java/jsp/ssm宠物商店管理系统【2024年毕设】

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开发环境

开发语言:Java

框架:ssm

技术:ssm+jsp

JDK版本:JDK1.8

服务器:tomcat7

数据库:mysql 5.7或8.0

数据库工具:Navicat11

开发软件:eclipse/myeclipse/idea

Maven包:Maven3.3.9

浏览器:建议谷歌浏览器或edge

功能模块

系统功能结构图是系统设计阶段,系统功能结构图只是这个阶段一个基础,整个系统的架构决定了系统的整体模式,是系统的根据。宠物商店管理系统的整个设计结构如图3-1所示。

系统界面

2023-2024年成品

除了以上作品下面是2023-2024最新100计算机专业原创毕业设计源码+数据库是近期作品,如果你的题目刚好在下面可以文末领取java源码参考

【1】ssm基于Android的小型电子超市的设计与实现
【2】ssm出版社高校教材样书管理
【3】springboot小程序就医管理
【4】springboot独立学院资产管理系统
【5】ssm基于微信小程序的课堂签到系统
【6】springboot图书推荐系统
【7】ssm园疫宝
【8】ssm基于Android平台的“课堂管理助手”移动应用开发
【9】ssm智能旅游导览系统app
【10】springboot基于SpringBoot的旅游直通车
【11】springboot文曦家教预约系统
【12】jsp基于Windows的银行信贷管理系统
【13】ssm微信小程序租房平台
【14】ssm微信小程序荆州方特旅游项目预约服务系统
【15】ssm“最多跑一次”微信小程序
【16】jsp基于2-4模型的数据分析平台
【17】springboot报刊杂志订阅系统
【18】jsp旅行规划系统
【19】ssm在线垃圾分类
【20】ssm健身视频分享系统
【21】ssm基于微信小程序的健康饮食推荐系统
【22】jsp买房与租房助手
【23】springboot健身房管理系统
【24】jsp基于用户喜好的体育用品推荐系统
【25】springboot在线综合类网络报修APP
【26】jsp智云在线考试管理系统
【27】ssm基于微信小程序校园生活管理
【28】springboot大学生健康点餐系统
【29】ssm基于人脸识别的个人博客登录系统
【30】jsp图书回收管理平台
【31】jsp广金大学生兼职招聘平台
【32】ssm在线厨艺平台的设计与实现微信小程序
【33】springboot多层级架构的工程项目安全监管系统的设计与实现
【34】ssm健身网站平台
【35】springboot新教改背景下课程多元化考核管理系统
【36】ssm无人值守自习室系统
【37】jsp延时服务排课系统的设计与实现
【38】jsp平生社区医院医疗管理系统
【39】jsp学生信息管理系统
【40】ssm民宿网站管理系统
【41】ssm宠物医院App
【42】ssm宠物领养系统
【43】ssm基于O2O模式的校内电影订票管理系统
【44】springboot博物馆信息管理系统
【45】ssm微信小程序实验室预约
【46】ssm学生信息管理系统
【47】ssm在线搜题与答疑平台
【48】ssm实验室资产管理系统
【49】ssm基于微信小程序的校园闲置物品交易系统
【50】springboot城乡客运服务系统
【51】springboot广东实时新闻系统
【52】springboot医药管理系统
【53】ssm基于Android的舞蹈教室约课系统
【54】springboot双鸭山市农产品销售系统
【55】springboot“山堂夜坐”茶品销售平台
【56】jsp学习资料推荐系统
【57】ssm智能水务项目设计
【58】jsp学生就业管理系统
【59】ssmAPP提供商管理系统
【60】springboot学生资助信息管理系统
【61】jspHPV疫苗接种预约系统
【62】ssm打卡提醒小程序
【63】ssm商户供销存微信小程序的设计与实现
【64】jsp某药房药品管理系统
【65】ssm基于微信小程序的售后服务系统
【66】springboot基于Web的软考题库平台
【67】ssm基于微信小程序的企业职工薪资查询系统设计与实现
【68】ssm“慧”分享微信小程序
【69】ssm智能科学与工程学院论文管理系统
【70】ssm基于角色控制的网站权限管理
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【72】ssmC语言在线评测系统设计
【73】springboot基于SpringBoot的校园报修平台
【74】ssm小区物业管理APP
【75】ssm二手交易平台
【76】ssm基于Android移动端的一款便捷运动APP
【77】ssm宠物医院挂号系统
【78】ssm基于web的医院门诊管理系统
【79】ssm基于java的汽车配件电子商城
【80】jspcsgo比赛预约管理系统
【81】springboot游戏网站
【82】springboot智慧园区运营管理系统
【83】springboot基于安卓Java的题库app
【84】ssm学籍管理信息系统
【85】ssm基于Android的移动应用开发学习App
【86】springboot基于云计算的城乡医疗卫生服务系统
【87】ssm基于Android的老人健康管理系统
【88】ssm基于微信小程序的校园空闲教室预约系统
【89】ssm垃圾快捷分类服务平台
【90】ssm房屋中介管理系统
【91】jsp家庭作业管理系统
【92】ssm基于Android的订票管理系统
【93】springboot小区新冠疫情管理系统
【94】jsp员工信息管理系统
【95】springboot电影推荐系统
【96】ssm小程序房屋租赁系统
【97】jsp学生管理系统
【98】jsp会议室会议管理系统
【99】ssm社区疫情防控监管系统
【100】springboot宠迷猫咪用品网上商城设计与实现

