基于Java+Spring+vue+element实现婚纱摄影网系统

基于Java+Spring+Vue+Element的婚纱摄影网系统设计与实现 本文详细介绍了一个基于Java Spring Boot后端框架和Vue.js前端框架的婚纱摄影网系统的设计与实现。系统采用前后端分离架构,后端使用Spring Boot、Spring Security、JWT等技术,前端使用Vue.js和Element UI组件库,数据库使用MySQL。文章将从需求分析、系统设计、技术选型、核心功能实现以及代码示例等多个方面进行全面阐述,旨在为开发者提供一个完整的全栈开发实践案例。关键词Vue.js;Element UI;婚纱摄影系统;前后端分离。 阅读详情

 博主介绍:✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、优快云新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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系统介绍:

   随着现代网络技术发展,对于婚纱摄影网的设计现在正处于网络发展的阶段,所以对它的要求也是比较严格的,要从这个系统的功能和用户实际需求来进行对系统制定开发的发展方式,依靠网络技术的的快速发展和现代通讯技术的结合为用户带来方便,可以方便管理员网上管理,婚纱摄影网的设计信息,还可以通过这些技术实现发布婚纱摄影网的设计等过程。当今社会互联网急速发展,网络管理系统也在国内爆炸式的发展起来。这种网络模式对长期使用互联网社会产生了深远的影响,在这种社会环境下开发一个适用于用户都可以操作的、简单的、便捷的婚纱摄影网的设计的发展前景是非常好的。

婚纱摄影网的设计是一个典型的管理系统,在整个系统的发展来看包括数据库的设计、分析、连接、功能实现和系统维护以及用户的正确操作方式,对于上述的问题我们根据用户的实际情况来设计出一个典型的婚纱摄影网的设计,在一定的基础上保证了这个系统的完整性和安全性。在整个系统程序当中的功能我们要保证用户方便使用而且易于操作的特点。在当今社会当中随着现代科学技术网络的快速发展和用户对网络技术意识不断提高,网络给用户带来强大的功能早已经被用户所接受,就拿这个婚纱摄影网的设计来说,在整个系统当中开发它的要求是越来越高,同时所用的软件环境也是要不断提高。对于这个婚纱摄影网的设计来说它已经满足现代化的信息化、潮流化的管理。能够有效的提高婚纱摄影网的设计人员的工作效率和工作信心。

系统设计:

业务流程分析:

在系统流程分析当中调查分析它是比较重要的环节,因为在这个系统当中它都涉及到每个环节的业务流程,所以从婚纱摄影网的设计的整体设计上要保证各个信息的正确输入和输出以及对数据储存的完整,并结合实际的操作步骤来绘制出具体的流程图。具体流程图如下图所示:

系统功能结构设计

通过系统需求分析,本婚纱摄影网的设计主要实现功能包括;管理员:首页、个人中心、用户管理、套餐系列管理、摄影套餐管理、摄影订购管理、摄影预约管理、摄影评价管理、客片欣赏管理、系统管理,前台首页:首页、摄影套餐、客片欣赏、摄影资讯、个人中心、后台管理、在线客服,用户:首页、个人中心、摄影订购管理、摄影预约管理、摄影评价管理、我的收藏管理等功能。其功能结构图如下图所示:

功能截图:

登录注册:

用户注册、用户登录,用户通过输入用户名、密码、姓名、联系电话、邮箱等信息进行注册、登录

前台首页:

婚纱摄影网的设计,在前台首页可以查看首页、摄影套餐、客片欣赏、摄影资讯、个人中心、后台管理、在线客服等内容

 摄影套餐:在摄影套餐页面填写套餐编号、系列、标签、套餐金额、拍摄地点、点击次数等信息并进行订购、点我收藏等操作

套餐详情: 查看套餐编号、套餐名称、封面、系列、标签、套餐金额、拍摄地点等信息进行详情、客片、查看评论等

 点击可以进行评论操作

 摄影套餐:用户对摄影套餐页面数据进行查看、套餐编号、套餐名称、封面、系列、标签、套餐金额、拍摄地点等信息进行详情、客片、查看评论。

 

 摄影资讯:查看标题、简介、图片等信息

 个人中心:用户信息修改以及我的收藏等

 

后台管理:

