下 import re import requests headers = { 'Referer': '在headers中', 'User-Agent': '在 阅读详情

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计算机程序设计 4274

vasp计算练习1-Si

si的vasp训练流程

qq_41074165的博客 3296

实战SSM_O2O商铺_01项目介绍以及准备工作

项目概述 模块划分 通用模块 数据备份模块 前端模版搭建 前台模块 商家模块 超级管理员模块 技术选型 环境参数 开发环境搭建 Step1 新建Maven Web项目 Step2 构建的项目中出现的错误调整 项目概述 一个商铺项目,本项目1.0阶段运用SSM技术快速迭代出版校园商铺1.0。同时包含MySQL主从同步实现读写分离,利用SUI Mobile快速实现响应式页面,R...

小工匠 2万+

Python爬取京东商品数据保姆级教程(附源码及效果图)

本文介绍了一个基于Python的京东商品数据爬取教程,适合入门级开发者使用。文章详细讲解了从安装依赖库(DrissionPage、pandas等)到完成数据爬取的全过程,包括:1. 模拟用户搜索操作;2. 解析商品标题、价格、销量等关键信息;3. 处理复杂数据格式(如转换万级销量);4. 数据存储与Excel导出。教程提供了完整的封装函数,支持自定义搜索关键词和爬取数量,并包含错误处理和多种元素定位方式。最终数据会按时间戳命名导出为Excel文件,方便用于课程作业或毕业设计。

weixin_46449236的博客 1874

IPSec Over GRE和GRE Over IPSec技术

IPSec Over GRE 和 GRE Over IPSec 一. 技术介绍 IPsec     主要作用是对数据进行加密,因为他能提供所有有时候被单独用作实现加密的一种方法!IPsec建立的是一个逻辑隧道,并不是真正意义上的隧道!并且不能提供路由功能,因为IPsec不支持非ip流量,也不支持广播(组播)! GRE     (通用路由封装)能很好的提供一个真正意义上的点对点的隧道,GRE是一种三层VPN封装技术。GRE可以对某些网络层协议(如IPX、Apple Talk、IP等)的报文进行封装,使封装后

qq_56228347的博客 9868

实战SSM_O2O商铺_21【商铺列表】Dao层开发

概述 ShopDao接口 ShopDao.xml配置SQL DAO层单元测试 概述 商铺注册和商铺编辑开发完成之后,我们来做一下商铺列表页面。 列表页面需要支持分页 (MySql数据库,我们使用limit关键字) ShopDao接口 com.artisan.o2o.dao.ShopDao 新增两个接口方法 selectShopCount selectShopL...

小工匠 2万+

Multisim仿真入门:单相半波可控整流电路从搭建到波形分析(附避坑指南)

本文为电力电子技术初学者提供了一份详细的Multisim仿真指南,手把手教你从零搭建单相半波可控整流电路。通过对比纯电阻、阻感负载及加入续流二极管后的波形变化,直观理解晶闸管触发、电感续流等核心原理,并附有实用的参数设置与常见问题避坑指南,帮助你将抽象理论转化为可视化的工程实践。

weixin_29208077的博客 343

Java SSM 与 SpringBoot

model层 二者一致,只需要创建好相应的模型即可 dao层 二者一致,只需要创建好接口与相应的sql语句即可 注意选用xml配置时要将xml打包进去。 在idea中额外设置build标签 <resources> <resource> <directory>src/main/java<...

Claroja 461

捷联惯导总结--初始对准,位置标定,INS姿态更新,GPS/INS组合

惯导及组合导航回顾  2018.09.16 今天和17系的同学一起把惯导的流程捋了一遍,为了加深自己的记忆,这里在前面把心得大致列出来。 我们这里只考虑捷联式惯导及松组合 首先拿到惯性传感器(加速度计和陀螺仪)需要对其进行标定,是为了求出零偏,比例因子,交轴耦合这些误差。这些误差有的虽然在出厂时会给出,但是考虑到实际环境不同,还是要做标定。一般采用的是六位置旋转法,针对加速度计和陀螺仪同时...

