SSM组合+ springmvc+mybatis+shiro+restful+bootstrap

平台简介

        Jeesz是一个分布式的框架,提供项目模块化、服务化、热插拔的思想,高度封装安全性的Java EE快速开发平台。

        Jeesz本身集成Dubbo服务管控、Zookeeper注册中心、Redis分布式缓存技术、FastDFS分布式文件系统、ActiveMQ异步消息中间件、Nginx负载均衡等分布式技术

        使用Maven做项目管理,项目模块化,提高项目的易开发性、扩展性

        以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流引擎等。

        前端集成Bootstrap4 metronic框架,UI响应式、扁平化布局,适应所有PC、Pad、Anroid、ios 移动设备等。

        Jeesz主要定位于互联网企业架构,已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具,包括:系统权限组件、数据权限组件、数据字典组件、核心工具 组件、视图操作组件、工作流组件、代码生成等。采用分层设计、双重验证、提交数据安全编码、密码加密、访问验证、数据权限验证。

        Jeesz目前包括以下模块项目,后台系统管理系统,RestFul独立服务系统、Scheduler定时调度系统、内容管理(CMS)系统、在线办公(OA)系统、我的待办(Task服务)、我的收藏(Bookmark服务)。

        后台管理系统包括企业组织架构(用户管理、机构管理、区域管理)、菜单管理、角色权限管理、字典管理等功能;

        RestFul独立提供标准Rest服务API,您可以快速实现自己的业务,提供需要的服务;

        Quartz定时调度系统可以动态配置您的任务规则等;


        内容管理(CMS)系统,包括内容管理,栏目管理、站点管理、公共留言、文件管理、前端网站展示等功能;

        在线办公(OA)系统,主要提供简单的流程实例。

        Jeesz提供了常用工具进行封装,包括日志工具、缓存工具、服务器端验证、数据字典、当前组织机构数据(用户、机构、区域)以及其它常用小工具等。另外 还提供一个强大的在线 代码生成 工具,此工具提供简单的单表、一对多、树结构功能的生成,如果对外观要求不是很高,生成的功能就可以用了。使用了Jeesz基础框架,可以提高快速开发效 率。

内置功能(只列了一部分功能)

1.用户管理:用户是系统操作者,该功能主要完成系统用户配置。

2.机构管理:配置系统组织机构(公司、部门、小组),树结构展现,可随意调整上下级。

3.区域管理:系统城市区域模型,如:国家、省市、地市、区县的维护。

4.菜单管理:配置系统菜单,操作权限,按钮权限标识等。

5.角色管理:角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。

6.字典管理:对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护,如:是否、男女、类别、级别等。

7.操作日志:系统正常操作日志记录和查询;系统异常信息日志记录和查询。

8.连接池监视:监视当期系统数据库连接池状态,可进行分析SQL找出系统性能瓶颈。

9.工作流引擎:实现业务工单流转、在线流程设计器。

开发工具

1.Eclipse IDE:采用Maven项目管理,模块化。

2.代码生成:通过界面方式简单配置,自动生成相应代码,目前包括三种生成方式(增删改查):单表、一对多、树结构。生成后的代码如果不需要注意美观程度,生成后即可用。

技术选型(只列了一部分技术)

1、后端

服务框架:Dubbo、zookeeper、Rest服务

缓存:Redis、ehcache

消息中间件:ActiveMQ

负载均衡:Nginx

分布式文件:FastDFS

数据库连接池:Alibaba Druid 1.0

核心框架:Spring framework

安全框架:Apache Shiro 1.2

视图框架:Spring MVC 4.0

服务端验证:Hibernate Validator 5.1

布局框架:SiteMesh 2.4

工作流引擎:Activiti 5.15

任务调度:quartz 1.8.5

持久层框架:MyBatis 3.2

日志管理:SLF4J 1.7、Log4j

工具类:Apache Commons、Jackson 2.2、Xstream 1.4、Dozer 5.3、POI

2、前端

JS框架:JQuery 1.9。

CSS框架: Bootstrap 4 metronic

客户端验证:JQuery Validation Plugin。

富文本:CKEcitor

文件管理:CKFinder

动态页签:Jerichotab

数据表格:jqGrid

对话框:jQuery jBox

树结构控件:jQuery zTree

其他组件:Bootstrap 4 metronic

3、支持

服务器中间件:Tomcat 6、7、Jboss 7、WebLogic 10、WebSphere 8

数据库支持:目前仅提供mysql数据库的支持,但不限于数据库,下个版本升级多数据源切换和数据库读写分离: 如:Oracle、SqlServer、H2等

支持开发环境:Eclipse、MyEclipse、Ras、Idea等

愿意了解框架技术或者源码的朋友直接加QQ(2042849237)









愿意了解更多的技术知识分享可参考源码:http://minglisoft.cn/technology

朋友需要请加球球:二零四二八四九二三七

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内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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