源码分享和部署

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
《芋道开发指南文档-2023-10-27更新》是针对软件开发者和IT专业人士的一份详尽的资源集合,旨在提供最新的开发实践、范例代码和最佳策略。这份202310月27日更新的文档集,包含了丰富的模板和素材,帮助开发者在日常工作中提高效率,保证项目的顺利进行。 让我们深入探讨这份文档的可能内容。"芋道"可能是一个开源项目或一个专业的技术社区,其开发指南涵盖了多个方面,例如: 1. **编程语言指南**:可能包括Java、Python、JavaScript、C++等主流语言的编码规范、最佳实践以及常见问题的解决方案。 2. **框架与库的应用**:可能会讲解React、Vue、Angular等前端框架,以及Django、Spring Boot等后端框架的使用技巧和常见应用场景。 3. **数据库管理**:涵盖了SQL语言的基本操作,数据库设计原则,以及如何高效使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统。 4. **版本控制**:详细介绍了Git的工作流程,分支管理策略,以及与其他开发工具(如Visual Studio Code、IntelliJ IDEA)的集成。 5. **持续集成与持续部署(CI/CD)**:包括Jenkins、Travis CI、GitHub Actions等工具的配置和使用,以实现自动化测试和部署。 6. **云服务与容器化**:可能涉及AWS、Azure、Google Cloud Platform等云计算平台的使用,以及Docker和Kubernetes的容器化部署实践。 7. **API设计与测试**:讲解RESTful API的设计原则,Swagger的使用,以及Postman等工具进行API测试的方法。 8. **安全性与隐私保护**:涵盖OAuth、JWT认证机制,HTTPS安全通信,以及防止SQL注入、
该是一个在 Kaggle 上发布的数据集,专注于 2024 出现的漏洞(CVE)信息。以下是关于该数据集的详细介绍:该数据集收集了 2024 记录在案的各类漏洞信息,涵盖了漏洞的利用方式(Exploits)、通用漏洞评分系统(CVSS)评分以及受影响的操作系统(OS)。通过整合这些信息,研究人员和安全专家可以全面了解每个漏洞的潜在威胁、影响范围以及可能的攻击途径。数据主要来源于权威的漏洞信息平台,如美国国家漏洞数据库(NVD)等。这些数据经过整理和筛选后被纳入数据集,确保了信息的准确性和可靠性。数据集特点:全面性:涵盖了多种操作系统(如 Windows、Linux、Android 等)的漏洞信息,反映了不同平台的安全状况。实用性:CVSS 评分提供了漏洞严重程度的量化指标,帮助用户快速评估漏洞的优先级。同时,漏洞利用信息(Exploits)为安全研究人员提供了攻击者可能的攻击手段,有助于提前制定防御策略。时效性:专注于 2024 的漏洞数据,反映了当前网络安全领域面临的新挑战和新趋势。该数据集可用于多种研究和实践场景: 安全研究:研究人员可以利用该数据集分析漏洞的分布规律、攻击趋势以及不同操作系统之间的安全差异,为网络安全防护提供理论支持。 机器学习与数据分析:数据集中的结构化信息适合用于机器学习模型的训练,例如预测漏洞的 CVSS 评分、识别潜在的高危漏洞等。 企业安全评估:企业安全团队可以参考该数据集中的漏洞信息,结合自身系统的实际情况,进行安全评估和漏洞修复计划的制定。
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