基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离图书管理系统设计和实现

基于java+springboot+vue的图书管理系统 当下,正处于信息化的时代,许多行业顺应时代的变化,结合使用计算机技术向数字化、信息化建设迈进。传统的图书管理信息管理模式,采用人工登记的方式保存相关数据,这种以人力为主的管理模式已然落后。本人结合使用主流的程序开发技术,设计了一款基于springboot的图书管理系统,可以较大地减少人力、财力的损耗,方便相关人员及时更新和保存信息。本系统主要使用B/S开发模式,在idea集成开发环境下,采用Java语言编码设计系统功能,MySQL数据库管理相关的系统数据信息,SSM框架设计和开发系统功能架构,最后通过使用T 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:

当下,正处于信息化的时代,许多行业顺应时代的变化,结合使用计算机技术向数字化、信息化建设迈进。传统的图书管理信息管理模式,采用人工登记的方式保存相关数据,这种以人力为主的管理模式已然落后。本人结合使用主流的程序开发技术,设计了一款基于springboot的图书管理系统,可以较大地减少人力、财力的损耗,方便相关人员及时更新和保存信息。本系统主要使用B/S开发模式,在idea集成开发环境下,采用Java语言编码设计系统功能,MySQL数据库管理相关的系统数据信息,SSM框架设计和开发系统功能架构,最后通过使用Tomcat服务器,在浏览器中发布设计的系统,并且完成系统与数据库的交互工作。本文对系统的需求分析、可行性分析、技术支持、功能设计、数据库设计、功能测试等内容做了较为详细的介绍,并且在本文中也展示了系统主要的功能模块设计界面和操作界面,并对其做出了必要的解释说明,方便用户对系统进行操作和使用,以及后期的相关人员对系统进行更新和维护。通过设计基于springboot的图书管理系统,可以极大地提高图书管理的工作效率,提升用户的使用体验。

通过结合系统分析阶段的相关内容,对系统的整体功能设计进行规划。由此可知,本系统的使用者主要可以被分为管理员角色和用户角色两类。其中,管理员角色主要的功能需求有用户信息管理、图书信息管理、借阅信息管理等模块,用户角色主要的功能需求有系统登录、查询图书信息、查询借阅信息等模块。本系统的总体功能设计如图4-1所示。

 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:

5.1个人中心

通过设计的个人中心管理功能模块,管理用户可以对相关的个人信息进行管理,比如管理用户可以更新个人账号的密码信息,修改个人账号的用户名信息等,修改密码界面设计如图5-1所示,个人信息界面设计如图5-2所示。

图5-1修改密码界面

 图5-2个人信息界面

5.2管理员管理

通过设计的管理员管理功能模块,管理用户可以对相关的管理员用户信息进行管理,比如管理用户可以查看管理员的用户名,更新管理员密码,删除已经注销的管理员用户信息记录等,管理员管理界面设计如图5-3所示。

 图5-3管理员管理界面

5.3用户管理

通过设计的用户管理功能模块,管理用户可以对相关的用户信息进行管理,比如管理用户可以查看用户头像信息,更新用户手机号码,删除已经注销的用户信息记录等,用户管理界面设计如图5-4所示。

 图5-4用户管理界面

5.4图书出版社管理

通过设计的图书出版社管理功能模块,管理用户可以对相关的图书出版社信息进行管理,比如管理用户可以添加新图书出版社信息记录,更新图书出版社名称,删除失效的图书出版社信息记录等,图书出版社管理界面设计如图5-5所示。

 图5-5图书出版社管理界面

5.5公告类型管理

通过设计的公告类型管理功能模块,管理用户可以对相关的公告类型信息进行管理,比如管理用户可以添加新公告类型信息记录,更新公告类型名称,删除失效的公告类型信息记录等,公告类型管理界面设计如图5-6所示。

图5-6公告类型管理界面

5.6所在书架管理

通过设计的所在书架管理功能模块,管理用户可以对相关的所在书架信息进行管理,比如管理用户可以添加新所在书架信息记录,更新所在书架名称,删除失效的所在书架信息记录等,所在书架管理界面设计如图5-7所示。

图5-7所在书架管理界面

5.7图书类型管理

通过设计的图书类型管理功能模块,管理用户可以对相关的图书类型信息进行管理,比如管理用户可以添加新图书类型信息记录,更新图书类型名称,删除失效的图书类型信息记录等,图书类型管理界面设计如图5-8所示。

图5-8图书类型管理界面

5.8论坛管理

通过设计的论坛管理功能模块,管理用户可以对相关的论坛信息进行管理,比如管理用户可以添加新论坛信息记录,更新发布的帖子内容,删除失效的论坛信息记录等,论坛管理界面设计如图5-9所示。

图5-9论坛管理界面

5.9公告信息管理

通过设计的公告信息管理功能模块,管理用户可以对相关的公告信息信息进行管理,比如管理用户可以查看公告时间,删除失效的公告信息记录等,公告信息管理界面设计如图5-10所示。

图5-10公告信息管理界面

5.10图书信息管理

通过设计的图书信息管理功能模块,管理用户可以对相关的图书信息信息进行管理,比如管理用户可以查看图书数量,删除失效的图书信息记录等,图书信息管理界面设计如图5-11所示。

图5-11图书信息管理界面

5.11借阅信息管理

通过设计的借阅信息管理功能模块,管理用户可以对相关的借阅信息信息进行管理,比如管理用户可以查看借阅的图书类型,删除失效的借阅信息记录等,借阅信息管理界面设计如图5-12所示。

图5-12借阅信息管理界面

5.12轮播图管理

通过设计的轮播图管理功能模块,管理用户可以对相关的轮播图信息进行管理,比如管理用户可以查看轮播图信息,删除失效的轮播图信息记录等,轮播图管理界面设计如图5-13所示。

图5-13轮播图管理界面

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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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")

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