基于Java+Springboot+Vue+elememt宠物用品商城系统设计实现

点云中的Minkowski卷积 一、MinkowskiEngine简介 第一次见到MinkowskiEngine,应该是在两个月之前了,当时也没有去留意这个库。最近读了一些点云的论文,发现还是有不少论文的源码是基于MinkowskiEngine的,包括PointContrast(ECCV 2020),DGR(Deep Global Registration, CVPR 2020),Learning Multiview 3D Point Cloud Registration(CVPR 2020)和FCGF(Fully Convolution 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:

   

随着信息技术的不断发展,我们现在已经步入了信息化的时代了,而信息时代的代表便是网络技术的日渐成熟,而现在网络已经和我们的生活紧密的联系起来了,我们不敢想象没有网络我们的生活会像怎么样,也许就像食物中没有调料现在的生活离开了网络会变得索然无味。通过网络我们可以足不出户的做许多事情,例如工作、娱乐、学习,交友和购物等等许多我们数之不尽的事情,而就是因为网络我们的生活变得多姿多彩,或许有时甚至帮我们省下不少的时间和给予了我们更多的机遇。宠物网上商城对我们来说就有这些意义。宠物网上商城主要是一些企业为了不流失因为某种原因而没有到宠物店里选购宠物的客人而设计的一个通过 Internet 就能进行方便购物的系统,宠物网上商城的诞生为商家们提供了很多的机遇。另外一个原因是现在宠物对缓解人们生活和工作中所产生的压力是很有用的,出现了很多的所谓的“狗医生”,所以现在宠物的需求量在不断的提升,然而有很大一部分人还是没有时间去选购自己喜欢的宠物, 所以宠物网上商城应运而生。在宠物网上商城诞生之后,人们可以在空余的时间通过互联网来查看大量品种的宠物,从而很方便地购买到自己心仪的宠物和宠物日用品;在另外一方面就是提高了商家的销售额。总的来说,宠物网上商城既满足了很多人的需要,也不会影响到工作或者浪费了休息的时间,它是一个很有意义的系统。

二、系统设计:

2.1 系统运行环境

开发系统:Windows10

架构模式:MVC/前后端分离

JDK版本:Java JDK1.8

开发工具:IDEA

数据库版本: mysql5.7

数据库可视化工具: navicat for mysql

服务器:SpringBoot自带 apache tomcat

主要技术:Java,Springboot,mybatis,mysql,jquery,html,vue,elementui等

其他工具:谷歌浏览器控制台调整网页布局  Postman 接口工具进行接口测试

2.2 系统架构设计:

系统的整体架构是在Windows操作系统中进行开发运用的,而且目前PC机的各项性能已经可以胜任普通网站的web服务器。系统开发所使用的技术也都是自身所具有的,也是当下广泛应用的技术之一。主要的操作对象是基于用户和管理员,系统采用经典的MVC三层架构,从上到下分别是,用户交互层--用户对象-应用服务层-应用支撑层-数据库系统--以及底层硬件和软件环境,这样一架构的话可以使得网站运行更具有稳定性和安全性,从而完成实现网站的开发。

​

2.3 登录时序图设计: 

​

三、功能截图: 

3.1 用户登录注册:

可以进行用户注册,注册后进行登录共和其他操作。

​

3.2 系统前端首页:

系统首页:

前端默认首页地址是显示宠物用品资讯信息,点击可以查看详情资讯。首页主要功能是用户宠物用品商家的查看,商品信息,详情 ,购物车,订单,购买,收藏,评论等操作都是可以的。

​

商家信息: 

商家列表,可以搜索和查看详情。

​

宠物商品信息:

​宠物商品详情:

​

用户评论收藏等

​

 购物车信息模块:

​

购物车详情下单 

​

宠物用品资讯 

​

个人中心:

​

个人订单信息状态:

​

3.3 系统后端管理:

​

用户信息管理:

​

宠物商品信息:

​

​

系统模块信息:

​

商品订单模块:

​

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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为什么选择我

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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")

大数据毕业设计-基于springboot+大数据的电影数据的分析与可视化系统设计和实现,基于大数据爬虫的电影数据分析与展示可视化平台的设计和实现(源码+LW+部署文档+远程调试+代码讲解等)

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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

