【2024】基于springboot的蒙古旅游小程序

【全开源】旅行旅游小程序系统源码(Uniapp+FastAdmin+ThinkPHP) 旅游小程序系统源码作为智慧旅游的重要支撑,将为旅游行业带来全新的发展机遇。通过选择适合的系统源码,旅游企业可以打造具有竞争力的在线平台,提升服务质量,吸引更多游客。让我们共同期待旅游小程序系统源码在智慧旅游领域的广泛应用和美好未来! 阅读详情

目录

一、整体目录(示范):

文档含项目技术介绍、E-R图、数据字典、项目功能介绍与截图等

二、运行截图

三、代码部分(示范):

四、数据库表(示范):

数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习

五、主要技术介绍:

六、项目调试学习(点击查看)

七、项目交流


背景:
蒙古国是一个拥有丰富自然风光和独特文化的国家,吸引着越来越多的游客前往旅游。然而,由于蒙古国地广人稀,交通不便等因素,游客在旅游过程中可能会遇到信息不对称、交通不便等问题。因此,基于SpringBoot的蒙古旅游小程序系统的建设成为了一项迫切需求。

目的:
蒙古旅游小程序系统的目的是为游客提供便捷的旅游信息查询、交通预订、景点推荐、民俗体验等服务。通过小程序系统,游客可以更加方便地了解蒙古国的旅游信息,规划行程,预订交通和住宿,提高旅游体验。

意义:
蒙古旅游小程序系统的建设对于促进蒙古国旅游业的发展具有重要意义。首先,可以提高游客的旅游体验,降低游客在旅游过程中的不便。其次,可以促进蒙古国旅游业的数字化和信息化发展,提升旅游服务质量。另外,蒙古旅游小程序系统的建设也可以促进当地旅游资源的开发和利用,推动当地经济的发展。因此,基于SpringBoot的蒙古旅游小程序系统的建设具有重要的现实意义和发展意义。

一、整体目录(示范):

文档含项目技术介绍、E-R图、数据字典、项目功能介绍与截图等

二、运行截图

三、代码部分(示范):

注册较验代码:

// 注册
			async register() {
				if((!this.ruleForm.yonghuzhanghao) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`用户账号不能为空`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && (this.ruleForm.yonghuzhanghao.length<8)){
					this.$utils.msg(`用户账号长度不能小于8`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && (this.ruleForm.yonghuzhanghao.length>12)){
					this.$utils.msg(`用户账号长度不能大于12`);
					return
				}
				if((!this.ruleForm.mima) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`密码不能为空`);
					return
				}
                if(`yonghu` == this.tableName && (this.ruleForm.mima!=this.ruleForm.mima2)){
                    this.$utils.msg(`两次密码输入不一致`);
                    return
                }
				if((!this.ruleForm.yonghuxingming) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`用户姓名不能为空`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && this.ruleForm.nianling&&(!this.$validate.isIntNumer(this.ruleForm.nianling))){
					this.$utils.msg(`年龄应输入整数`);
					return
				}
				if((!this.ruleForm.schoolname) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`学校名称不能为空`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && this.ruleForm.shouji&&(!this.$validate.isMobile(this.ruleForm.shouji))){
					this.$utils.msg(`手机应输入手机格式`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && this.ruleForm.youxiang&&(!this.$validate.isEmail(this.ruleForm.youxiang))){
					this.$utils.msg(`邮箱应输入邮件格式`);
					return
				}
				await this.$api.register(`${this.tableName}`, this.ruleForm, this.emailcode);
				this.$utils.msgBack('注册成功');;
			}
		}
	}
</script>

推荐算法代码

//智能推荐商品业务步骤
1.获取当前用户信息
2.判断当前是否有收藏信息
3.如有收藏信息按收藏推荐信息推荐,无推荐信息默认按点击次数

//================以下是相关类和方法==============
//商品信息后端接口类
com.controller.ShangpinxinxiController

/**
 * 商品信息前端智能排序
 */
@IgnoreAuth
@RequestMapping("/autoSort")
public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,ShangpinxinxiEntity shangpinxinxi, HttpServletRequest request,String pre){
	EntityWrapper<ShangpinxinxiEntity> ew = new EntityWrapper<ShangpinxinxiEntity>();
	Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
	Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
	boolean flag = false;
	String isRecommend =(String) params.get("isRecommend");
	if("1".equals(isRecommend)){ //是否推荐
		String  userId =  (String) params.get("userId");
		YonghuEntity user = yonghuService.selectById(Long.valueOf(userId));
		params.remove("isRecommend");
		params.remove("userId");
		StringBuffer refIds = new  StringBuffer();
		List<StoreupView>  storeupList = storeupService.selectListView(new EntityWrapper<StoreupEntity>().eq("userid",userId));
		if(storeupList!=null && storeupList.size()>0){
			for(StoreupView storeupView: storeupList){
				refIds.append(storeupView.getRefid()+",");
			}
			flag =true;
			ew.in("id",refIds.toString());
		}
	}
	Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();
	while (it.hasNext()) {
		Map.Entry<String, Object> entry = it.next();
		String key = entry.getKey();
		String newKey = entry.getKey();
		if (pre.endsWith(".")) {
			newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
		} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
			newMap.put(newKey, entry.getValue());
		} else {
			newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
		}
	}
	params.put("sort", "clicknum");
	params.put("order", "desc");
	PageUtils page = shangpinxinxiService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, shangpinxinxi), params), params));
	return R.ok().put("data", page);
}



