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 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:

源码获取:


博主介绍:  

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视频演示:

文章底部名片,获取项目的完整演示视频,免费解答技术疑问

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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为什么选择我:

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pyradiomics使用——1. 医学影像的组学特征值(Radiomics Features)提取 文章目录1. 使用插件1.1 插件安装1.2 插件使用2. 使用python代码2.1 安装2.2 使用2.2.1 官方示例2.2.2 快速使用2.2.3 其它使用3. 组学特征字段意义说明 Github地址:https://github.com/AIM-Harvard/pyradiomics 官方文档地址:https://pyradiomics.readthedocs.io/en/latest/features.html 1. 使用插件 从pyradiomics的Github仓库中可以知道,pyradio 阅读详情

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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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Spring Boot 4 默认使用 Jackson 3,给 Java 项目的 JSON 序列化和反序列化带来了新的迁移挑战。本文结合 Spring 官方升级指南,详细分析 Jackson 2 与 Jackson 3 的包名、依赖、API 和默认行为差异,介绍 JsonMapper 改造、配置迁移、兼容模式及 JSON 契约测试方法,并提供生产项目的渐进式升级建议,帮助开发者降低 Spring Boot 4 升级风险。

代码不止,探索不息 403

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

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Spring Boot 和 Spring Cloud 是什么关系

Spring Boot 与 Spring Cloud 是协同关系,非替代或升级。Boot 负责单个服务的快速启动与配置,Cloud 则解决多服务间的注册发现、调用、容错等分布式问题。两者能力不重叠:Boot 管进程内,Cloud 管进程间。Cloud 组件基于 Boot 的自动配置机制实现,依赖版本严格匹配,不可随意升级。是否使用 Cloud,取决于是否有跨服务治理需求,而非项目规模。小系统或已用 K8s 可无需引入完整 Cloud。

2401_89855466的博客 234

Spring Boot SSE 流式输出变成一次性返回怎么办:大模型打字机效果失效的 5 个原因(Spring Boot 4.1.2 实测)

Spring Boot 用 SseEmitter 或 Flux 做大模型流式输出,前端却一次性收到全部内容、只收到第一个字或 30 秒后断开?本文用 Spring Boot 4.1.2 实测 5 个原因:controller 线程里 send、ContentCachingResponseWrapper 日志过滤器、默认 30 秒异步超时、Flux 没写 produces、Nginx 代理缓冲,并验证开 gzip 在 Tomcat 上不会让 SSE 变成一次性返回。

u011831527的博客 348

ChatGPT、Codex并发排查:Spring Boot接口没有报错,为什么线程池队列越来越长,最后整批请求超时?

Spring Boot接口没有报错,CPU和数据库连接池也正常,为什么线程池队列却越来越长?本文从订单服务任务积压故障切入,分析无界队列、最大线程数、CallerRunsPolicy、下游阻塞和任务背压机制,并介绍通过Codex辅助定位线程池瓶颈的方法。

2601_96380027的博客 138

Spring Boot 实战:基于 Hutool + Session 实现图形验证码(从原理到完整项目)

本文实现了一个基于Hutool工具包的图形验证码系统,前后端协同完成验证码生成、校验与跳转功能。后端使用Hutool-captcha生成带干扰线的验证码,通过Session存储验证码及有效期(1分钟),并提供接口返回图片和校验结果;前端利用Ajax提交用户输入,通过jQuery动态刷新验证码图片并实时校验,错误时弹窗提示,正确则跳转至成功页面。整体设计解耦清晰,安全有效,适用于常见登录验证场景。

java_nnnn的博客 295

Java EE 进阶:7.Spring Boot 日志(第一弹)

Java EE 进阶:7.Spring Boot 日志(第一弹)

要努力去发光,而不是被照亮~ 225

ChatGPT、Codex工程实战:Kubernetes滚动发布时,Spring Boot正在处理的请求为什么还是会被中断?

本文从Java订单系统生产故障切入,分析Readiness Probe、EndpointSlice、preStop、SIGTERM、Tomcat优雅停机和terminationGracePeriodSeconds之间的关系,并介绍通过Codex还原Pod终止时间线、排查502和Connection reset的方法。

2601_96380027的博客 473

MySQL 死锁怎么排查?InnoDB 锁等待与 Spring Boot 整事务重试实战

MySQL 线上事务偶发死锁,应该如何定位和修复?本文通过双会话 SQL 复现 InnoDB 死锁,介绍 SHOW ENGINE INNODB STATUS、Performance Schema 锁等待查询及索引访问路径分析,并结合 Spring Boot 和 TransactionTemplate 演示整事务重试。重点讨论统一加锁顺序、事务传播、业务幂等与重试边界,帮助开发者建立可靠的数据库死锁排查流程。

代码不止,探索不息 256

Spring Boot 3.x + Spring Security 6.x 整合 JWT 实战:jjwt 与 java-jwt 两种工具库详解

在前后端分离项目中,身份认证是后端开发中非常重要的一部分。传统的 Session 认证需要服务端保存用户会话信息,而在分布式架构中,Session 的共享和管理会带来额外的复杂度。JWT(JSON Web Token)是一种常见的无状态身份认证方案。服务端在用户登录成功后生成 Token,客户端在后续请求中携带 Token,服务端通过验证 Token 的签名和有效期来识别用户身份。Spring Security 是 Spring 生态中非常成熟的安全框架,主要负责身份认证、权限控制和安全过滤器管理。

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Spring Boot 性能优化实战:从启动加速到运行时调优

本文结合微服务扩缩容与高并发场景,梳理 Spring Boot 应用在启动速度与运行期性能上的优化路径。内容涵盖懒加载与类索引的配置细节、GraalVM AOT 编译的落地条件与边界、JVM 参数在容器环境下的正确设置、线程池与连接池的容量测算方法,以及基于 Arthas 和 JFR 的线上诊断流程。通过具体配置示例、压测对比思路和排查路径,给出可验证的调优步骤,帮助后端团队在有限资源下平衡冷启动成本与吞吐量稳定性。

2402_83344867的博客 390

SCA:一、eclipse中搭建Spring Boot4 + SCA 2025.1.0.0 + Nacos + OpenFeign 完整 Demo

本文基于Spring Boot 4与Spring Cloud Alibaba 2025.1.0,演示如何使用Nacos实现服务注册与Feign远程调用。通过创建Maven父子工程,配置Nacos注册中心,分别开发提供者(nacos-provider)和消费者(nacos-consumer)模块,利用Feign声明式接口完成跨服务调用。启动后访问/call/jangle即可验证服务间通信,完整展示了微服务架构下的服务发现与负载均衡实践。

博风_刺耳的博客(网络记事本) 284
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