大数据技术与应用专业2024届毕业设计选题

还在为毕业设计选题而烦恼吗?直接参考本文图片里的选题即可。

laoman456的博客 649

基于SpringBoot的社区儿童疫苗预约接种系统

本文对社区儿童疫苗预约接种系统app的构建流程进行了介绍,其主要包括需求分析详细设计、系统实现等重要部分组成,在此基础上构建的系统可应用到实际的仓库租赁业务中。本系统的主要特点在于将Android应用到社区儿童疫苗预约接种系统app中,Android的引入可提高系统开发效率,最终实现的系统具备运行稳定易用以及实用的特点。

yvonneking1118的博客 1405

大数据 深度学习毕业设计项目选题集合

🔥 Hi,大家好呀,大四的同学马上要开始毕业设计啦,大家做好准备了没呢!🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求。🔥 为了大家能够以最少的精力顺利通过毕业设计,学长推荐20个优秀的毕设项目给大家,同时分享项目与论文(源码+论文)。🔥 下文会对每个推荐的项目进行展示与打分,大家可以挑选自己喜欢的项目作为毕业设计。🧿详细项目介绍及项目分享,见文末!

2301_76591273的博客 742

数据科学与大数据技术毕业论文【题目+数据】

先定方向,然后定题目,明确研究对象、研究内容、创新点在哪里。总的来说,最重要的就是定的题目要确保后续能够写的出来,写的顺畅。论文需要的数据提前准备好,案例提前查阅清楚,文献在定题目前至少看上几十篇。本人长期从事这方面的科研工作,去年光是帮忙修改和润色就有几十篇文章,这里分享一些今年最新的题目及写作指导。有具体问题,可以扫码底部二维码或者私信。这里也总结了适合今年的选题,几乎涵盖了所有选题方向。有简单的,有难的。有的题目可以直接用,有的还需要再细化下,稍微改动一下,也能作为创新的选题。后续会陆续更新。

lagougongzuoshi的博客 3946

使用若依二次开发商城系统-1:搭建若依运行环境

若依框架有很多版本,这里使用的是springboot3+vue3这样的一个前后端分离的版本。

younuoqianjin的博客 773

基于springboot+vue的桂林旅游网站系统

此外,系统还为景区管理提供用户管理、景点信息管理、线路推荐管理等功能,帮助景区实现智能化管理和精准营销。Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架,它易于上手,同时提供了强大的数据绑定和组件化开发能力,能够帮助开发者快速构建出美观、易用的前端界面。3.景点信息管理:对景点信息进行添加、修改、删除和查询操作,包括景点介绍、地址、交通方式等。4.线路推荐管理:对线路推荐进行添加、修改、删除和查询操作,包括线路介绍、景点安排、费用等。6.论坛交流管理:管理论坛交流区,包括审核和删除帖子。

weixin 346127357的博客 770

计算机毕业设计大数据类题目大全

序号 题目 题目要求(该课题的研究目的、所实现的主要功能等) 1 基于Hadoop的大数据宠物商城推荐系统 收集大量有关宠物产品和用户购买行为的数据,并使用hadoop进行数据处理和存储,以构建一个个性化的宠物产品推荐系统。系统应该可以分析用户的浏览记录,购买历史,喜好标签等信息,使用推荐算法为每位用户推荐最适合他们的宠物用品。 2 大规模文本分析系统 使用hadoop分布式计算能力,分析大量文本数据,如新闻文章,社交媒体帖子或客户评论,以提取信息、情感分析或主题

m0_73268882的博客 1967

2025大数据毕业设计/计算机毕业设计创新必过选题(建议收藏)

2025大数据毕业设计/计算机毕业设计创新必过选题(建议收藏)

全网计算机/大数据辅导(自媒体)道祖第一人、全网粉丝100W+,专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,高校老师/讲师/同行合作。以及产品测评宣传、工具推广等合作。同时招收学生代理、校园代理。 7498

大数据毕业设计必过选题(详细)

大家好!大四的同学们,毕业设计的时间即将到来,你们准备好了吗?为了帮助大家更好地开始毕设,我作为学长给大家整理了最新的计算机大数据专业的毕设选题。如果在开题选题的过程中有任何疑问,都可以随时向我提问,我会根据你们的情况提供帮助。对于大数据专业的毕设选题,重要的是选择与该领域紧密相关且具有实际意义的课题。大数据技术在各个行业中的应用日益广泛,所以选择一个与实际应用场景相关的课题可以帮助同学们更好地理解和应用所学的知识。在选择选题时要考虑自己的兴趣和专长。

HUXINY的博客 4714
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