springboot网约车智能接单规划小程序_3r7p1[独有源码]如何选择高质量的计算机毕业设计

本文档介绍了一款基于SpringBoot的网约车智能接单规划小程序,旨在优化派单效率和准确性,提升乘客与司机体验。系统采用Vue前端框架和Java后端技术,结合SSM框架与MySQL数据库,实现用户管理、订单信息、接单信息等功能。同时,提供源码和数据库分享,以及毕设帮助和调试支持。

本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境,文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统的选题背景和意义

选题意义: 针对网约车智能接单规划,开发一个小程序具有重要的意义。首先,通过智能接单规划,可以更加准确地匹配乘客和司机,提高派单的效率和准确性。这样不仅可以节省乘客等待时间,也能够提高司机的工作效率,使得整个网约车系统更加高效运转。

其次,智能接单规划还可以提升用户的出行体验。通过分析乘客的出行需求、司机的实时位置和交通状况等信息,系统可以选择最合适的司机进行派单,从而提供更加舒适、便捷的出行服务。乘客可以更快速地找到合适的车辆,减少等待时间和不确定性,提高出行的满意度。

此外,智能接单规划还有助于优化网约车平台的资源利用率。通过合理分配司机资源,避免了部分司机空驶或重复接单的情况,减少了交通拥堵和环境污染。同时,也为网约车平台提供了更多的数据支持,可以进行精细化管理和运营决策,提升整体运营效益。

以上选题背景和意义内容是根据本选题撰写,非本作品实际的选题背景、意义或功能。各位童鞋可参考用于写开题选题和意义内容切勿直接引用。本作品的实际功能和技术以下列内容为准。

技术栈:

本项目的技术栈主要包括前端Vue、后端Java程序语言开发、SSM框架和MySQL5.7数据库。

Vue是一种轻量级的JavaScript框架,能够快速构建交互式的用户界面。Vue提供了易于使用的API,使得开发者可以非常容易地创建组件化、可复用的代码。

Java是一种跨平台的编程语言,拥有丰富的库和工具生态系统,广泛用于企业级应用开发。Java在后端服务开发方面拥有强大的性能和可伸缩性,并且能够很好地与其他技术栈集成,如Spring、Hibernate、MyBatis等。

SSM框架是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的结合体,其整合了各自优势,形成了完整的Web开发框架。本系统客户端向服务器发送请求,SpringMVC拦截请求交给相应的控制器(Controller)处理,使用注解或配置文件定义URL和方法映射,控制器调用Service层中的业务逻辑处理方法,Service层处理完毕后将结果返回给控制器,控制器根据返回的结果选择适当的视图(View)进行展示,视图渲染完成后返回给客户端的过程。

MySQL5.7是一种开源的关系型数据库管理系统,在数据存储和管理方面表现优异。它能够轻松地集成到任何技术栈中,如Java、Python、Ruby等。除此之外,MySQL还具备高可靠性、高稳定性、易扩展性和强数据安全性等特点。

我们选择Vue、Java、SSM框架和MySQL5.7作为本作品的技术栈,具有语言间的无缝协作、代码复用性强、开发效率高、性能高等诸多优势。

3.1系统功能

通过前面的功能分析可以将网约车智能接单规划小程序的功能分为管理员,用户和司机三个角色,系统的主要功能包括首页、个人中心、用户管理、司机管理、订单信息管理、接单信息管理、服务评价管理、系统管理等内容。任何用户只要进入网站不需登录也可浏览到的信息,后台管理是针对已登录的用户看到满意的网约车智能接单规划信息而设计的。

1、一般用户的功能及权限

所谓一般用户就是指还没有注册的过客,他们可以浏览主页面上的信息。但如果有中意的网约车智能接单规划信息要进入后台操作时,就要登录注册,只有注册成功才有的权限。

基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值