//收藏表后端接口
com.controller.StoreupController
/**
 * 收藏表后端保存方法 
 */
@RequestMapping("/save")
public R save(@RequestBody StoreupEntity storeup, HttpServletRequest request){
	storeup.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
	//ValidatorUtils.validateEntity(storeup);
	storeup.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
	storeupService.insert(storeup);
	return R.ok();
}

/**
 * 收藏表删除方法
 */
@RequestMapping("/delete")
public R delete(@RequestBody Long[] ids){
	storeupService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
	return R.ok();
}




四、数据库表(示范):

数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习

五、主要技术介绍:

系统使用Java作为编程语言,后端使用Spring Boot框架技术,前端使用Vue、JavaScript、CSS、数据库使用MySQL。技术路线如下:

1. 后端技术选择:

   使用Spring Boot作为基础框架,简化开发流程,提高开发效率。

   使用Spring MVC作为Web框架,处理HTTP请求和响应。

   使用Spring Data JPA进行数据库操作,简化数据库访问和管理。

   使用Spring Security进行权限管理和用户认证。

2. 前端技术选择:

   使用VUE、CSS和JavaScript进行页面开发。

   使用Vue.js等前端框架进行页面交互和数据展示。

   使用AJAX进行与后端的数据交互。

3. 数据库设计:

   使用MySQL进行数据库存储数据。

软件开发环境及开发工具:

操作系统:Windows 11、Windows 10、Windows 8、Windows 7

开发语言:Java

使用框架:ssm

开发工具:IDEA(2020版)/MyEclipse(2017)/Eclipse、Vs Code

数据库:MySQL 5.6以上

数据库管理工具:Navicat

JDK版本:Java 1.8

Maven:apache-maven 3.6.1-bin

Tomcat:apache-tomcat-7.0.88

六、项目调试学习(点击查看)

七、更多精品

可视化大屏项目

基于django的财经新闻文本挖掘分析与可视化应用
基于Python的沧州地区空气质量数据分析及可视化
django基于大数据的房价数据分析
基丁Python的个性化电影推荐系统的设计与实现
django基于Python的热门旅游景点数据分析系统的设计与实现
django基于协同过滤的图书推荐系统的设计与实现
django基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的小说推荐系统
python基于爬虫的个性化书籍推荐系统
python基于Flask的电影论坛
django基于python的影片数据爬取与数据分析
django基丁Python可视化的学习系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的招聘信息推荐系统

时尚渐变色UI

二手车评估、到店预约功能(细节满满)

管理员、商家、用户三角色商城系统,实现用户与商家的咨询沟通

 

 用户与商家的沟通

个人中心实现用户全部功能

八、项目交流

微信小程序Demo:兵马俑小程序(旅游景点类) 立即下载

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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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【2025年最新计算机毕设选题】100个高通过率选题推荐 毕设选题必看攻略 详细讲解与选题指南(72)

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【2025年最新计算机毕设选题】100个高通过率选题推荐 毕设选题必看攻略 详细讲解与选题指南(3)

201. 跨平台电子书籍创作订阅系统202. 大学生综合素质测评203. 基于springboot+vue的发票管理系统204. 小区车辆管理系统205. 易耗品管理系统206. 个性化学生选课推荐系统207. 基于微服务架构工作流引擎的研究208. 社区物业管理系统209. 基于Django的大学生竞赛管理平台设计210. 羽毛球运动场地预订系统211. 基于Android的运动场地预约系统212. 基于Django的日程管理系统的设计与实现213. 实验室预约管理系统214. 基于微服务的产线设备管理系

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【2025年最新计算机毕设选题】100个高通过率选题推荐 毕设选题必看攻略 详细讲解与选题指南(70)

4801. 基于JavaEE编程语言设计和实现的在线考试系统4802. 基于java的手机销售系统4803. 网上订餐网站的设计与实现4804. 法语背单词软件的开发4805. 基于SSM的美食共享网站的设计与实现4806. 基于SSM的公司人事管理系统4807. 基于Python的宠物医院管理系统4808. 基于springboot的楼盘销售管理系统4809. 大学生时间管理系统4810. 农产品销售系统4811. 基于spark的新闻推荐系统4812. 基于Java的汽车零部件销售管理系统设计4813.

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