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31、基于区块链的供应商管理库存系统架构解析 本文解析了基于区块链的供应商管理库存(VMI)系统架构,针对传统VMI模式中存在的信任缺失、数据不透明和信息安全等问题,提出了一种结合区块链技术的解决方案。该架构通过分布式账本、加密机制、智能合约与工作量证明共识机制,实现了供应链中多供应商与客户的高效匹配和订单履行策略优化。文章详细阐述了系统的交易结构、求解器机制、共识与奖励机制,并通过案例研究验证了其可行性。同时分析了系统在信任建立、数据安全、决策效率和可扩展性方面的优势,探讨了技术复杂性、成本、法规和人才等挑战及应对策略,展望了与物联网融合、智能合约升 阅读详情

 目录

博主介绍:  

程序视频演示:

系统技术介绍:

Mysql介绍

前后端分离架构介绍

功能截图:

代码参考:  

功能测试:

项目测试:

项目文档:

为什么选择我:

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​

视频演示:

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技术介绍:

Mysql介绍

   MySQL采用结构化查询语言SQL作为数据库操作的标准语言,具有高性能、高可靠性、易使用和跨平台等优点。MySQL支持多种存储引擎,如InnoDB、MyISAM等,其中InnoDB引擎支持事务处理、外键约束和崩溃恢复,适合对数据一致性要求较高的应用场景。MySQL遵循客户端-服务器架构,允许多个客户端同时访问同一个数据库,通过使用TCP/IP、Unix socket或命名管道等方式连接数据库。它提供了丰富的API接口,支持包括Java、Python、PHP、C++等多种编程语言,便于开发者进行二次开发。MySQL拥有强大的数据管理功能,支持视图、存储过程、触发器、事务、索引优化等高级特性,能够满足复杂的数据操作需求。

前后端分离架构介绍

  前后端分离架构是一种现代Web系统开发模式,其核心理念是将前端页面展示与后端业务逻辑进行解耦,从而实现职责划分更加清晰、开发协作更高效的开发流程。在该架构中,前端主要负责页面渲染、用户交互与界面展示,通常使用如Vue、React、Angular等前端框架来实现单页应用(SPA)或多页面应用;后端则使用Spring Boot、Node.js、Django等服务框架构建RESTful API或GraphQL接口,专注于处理业务逻辑、数据处理与权限控制。前后端通过HTTP协议或Ajax请求进行通信,采用JSON格式进行数据传输,实现数据与视图的分离。前后端分离架构的优势显著,一方面可以实现前端与后端并行开发,提高开发效率,降低模块间的耦合度,另一方面也便于系统的维护与扩展,例如前端页面可灵活替换为移动端App、小程序等不同形式,而无需改动后端接口。同时,该架构更适合于分布式与微服务架构的演进,有助于系统的模块化与服务化部署。

功能截图:

 

 

 

代码参考:  

/**
     * 查询
     */
    @RequestMapping("/query")
    public R query(ForumEntity forum){
        EntityWrapper< ForumEntity> ew = new EntityWrapper< ForumEntity>();
 		ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( forum, "forum")); 
		ForumView forumView =  forumService.selectView(ew);
		return R.ok("查询论坛交流成功").put("data", forumView);
    }
	
    /**
     * 后台详情
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") Long id){
        ForumEntity forum = forumService.selectById(id);
        Map<String, String> deSens = new HashMap<>();
        //给需要脱敏的字段脱敏
        DeSensUtil.desensitize(forum,deSens);
        return R.ok().put("data", forum);
    }

    /**
     * 前台详情
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/detail/{id}")
    public R detail(@PathVariable("id") Long id){
        ForumEntity forum = forumService.selectById(id);
        Map<String, String> deSens = new HashMap<>();
        //给需要脱敏的字段脱敏
        DeSensUtil.desensitize(forum,deSens);
        return R.ok().put("data", forum);
    }
    
	/**
     * 论坛详情
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/list/{id}")
    public R list(@PathVariable("id") String id){
        ForumEntity forum = forumService.selectById(id);
        getChilds(forum);
        return R.ok().put("data", forum);
    }

    /**
    *  获取子节点
    */
    private ForumEntity getChilds(ForumEntity forum) {
    	List<ForumEntity> childs = new ArrayList<ForumEntity>();
    	childs = forumService.selectList(new EntityWrapper<ForumEntity>().eq("parentid", forum.getId()));
    	if(childs == null || childs.size()==0) {
    		return null;
    	}
    	forum.setChilds(childs);
    	for(ForumEntity forumEntity : childs) {
    		getChilds(forumEntity);
    	}
    	return forum;
    }



    /**
     * 后台保存
     */
    @RequestMapping("/save")
    @SysLog("新增论坛交流") 
    public R save(@RequestBody ForumEntity forum, HttpServletRequest request){
        //ValidatorUtils.validateEntity(forum);
    	forum.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
        forumService.insert(forum);
        return R.ok().put("data",forum.getId());
    }
    
    /**
     * 前台保存
     */
    @SysLog("新增论坛交流")
    @RequestMapping("/add")
    public R add(@RequestBody ForumEntity forum, HttpServletRequest request){
        //ValidatorUtils.validateEntity(forum);
    	forum.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
        forumService.insert(forum);
        return R.ok().put("data",forum.getId());
    }



