基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离校园网上店铺的设计和实现

【开源免费】基于Vue和SpringBoot的校园网上店铺系统(附论文) 校园网上店铺可以实现商铺管理,商品订单管理,用户管理,商品管理,商品评价管理等功能。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。 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,都喜欢用自己行业的专属软件工作,互联网发展到这个时候,人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生,往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统校园店铺商品销售信息管理难度大,容错率低,管理人员处理数据费工费时,所以专门为解决这个难题开发了一个校园网上店铺,可以解决许多问题。

校园网上店铺可以实现商铺管理,商品订单管理,用户管理,商品管理,商品评价管理等功能。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。

校园网上店铺可以提高校园店铺商品销售信息管理问题的解决效率,优化校园店铺商品销售信息处理流程,保证校园店铺商品销售信息数据的安全,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管理商铺,管理会员等级信息,管理商品留言,管理商品收藏,管理商品,管理用户等。

图4.1 管理员功能结构

图4.2即为设计的商铺功能结构,商铺权限操作的功能包括下架商品,增加商品库存,减少商品库存,上架商品,回复商品留言,管理商品订单等。

图4.2 商铺功能结构

图4.3即为设计的用户功能结构,用户权限操作的功能包括查看商铺,购买商品,提交订单,管理商品订单,查看网站介绍等。

    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

      首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登录接口。在后端接收登录请求的Controller会使用`@RequestParam Map<String, Object> params`来接收前端传递的用户参数,用户名和密码。然后后端根据接收到的参数创建一个查询条件封装对象MyBatis的EntityWrapper用于构建查询条件。接着在业务层,调用相应的service方法来查询数据库中是否存在匹配的用户信息。这个查询方法Login()会将前端传递的对象参数传递到后台的DAO层,进行数据库的交互操作。如果存在符合条件的用户,则会返回相关的用户信息。最后在后端控制器中将查询结果封装成响应体,通过`return R.ok().put("data", userService.selecView(ew))`将用户信息返回给前端。前端收到响应后,可以通过调用Vue、ElementUI等组件来渲染登录结果,例如显示用户信息或者跳转到相应的页面。

详细视频演示

请联系我获取更详细的演示视频

功能截图:

      在系统前台首页,调用`$route(newValue)`方法监听路由变化,根据当前的路由地址来确定活动菜单的索引,并且根据路由的哈希部分(即URL的`#`后面的部分)来判断是否需要滚动页面到顶部或者某个特定元素的位置。如果不是首页,会将页面滚动到指定元素处,否则滚动到页面顶部。另外通过`headportrait()`方法用于更新组件渲染点前用户头像。在用户登录后,后端返回了新的用户信息,需要及时更新页面上的用户头像信息。

 

编程人员在搭建的开发环境中,会让各种编程技术一起呈现出最终效果。本节就展示关键部分的页面效果。

5.1 管理员功能实现

5.1.1 公告管理

图5.1 即为编码实现的公告管理界面,管理员在公告管理界面中可以对界面中显示的所有公告信息进行更改,查询,删除。

图5.1 公告管理界面

5.1.2 用户管理

图5.2 即为编码实现的用户管理界面,管理员在用户管理界面中可以为本界面显示的所有用户信息进行查询,修改,删除,用户信息有电子邮箱,余额,会员等级,用户身份证号等。

图5.2 用户管理界面

5.1.3 商铺管理

图5.3 即为编码实现的商铺管理界面,管理员在商铺管理界面中新增商铺,更改商铺的营业执照,商铺信用类型等,可以删除需要删除的商铺信息。

图5.3 商铺管理界面

5.1.4 会员等级管理

图5.4 即为编码实现的会员等级管理界面,管理员在会员等级管理界面修改会员等级信息,不同会员所属等级不同,那么在购买商品时,享受的折扣也不一样。

图5.4 会员等级管理界面

5.2 商铺功能实现

5.2.1 商品管理

图5.5 即为编码实现的商品管理界面,商铺在商品管理界面中为商品的库存进行增加,减少操作,可以上架商品,下架商品以及更改商品信息等。

图5.5 商品管理界面

5.2.2 商品评价管理

图5.6 即为编码实现的商品评价管理界面,商铺在商品评价管理界面中查看用户对商品的评价信息,商品评价信息有商品名称,评价内容,评价时间,回复内容,回复时间等,商品评价的回复信息是商铺回复的信息。