赤豆几维 5万+

caxa二次开发实例展示

本人有8年CAXA各产品(如电子图版、工艺图表、PDM等)二次开发经验,参与过国家电网南瑞集团、中石油、龙记集团、欧姆龙集团、港日集团、中集集团、中国五矿、方圆塑机、大连锅炉、金蝶PDM集成CAXA,TEAMCENTER集成CAXA、大连锅炉机械、中国中车等项目的开发,擅长CAXA电子图版、CAXA工艺图表的二次开发,有需要的可以联系我,电话:13169467685、13249738576 Q

hourui800720的专栏 8028

计算机毕业设计ssm基于O2O模式的订餐系统 基于SSM框架的O2O订餐平台开发 Java技术实现的O2O餐饮管理系统设计

计算机毕业设计ssm基于O2O模式的订餐系统5pg419(配套有源码 程序 mysql数据库 论文)本套源码可以先看具体功能演示视频领取,文末有联xi 可分享在互联网时代,O2O(Online to Offline)模式逐渐成为商业运营的重要模式,尤其在餐饮行业,O2O订餐系统为用户提供了便捷的在线订餐服务,同时也为商家提供了高效的管理工具。传统的线下订餐方式存在诸多不便,如效率低下、信息不透明、用户体验差等。为了满足现代用户对便捷、高效订餐的需求,开发一个基于SSM框架的O2O订餐系统显得尤为重要。

语琴学姐毕设 1936

基于Simulink的鲸鱼优化算法(WOA)MPPT仿真

摘要:本文介绍了基于Simulink的鲸鱼优化算法(WOA)在光伏MPPT控制中的应用。WOA模拟座头鲸的"气泡网捕食策略",通过包围猎物、螺旋收缩和随机搜索三阶段动态平衡全局探索与局部开发能力,有效解决局部阴影导致的多峰P-V曲线问题。文章详细讲解了WOA-MPPT的Simulink建模过程,包括多峰光伏阵列建模、WOA控制器实现和Boost变换器控制。仿真结果显示,在三种典型工况下,WOA-MPPT的追踪效率>99.3%,动态响应时间<0.15s,性能优于传统算法。最后提出了混合WO

amy_mhd的博客 72

基于Java SSM框架实现生鲜食品o2o商城系统项目【项目源码+论文说明】

随着社会的发展,社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。生鲜食品o2o商城系统,主要的模块包括查看管理员;首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品细类管理、商品类型管理、商品信息管理、折扣商品管理、新品上市管理、商品评价管理、系统管理、订单管理等等。前台;首页、商品信息、折扣商品、新品上市、新闻资讯、我的个人中心、后台管理、购物车、客服等等。

ybigbear2的博客 863

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

基于Java SSM框架实现生鲜食品o2o商城系统项目【项目源码+论文说明】计算机毕业设计

随着社会的快速发展,计算机的影响是全面且深入的。人们生活水平的不断提高,日常生活中人们对生鲜食品o2o商城系统方面的要求也在不断提高,需要水果商城的人数更是不断增加,使得生鲜食品o2o商城系统 的开发成为必需而且紧迫的事情。生鲜食品o2o商城系统 主要是借助计算机,通过对生鲜食品o2o商城系统 所需的信息管理,增加用户的选择,同时也方便对广大用户信息的及时查询、修改以及对用户信息的及时了解。生鲜食品o2o商城系统 对用户带来了更多的便利, 该系统通过和数据库管理系统软件协作来满足用户的需求。

2401_85564422的博客 736

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

SSM新华书店o2o服务系统89nml 留言板

SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)框架作为Java领域的主流开发框架,具有高性能、易扩展和易维护的特点,适合用于构建复杂的企业级应用。它消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索,使用简单的XML或注解进行配置和原始映射,将接口和Java的POJOs(Plain Old Java Objects)映射成数据库中的记录。Spring框架旨在解决企业应用开发的复杂性,通过控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)等机制,提高应用的模块化和可维护性。

CK3031的博客 973

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

ssm生鲜食品o2o商城系统

随着社会的发展,社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。生鲜食品o2o商城系统,主要的模块包括查看管理员;首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品细类管理、商品类型管理、商品信息管理、折扣商品管理、新品上市管理、商品评价管理、系统管理、订单管理等等。前台;首页、商品信息、折扣商品、新品上市、新闻资讯、我的个人中心、后台管理、购物车、客服等等。。

V+Zsffbb211 1013

ssm-e家净O2O家政服务系统+程序+源码+数据

随着社会经济的快速发展和人们生活品质的提升,家政服务需求日益增长。然而,传统家政服务模式存在信息不对称、服务质量不稳定等问题,难以满足现代消费者的个性化需求。因此,e家净O2O家政服务系统的开发显得尤为重要。

