基于Java+SpringBoot+vue前后端分离宠物领养系统设计实现

(附源码)计算机毕业设计SSM基于的宠物领养管理系统 宠物招领管理,在宠物招领管理页面可以对索引,宠物昵称,城市,领养地址,宠物种类,身体状况,宠物性别,目前状态,宠物图片,宠物年龄,宠物性情,宠物爱好等内容进行详情,修改,查看评论和删除等操作,如图5-8所示。领养申请管理,在领养申请管理页面可以对索引,宠物昵称,宠物品种,宠物性别,图片,用户名,姓名,手机号,养宠经验,家庭地址,申请时间,审核回复,审核状态,审核等内容进行详情、修改或删除等操作,如图5-9所示。管理员登录,管理员通过输入用户,密码,选择角色等信息进行系统登录,如图5-5所示。 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:

如今社会上各行各业,都在用属于自己专用的软件来进行工作,互联网发展到这个时候,人们已经发现离不开了互联网。互联网的发展,离不开一些新的技术,而新技术的产生往往是为了解决现有问题而产生的。针对于宠物领养信息管理方面的不规范,容错率低,管理人员处理数据费工费时,采用新开发的宠物领养系统可以从根源上规范整个数据处理流程的正规性和合法性。

宠物领养系统能够实现用户管理,宠物领养管理,宠物认领管理,教学视频管理,感谢信管理,公告管理,宠物领养审核管理,宠物认领审核管理等功能。该系统采用了Mysql数据库,Java语言,Spring Boot框架等技术进行编程实现。

宠物领养系统可以提高宠物领养信息管理问题的解决效率,优化宠物领养信息处理流程,并且能够保证存储数据的安全,它是一个非常可靠,非常安全的应用程序。

图4.1即为设计的管理员功能结构,管理员权限操作的功能包括对注册用户信息的管理,对宠物领养,宠物认领,教学视频,感谢信以及公告进行管理,审核宠物领养以及认领的信息。

图4.1 管理员功能结构

图4.2即为设计的用户功能结构,用户权限操作的功能包括申请领养宠物,申请认领宠物,查看申请的宠物领养或申请的宠物认领的审核状态,发布感谢信,查看或对教学视频进行收藏以及留言。

 图4.2 用户功能结构

程序上交给用户进行使用时,需要提供程序的操作流程图,这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤,现如今程序的操作流程都有一个大致的标准,即先通过登录页面提交登录数据,通过程序验证正确之后,用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。

​

程序操作流程图

功能截图:

编程人员在搭建的开发环境中,运用编程技术实现本系统设计的各个操作权限的功能。在本节中,就展示部分操作权限的功能与界面。

5.1 管理员功能实现

5.1.1 宠物领养管理

图5.1 即为编码实现的宠物领养管理界面,管理员在该界面中发布需要领养的宠物的资料,可以对宠物领养的信息进行更改,查询,删除。

 图5.1 宠物领养管理界面

5.1.2 宠物领养审核管理

图5.2 即为编码实现的宠物领养审核管理界面,管理员在该界面中对用户申请领养的宠物进行线上审核,管理员对宠物领养的信息审核通过之后,该宠物的领养状态就是被领养的状态了。

 图5.2 宠物领养审核管理界面

5.1.3 宠物认领管理

图5.3 即为编码实现的宠物认领管理界面,管理员在该界面中发布宠物的认领信息,其中包括宠物的图片,宠物的类型等信息,管理员对宠物的认领信息也能更改,查询,删除。

图5.3 宠物认领管理界面

5.1.4 宠物认领审核管理

图5.4 即为编码实现的宠物认领审核管理界面,管理员在该界面中对用户申请认领的宠物信息进行线上审核,审核后的宠物认领信息只能进行查看和查询。

 图5.4 宠物认领审核管理界面

5.1.5 教学视频管理

图5.5 即为编码实现的教学视频管理界面,管理员在该界面中主要是上传教学视频,对教学视频信息包括视频文件,视频标题等资料进行更改,查询,或删除,可以查看已发布教学视频的用户点赞数等信息。

 图5.5 教学视频管理界面

5.2 用户功能实现

5.2.1 宠物领养

图5.6 即为编码实现的宠物领养界面,用户在该界面中查看宠物领养的介绍信息,只能对未被领养的宠物进行申请领养,已经被领养的宠物只能查看其介绍信息。

 图5.6 宠物领养界面

5.2.2 宠物认领

图5.7 即为编码实现的宠物认领界面,用户在该界面中查看宠物认领信息,已经找到主人的宠物不支持认领。还没有找到主人的宠物才能进行申请认领。

图5.7 宠物认领界面

5.2.3 教学视频

图5.8 即为编码实现的教学视频界面,用户在该界面中主要就是播放教学视频,在教学视频下方发布留言,该教学视频也支持用户在当前页面进行收藏,方便下次查看。

图5.8 教学视频界面

5.2.4 感谢信管理

图5.9 即为编码实现的感谢信管理界面,用户在该界面中可以发布感谢信,对感谢信的内容进行更改,查询,删除。

 图5.9 感谢信管理界面

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")