 用户管理:管理员对用户管理页面填写用户名、姓名、性别、头像、联系电话、邮箱等信息并进行详情、删除、修改等操作

 套餐系列:管理员对套餐系列管理页面填写系列等信息进行详情、删除、修改等操作。效果图如图所示

套餐管理:管理员对摄影套餐管理页面填写套餐编号、套餐名称、封面、系列、标签、套餐金额、拍摄地点等信息进行详情、客片、查看评论、删除、修改等操作。效果图如图所示。 

 套餐详情:查看套餐编号、套餐名称、封面、系列、标签、套餐金额、拍摄地点等信息进行详情、客片、查看评论等

 套餐订购:管理员对摄影订购管理页面进行填写订单编号、套餐编号、套餐名称、封面、套餐金额、拍摄地点、下单日期、备注、用户名、姓名、联系电话、是否支付、审核回复、审核状态、审核等信息进行详情、删除、修改等操作

套餐预约:管理员对摄影预约管理页面填写编辑订单编号、套餐编号、套餐名称、套餐金额、预约地点、预约日期、用户名、姓名、联系电话、审核回复、审核状态、审核等信息进行详情、删除、修改等操作

 套餐评价:管理员对摄影评价管理页面填写编辑订单编号、套餐编号、套餐名称、服务评分、技术评分、晒图、整体评价、用户名、联系电话、审核回复、审核状态、审核等信息进行详情、删除、修改等操作

 客片欣赏:管理员对客片欣赏管理页面填写等信息进行详情、删除、修改等操作

摄影资讯: 管理员对摄影资讯页面填写编辑标题、简介、图片等信息进行详情、删除、修改等操作。

论文参考:

1 绪  论

1 绪  论

1.1研究背景与意义

1.2系统研究现状

1.3 论文主要工作内容

2 系统关键技术

2.1 java简介

2.2 MySQL数据库

2.3 B/S结构

2.4 SpringBoot框架

2.5 VUE框架

3 系统分析

3.1 系统可行性分析

3.1.1 技术可行性

3.1.2 操作可行性

3.1.3 经济可行性

3.1.4 法律可行性

3.2 系统性能分析

3.3 系统功能分析

3.4 系统流程分析

3.4.1 数据开发流程

3.4.2 用户登录流程

3.4.3 系统操作流程

3.4.4 添加信息流程

3.4.5 修改信息流程

3.4.6 删除信息流程

4 系统设计

4.1 系统概要

4.2 系统结构设计

4.3数据库设计

4.3.1 数据库设计原则

4.3.3 数据库表设计

4.4 系统时序图

4.4.1 注册时序图

4.4.2 登录时序图

4.4.3 管理员修改用户信息时序图

4.4.4 管理员管理系统信息时序图

5 系统的实现

5.1前台功能实现

5.1.1系统首页页面

5.1.2个人中心

5.2后台管理员功能实现

6 系统测试

6.1 测试环境

6.2 测试目的

6.3 测试概述

6.4 单元测试

6.4.1 注册测试

6.4.2 登录测试

6.5 集成测试

结  论

参考文献

致  谢

代码实现:

/**
 * 登录相关
 */
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{
    
    @Autowired
    private UserService userService;
    
    @Autowired
    private TokenService tokenService;

    /**
     * 登录
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/login")
    public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user != null){
            if(!user.getRole().equals(role)){
                return R.error("权限不正常");
            }
            if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
                return R.error("账号或密码不正确");
            }
            String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
            return R.ok().put("token", token);
        }else{
            return R.error("账号或密码或权限不对");
        }

    }
    
    /**
     * 注册
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/register")
    public R register(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 退出
     */
    @GetMapping(value = "logout")
    public R logout(HttpServletRequest request) {
        request.getSession().invalidate();
        return R.ok("退出成功");
    }
    
    /**
     * 密码重置
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping(value = "/resetPass")
    public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user==null) {
            return R.error("账号不存在");
        }
        user.setPassword("123456");
        userService.update(user,null);
        return R.ok("密码已重置为:123456");
    }
    
    /**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){
        EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();
        PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

    /**
     * 信息
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") String id){
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }
    
    /**
     * 获取用户的session用户信息
     */
    @RequestMapping("/session")
    public R getCurrUser(HttpServletRequest request){
        Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }

    /**
     * 保存
     */
    @PostMapping("/save")
    public R save(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        userService.updateById(user);//全部更新
        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Integer[] ids){
        userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
}

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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")