Zlq2024__的博客 1248

基于Java+SSM的生鲜食品o2o商城系统设计和实现

B/S构造(Browser/Server,浏览器/效劳器模式),其是一种分布式的计算机网络系统,用户通过浏览器向上一级的网站程序传递相关的参数和请求,然后效劳器上的程序再将这些请求和参数进展处理,最后将结果通过反响回用户浏览器反映出来。Web程序设计技术是一项用于网页制造方面的专业技术,主要实现了网页的动态交互功能,通过此项技术语言(如java、CGI、ASP等)所设计的相关网页可以对用户所发出的及时操作以及需求进展相应的相应,从而到达实现即时动态交互的目的。系统界面较友好,易于操作。

qq_849807118的博客 879

基于SSM的生鲜食品o2o商城系统

随着社会的发展,社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。生鲜食品o2o商城系统,主要的模块包括查看管理员;首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品细类管理、商品类型管理、商品信息管理、折扣商品管理、新品上市管理、商品评价管理、系统管理、订单管理等等。前台;首页、商品信息、折扣商品、新品上市、新闻资讯、我的个人中心、后台管理、购物车、客服等等。。

2301_77541824的博客 1019

基于SSM的O2O学生兼职系统的设计与实现

用户首页:需要做一个前端首页展示界面!注册登录:允许用户创建账户并进行登录,以便使用系统提供的服务。交流公告:用户可以查看兼职系统的最新公告和信息,保持与平台的信息同步。在线回复:用户能够对公告或者其他用户的留言进行在线回复,实现互动交流。兼职中心:提供兼职职位的搜索、浏览、申请功能,包括不同行业、地区的兼职机会。招聘信息:用户可以查看最新的招聘信息,包括工作职责、要求、工资待遇等详细信息。兼职招聘资讯:提供关于兼职工作的相关资讯,行业动态、兼职技巧等。

鹏飞的博客 816

o2o项目-12. 框架迁移ssm->springboot

流程: 总的来讲,迁移哪一层就看哪一层的spring配置文件,就是将spring-***.xml文件中的bean作为类,需要的东西作为成员变量注入进去。 被注入的bean一定要有方法带上@Bean标签,其中set上响应的属性 1. pom依赖迁移 将pom包迁移到新的项目中,将spring相关、junit相关、mybatis相关的省略,其余的直接粘贴过来 2. dao...

Nichole_sss进击之路 331

基于ssm的生鲜食品o2o商城系统

互联网的到来,传统的生鲜食品o2o商城系统信息获取,没有这种APP软件,都是通过纸质手工等方式进行翻看杂志、报纸等信息,然后进行一条条的统计数据信息,并且要想获取某一条生鲜食品o2o商城系统数据需要进行查找,需要用户自己手动的统计,最后由于生鲜食品o2o商城系统数据量比较大,传统的数据统计是手动检查和验证的,信息量很大,因为使用手动统计数据是一个很大的工作量,而且错误率很高,当然会有很多数据存储和丢失问题,对于搜索一块数据比较麻烦而且还耽误时间。对生鲜食品o2o商城系统的数据库、功能进行了详细设计。

qiufangtaowvnyyidtf的博客 956

ssm-生鲜食品o2o商城系统

1.1 概述随着社会的快速发展,计算机的影响是全面且深入的。人们生活水平的不断提高,日常生活中人们对生鲜食品o2o商城系统方面的要求也在不断提高,需要水果商城的人数更是不断增加,使得生鲜食品o2o商城系统 的开发成为必需而且紧迫的事情。生鲜食品o2o商城系统 主要是借助计算机,通过对生鲜食品o2o商城系统 所需的信息管理,增加用户的选择,同时也方便对广大用户信息的及时查询、修改以及对用户信息的及时了解。

qq_1406299528的博客 1103

基于SSM的Web生鲜O2O订购平台的设计与实现毕业设计源码

在需求分析阶段,本文通过对现有生鲜O2O订购平台的研究,了解了用户需求,并在此基础上提出了一种基于SSM的Web生鲜O2O订购平台的需求分析。基于此,本文总结了本研究的设计与实现过程,并提出了本研究的结论:基于SSM框架的Web生鲜O2O订购平台具有良好的可行性和应用前景。8. 数据统计与分析:开发者可以通过收集和分析平台的数据,了解用户的行为和需求,以优化和改进平台的功能和服务。3. 生鲜食材的搜索与下单:用户可以利用平台的搜索引擎,快速准确地找到所需的生鲜食材,并选择商品进行下单。

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Smallcloudy
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