Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居能源消耗趋势预测与节能策略优化中的应用(433)
本文探讨了Java大数据技术在智能家居能源管理中的应用。针对当前智能家居存在的"数据孤岛、预测缺失、策略僵化"三大痛点,提出了一套基于Java生态的能源消耗预测与优化方案。通过Spring Cloud整合多协议设备数据,采用Spark MLlib构建能耗预测模型(准确率≥89%),结合Drools规则引擎实现个性化节能策略。经北京某智慧小区300户家庭6个月验证,整体能耗下降20.9%,单户年均节省电费860元。文章详细介绍了技术架构设计、核心场景实现及优化技巧,包含可直接部署的代码方案
计算机毕业设计springboot基于JavaSpring的汽车租赁系统 SpringBoot+Vue 轻量级共享车辆运营平台 JavaWeb 微架构下的智慧汽车短租系统
共享出行浪潮下,“即时下单、随租随还”成为城市出行新刚需。传统门店租车模式存在车辆空置率高、人工结算慢、续租/违章流程割裂等痛点,亟需一套线上化、自动化、可弹性扩展的解决方案。为此,笔者以 SpringBoot 为核心、Vue 为前端,设计并实现了一套覆盖车辆全生命周期、订单全流程、用户全场景的汽车租赁系统,力求让租车像网购一样简单。
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客户中心:车辆检索(品牌、车型、颜色、日租价区间)、在线预订、订单支付、订单取消、收藏车辆、评价历史