图5.6 商品评价管理界面

5.2.3 商品订单管理

图5.7 即为编码实现的商品订单管理界面,商铺在商品订单管理界面中对商品订单查询,对已支付的商品订单进行发货,商铺可以通过商品订单详情来了解更多商品订单的详细内容。

图5.7 商品订单管理界面

5.3 用户功能实现

5.3.1 商铺信息

图5.8 即为编码实现的商铺信息界面,用户在商铺信息界面中查看商铺介绍还有商铺的营业执照以及商铺的信用信息等。

图5.8 商铺信息界面

5.3.2 商品信息

图5.9 即为编码实现的商品信息界面,用户在商品信息界面中查看商品简介,商品信息包括商品库存,商品原价,购买获得积分等信息,用户可以直接购买商品。

图5.9 商品信息界面

5.3.3 确认下单

图5.10 即为编码实现的确认下单界面,用户在确认下单界面中可以提交订单,前提是检查购买的物品以及收货的地址信息等是否正确。

图5.10 确认下单界面

5.3.4 商品订单

图5.11 即为编码实现的商品订单界面,用户在商品订单界面中可以退款,可以收货,可以评价订单等。

图5.11 商品订单界面

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")

基于Spring Boot的校园网上店铺的设计与实现

如今社会上各行各业,都喜欢用自己行业的专属软件工作,互联网发展到这个时候,人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生,往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统校园店铺商品销售信息管理难度大,容错率低,管理人员处理数据费工费时,所以专门为解决这个难题开发了一个校园网上店铺,可以解决许多问题。校园网上店铺可以实现商铺管理,商品订单管理,用户管理,商品管理,商品评价管理等功能。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。

weixin_52721608的博客 1306

基于springboot+vue的校园网上店铺

本系统项目代码工整,结构清晰,适合选题:校园、网上、店铺、前后端分离等。系统采用springboot+vue整合开发,前端主要使用了element-ui框架、项目后端主要使用了springboot,数据层采用mybatis。

weixin_mtyeducation 835

springboot184基于springboot的校园网上店铺的设计与实现

如今社会上各行各业,都喜欢用自己行业的专属软件工作,互联网发展到这个时候,人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生,往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统校园店铺商品销售信息管理难度大,容错率低,管理人员处理数据费工费时,所以专门为解决这个难题开发了一个校园网上店铺,可以解决许多问题。 校园网上店铺可以实现商铺管理,商品订单管理,用户管理,商品管理,商品评价管理等功能。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。

hjjshua的博客 1242

基于Vue+SpringBoot的校园网上店铺的

本文的重点是对该系统的开发环境、要实现的基本功能和开发步骤进行了说明,并重点阐述了系统设计方案的关键点、设计思想该系统基于浏览器B/S的方式进行访问,采用springboot集成快速开发框架,前端使用vue方式,开发工具IntelliJ IDEA x64,因为该开发工具,内嵌了Tomcat服务运行机制,可不用单独下载Tomcat server服务器。由于考虑到数据库结构的灵活性,本系统想要使用 MySQL来设计数据库 ,而 java技术 B/S架构则确保了较高的平台适应性。

QQ860660016的博客 726

【源码+文档】基于SpringBoot + Vue的校园网上店铺系统

在你的计算机科学学习和研究旅程中,选择合适的工具和资源至关重要。基于SpringBoot + Vue的校园网上店铺系统设计与实现计算机项目源码,是你迈向成功的重要一步。

2402_84485123的博客 680
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