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

基于Java+SpringBoot+MyBatis+Vue前后端分离宠物领养设计与实现(有文档)

    宠物领养系统是基于浏览器与服务器架构平台,采用跨平台的JAVA语言开发,利用springboot框架进行逻辑控制,MySQL数据库存储数据,最后Tomcat服务器完成发布,系统可在多个环境下运行。

qq_57756904的博客 977

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

springboot 宠物领养管理系统

Tomcat是Apache公司的研发并发布的产品。Tomcat 是一个小型的轻量级应用服务器, 在中小型系统和并发访问 用户不是很多的场合下被普遍使用。它还具有很强的稳定性。Tomcat是嵌入式的,不需要进行war文件的部署。并且,它也同时简化了Maven的配置。简化了程序员的开发步骤。2.4 MySQL数据库简介MySQL是一种关系型的数据库管理系统,属于Oracle旗下的产品。MySQL的语言是非结构化的,使用的用户可以在数据上进行工作。这个数据库管理系统一经问世就受到了社会的广泛关注。

weixin_45769113的博客 3616

056-springboot基于SpringBoot+Vue的宠物寄领养网站的设计与实现

随着人们生活水平的提高和宠物文化的兴起,宠物领养与寄养需求日益增长。本项目设计并实现了一个基于SpringBoot+Vue的宠物寄领养网站,旨在为用户提供便捷、高效的宠物寄领养服务平台。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue框架构建用户界面,后端采用SpringBoot框架处理业务逻辑,通过MySQL数据库存储数据。系统功能包括宠物信息展示、用户注册登录、宠物领养申请与审核、宠物寄养信息发布与查询等。经过测试,系统运行稳定,操作简便,有效提高了宠物领养与寄养的效率,促进了宠物文化的发展。

2301_77541824的博客 1034

基于SpringBoo+Vue的宠物领养管理系统【个性化推荐算法+可视化统计】

【2026最新】基于Java+SpringBoot+Vue+MySQL的宠物领养管理系统【个性化推荐算法+可视化统计】

计算机学姐的博客 1741

java-springboot基于Java web的宠物领养系统 基于SpringBoot+Vue的流浪动物救助领养平台的设计与实现 前后端分离的宠物公益领养撮合系统的设计与实现计算机毕业设计

本文介绍了一个基于Java-SpringBoot的宠物领养系统,旨在解决城市流浪动物救助与领养效率低、信息不透明等问题。系统采用B/S架构,前端使用Vue,后端采用SpringBoot框架,MySQL数据库支撑数据存储。主要功能包括宠物信息管理、领养申请、医学跟踪、回访记录、社区运营等全生命周期服务,涵盖用户注册、宠物展示、预约审核、数据统计等模块。通过线上化流程降低信任成本,实现流浪动物救助-领养-跟踪的可追踪管理。系统经过技术、经济和社会可行性分析,具备完善的用户和管理员功能模块,采用E-R图进行数据库

程序员一枚 1707

基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离的宠物领养系统

JAVA:Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Vue:Vue (发音为 /vjuː/,类似 view) 是一款用于构建用户界面的JavaScript框架。

weixin_53472524的博客 792

基于SpringBoot+Vue的宠物领养饲养交流管理平台

一、平台概述该平台通过整合SpringBoot和Vue两大技术框架,实现了前后端分离的高效开发模式。SpringBoot负责后端业务逻辑处理和数据管理,而Vue则负责前端用户界面的构建和交互。这种组合不仅提高了开发效率,还确保了平台的稳定性和可扩展性。二、主要功能1.宠物领养信息发布与浏览:2.1.救助站、宠物主人等可以在平台上发布待领养宠物的信息,包括宠物种类、年龄、性别、健康状况、性格特点等,并配有照片和视频。

qq_1406299528的博客 895

宠物领养系统(JAVA+SpringBoot+Vue+前后端分离)

近年来,随着人们对宠物健康和福利的关注度不断提高,宠物市场呈现出爆发式增长势头。同时,越来越多的人也开始意识到领养代替购买的重要性。然而,传统的宠物领养过程存在诸多问题。例如,领养信息分布不均、流程复杂、透明度低、真伪难辨等等,这些问题不仅给领养者带来了不便,也影响了宠物的安全和福利。为了解决这些问题,宠物领养系统应运而生。宠物领养系统是一种基于互联网技术的平台,通过互联网和移动设备等渠道,提供宠物领养信息查询、宠物领养申请、宠物送养等服务,实现宠物领养过程的数字化、智能化和人性化。

znbcj的博客 862
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