     /**
     * 获取用户密保
     */
    @RequestMapping("/security")
    @IgnoreAuth
    public R security(@RequestParam String username){
        ForumEntity forum = forumService.selectOne(new EntityWrapper<ForumEntity>().eq("", username));
        return R.ok().put("data", forum);
    }


    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    @Transactional
    @IgnoreAuth
    public R update(@RequestBody ForumEntity forum, HttpServletRequest request){
        //ValidatorUtils.validateEntity(forum);
        //全部更新
        forumService.updateById(forum);
        return R.ok();
    }



    

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    @SysLog("删除论坛交流")
    public R delete(@RequestBody Long[] ids){
        forumService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
    
	/**
     * 前台智能排序
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/autoSort")
    public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,ForumEntity forum, HttpServletRequest request,String pre){
        EntityWrapper<ForumEntity> ew = new EntityWrapper<ForumEntity>();
        Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
        Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
        // 组装参数
		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", "clicktime");
        params.put("order", "desc");

		PageUtils page = forumService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, forum), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

功能测试:

测试编号

测试用例描述

预期结果

测试结果

1

输入正确的用户名和密码进行登录

登录成功,重定向至系统首页

通过

2

输入错误的用户名或密码进行登录

登录失败,显示错误提示信息

通过

3

连续多次输入错误的用户名或密码

账户被锁定,显示锁定提示信息

通过

4

输入已锁定的账户信息

登录失败,显示账户锁定提示信息

通过

5

点击“忘记密码”链接,按照流程重置密码

密码重置成功,可使用新密码登录

通过

测试总结:

   Spring Boot前后端分离项目功能测试是确保系统稳定性和用户体验的重要环节,通过对前端Vue页面与后端Spring Boot接口进行协同测试,可以有效验证各项功能是否按预期实现。首先需要进行接口测试,使用Postman或JMeter等工具对后端RESTful接口进行验证,检查接口的请求方法、参数、返回数据格式以及异常处理是否符合规范,其次是功能测试,结合用户角色进行完整的业务流程测试,例如用户注册、登录、数据查询、信息提交、权限控制等常见操作,通过手动或自动化测试工具确保各模块逻辑正确且交互顺畅。在前后端联调阶段,需要特别关注接口兼容性与前端展示效果,避免因接口变化导致前端功能异常或页面渲染错误,同时需关注跨域问题、接口超时、无权限访问等边界情况。测试过程中还应进行输入校验测试,包括前端表单校验与后端数据校验,避免非法输入引发系统崩溃。此外,功能测试还应涵盖异常路径测试、权限边界测试及数据一致性测试,确保系统在各种操作情况下都能稳定运行。

项目文档:

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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")

Electron太重?试试用Tauri重构你的聊天应用:HuLa性能优化全记录

本文详细记录了将Electron聊天应用HuLa迁移到Tauri框架的全过程,展示了Tauri在跨平台应用开发中的性能优势。通过架构重构、内存优化和通信协议改进,实现了内存占用降低82.6%、安装包体积减少85.4%的显著提升,为开发者提供了从Electron迁移到Tauri的实用指南。

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【请注意,这个只是部分功能,还有功能未截图出亦或截图并不能表示全部含义,请转至演示站查看具体效果】学生角色教师角色管理员角色学生登录教师登录管理员登录修改密码按专业排名查询学生信息管理查看课程名单按课程排名查询按专业查询成绩查询他人成绩修改密码按课程查询成绩查询自己成绩查看学生信息教师信息管理添加学生添加教师添加课程修改密码课程信息管理。

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基于SpringBoot校园失物招领平台详细设计实现(源码+LW+调试文档+讲解等)

Java的主要特点是简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性和可移植性。Java的设计初衷是让程序员能够以优雅的方式编写复杂的程序。它支持 Internet 应用的开发,并内建了网络应用编程接口,极大地便利了网络应用的开发。同时,Java的强类型机制和异常处理功能确保了程序的健壮性。Java分为三个主要版本:Java SE(标准版),主要用于桌面应用程序开发;Java EE(企业版),用于开发企业级应用;Java ME(微型版),专门用于嵌入式系统和移动设备应用开发。

全网粉丝10W+、全栈领域优质创作者、阿里云等社区博客专家、专注于全栈领域和毕业项目实战 1970

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基于SpringBoot的高校毕业生就业信息管理系统通过整合毕业生档案、企业招聘、就业数据分析等功能,显著提升了就业管理的效率与透明度。其模块化设计、高扩展性与成本效益,使其成为高校就业指导中心、企业招聘方的理想选择。未来,随着AI、区块链等技术的深入应用,系统将进一步向智能化、全球化方向发展,为毕业生就业与企业招聘创造更大价值。

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项目要求: 1、创建一web工程,新建两个jsp文件,分别为成绩查询输入页面 queryscore.jsp 和查询结果显示页面result.jsp 。 2、新建JavaBean,名称为StuScore.java,属性有no(学号)、 name(姓名)、 ds(数据结构成绩)、 db(数据库原理成绩)、 java(java程序成绩)、web(web技术成绩);还有处理查询逻辑的方法 getScore...

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