JavaSE通关手册:数据类型与变量

代码无需额外处理,编译时编译器自动完成转换。

xys_678的博客 232

Java 多态 学习笔记

多态是面向对象编程的重要特性,指同一操作作用于不同对象时产生不同行为。其核心在于“父类引用指向子类对象”,结合方法重写实现运行时动态绑定。多态使代码更灵活、可扩展,如用Person p = new Student();统一处理各类人员注册,无需修改调用逻辑。但多态无法直接调用子类特有方法,需通过instanceof判断并强制转换。编译时看左边(类型),运行时看右边(实际对象),实现解耦与维护便利。

AA_AA114514的博客 369

IDEA 简介:从零认识 IntelliJ IDEA

IDEA 全称,是由 JetBrains 公司开发的一款主流 Java 集成开发环境(IDE)。它集代码编辑、编译、调试、测试、版本控制、构建管理等功能于一体,被大量 Java 开发者视为日常开发的首选工具。所谓 IDE(Integrated Development Environment,集成开发环境),就是把写代码所需的各类工具整合到同一个界面中。相比只用文本编辑器加命令行编译,IDE 能显著减少重复操作,让开发者把精力集中在业务逻辑上。

ztI10的博客 180

Docker部署linkding:HTTPS与数据备份

部署私人书签库,除了让页面能够打开,还需要考虑几个实际问题:重建容器后数据是否保留、登录和保存是否正常、升级前怎样备份,以及出现 502 或 CSRF 错误时从哪里检查。本文使用 Docker Compose 部署 linkding,采用默认 SQLite 数据库,通过 Caddy 提供 HTTPS,并完成账户创建、数据持久化验证和备份。如果重建后账户或书签消失,应先检查是否换了项目目录、改了挂载路径,或者启动了另一套实例,不要急着重新初始化。遇到权限问题,应根据日志确认具体目录和运行用户,再调整权限。

tedcloud123的博客 177

C++20协程怎么运行?原理与三大核心组件深度剖析

C++20协程是轻量级的无栈状态机,通过co_await、co_yield、co_return实现挂起与恢复,由Promise、协程句柄和Awaitable三大组件协同工作。协程与线程互补,适用于高效管理大量并发I/O任务,显著降低上下文切换开销。其核心在于编译器生成的状态机机制,需配合库(如cppcoro)使用。掌握Promise控制逻辑、句柄生命周期管理及Awaitable语义,是构建高性能异步程序的基础。

Lucis__的博客 160

动态代理两大流派:JDK 代理与子类代理

业务类想加日志,最直白的写法是侵入式修改: 问题很明显:每个方法都要改一遍,改一个业务要动十处。代理模式的解法是:调用方不直接依赖 ,而是依赖一个代理对象。代理对象长得跟目标一模一样,调用它 → 代理先执行增强逻辑 → 再转调真实对象。 关键在于:代理对象的类型是哪来的?这就是"动态"二字的含义:代理类在运行时才诞生。两个角色: 承载增强逻辑, 负责生成代理类。 组装代理并调用: 输出: 业务代码 一行没动,增强逻辑全在 里。这就是 AOP 的味道。 内部四步: 第 2 步 内部:先查 (同一个接口

Android的专栏 654

c++ explicit关键字详解

explicit。

拒绝AI文,努力在AI时代写出感动人心的好文章 169

TRingBuffer两端都能增删(快递站版)

TRingBuffer 是一个支持两端增删、下标访问且容量动态增长的环形双端队列。它通过无符号索引的永不归零设计,利用减法自动模运算实现空满判断与元素计数,避免了传统环形缓冲浪费格子的问题。内部以票号(索引)标记首尾,扩容时重排元素为连续存储,保证 O(1) 操作与高缓存效率。虽不线程安全,但其高效性使其成为游戏开发中事件队列、命令缓冲等场景的理想选择。

u013768914的博客 312

Teamcenter Java SOA 开发:连接、查询与保存

本文介绍如何通过 Java 调用 Teamcenter SOA 接口实现外部系统对接,涵盖连接登录、查询保存等核心操作。以最小闭环示例展示 Connection、Service、ModelObject 等关键组件的使用,强调错误处理与事务管理要点。梳理了 DataManagement、Query、File Management 等 API 模块分工,并结合“工作移交WebService”案例,说明幂等性设计与流程状态返回的重要性。适用于 Web 门户、ERP 集成等场景,建议批量操作用 bulk 接口优化性

软件工程师文艺 275
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