springboot（整理上课内容）---008

最新推荐文章于 2025-12-21 08:15:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-21 08:15:00 发布 · 89 阅读 · 0 ·
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#springboot #vue

这篇博客探讨了在Vue.js项目中如何在`main.js`设置全局的请求拦截器，确保一致的错误处理和请求增强。同时，文章还详细介绍了组件之间的通信，以`Login.vue`和`Home.vue`为例，展示了如何使用`props`、`events`或Vuex来实现组件间的交互。此外，内容也涵盖了Vue生态中的最佳实践。

Login.vue

Home.vue

Home.vue

main.js中设置请求拦截

教务管理系统 E-R图 Visio文件（学生部分）
11-23
同时，`jhgl.xls`文件是Excel数据字典，通常用于整理和解释E-R图中的各个实体和属性，详细说明了每个字段的数据类型、长度、允许值、是否为主键、描述等信息，有助于数据库的创建和维护。 通过E-R图和数据字典，...
校园资料分享小程序的设计与实现-基于SpringBoot和Vue技术栈的校园资源共享平台-提供课程笔记考试复习资料教材电子版学习资源上传下载与分类检索功能-支持用户注册登录资料收藏.zip
10-16
例如，课程笔记功能让学生可以共享自己上课时整理的笔记，考试复习资料则可以让学生获取往届的考试题目和答案解析，而教材电子版则提供了一个方便快捷的教材查阅方式。 此外，平台还支持用户注册登录功能，这意味着...
springboot（整理上课内容）---006
rngigskt的博客
06-08 80
用户模块前端（使用到了Vue） u使用 Vue CLI 创建项目
springboot （整理上课内容 关于redis）---07
rngigskt的博客
06-15 140
Redis windows下安装Redis Springboot中集成Redis 生成token并存到redis 更新用户个性签名接口 1. Redis 是基于内存的 NoSQL 数据库 Redis 是目前最流行的键值对存储数据库，由一个 Key、Value 映射的字典构成，其中 Value 的类型不局限于字符串，还支持列表、集 合、有序集合、散列等 与 MySQL 、Oracle 、 SQL Server 等传统关系型数据库相比，它最大的优势就是读写...
springboot智能排课系统--附源码46463
DZBS2000的博客
12-21 1669
教师用户在具备基本功能的基础上，还拥有更多专业功能，如排课信息提交、授课报备、课程信息管理、布置学习任务、打分评价、审核反馈并回复以及课程统计等。这些功能帮助教师更好地管理和规划教学活动。 管理员后台管理系统则是整个系统的中枢，涵盖了从用户管理、教室和课程信息管理到系统配置维护的全方位服务。特别地，管理员能够实现自动排课、重置排课信息、管理资源及权限分配等功能，确保系统的高效运行和安全性...............
springboot排课系统-计算机设计毕业源码23791
weixin_MZ_ZXD001的博客
06-12 679
本文以选择Eclipse开发工具的java开发语言中springboot+mysql数据库来存储数据，以B/S为运行模式，开发了一个排课系统，划分为了学生用户、教师用户、教务管理者和管理员四种角色，实现了对排课信息的查询、反馈等功能模块。经过了多次的测试和结果评估，该排课系统已经能够满足排课管理的实际应用的需要并可以成功上线运行使用了。
springboot排课系统-计算机毕业设计源码23791
高级程序源的博客
08-06 770
1. 完整的高校排课管理系统，系统具备完善的功能和良好的用户体验。 2. 高效的排课算法和课表生成算法，能够根据需求生成合理的排课方案。 3. 系统能够平衡课程的负载和教师的工作量，实现公平的排课分配。排课结果能够有效地解决冲突，提高教学效果和教学质量。 4.系统能够根据高校的教学规则和约束条件，实现学生、教师和教室等资源的合理分配和利用。
学生成绩管理系统-springboot vue
wanglindda的博客
09-04 488
基于springboot+vue的学生成绩管理系统。通过springboot，vue框架进行开发
学生选课-springboot
wjwjwjd的博客
08-12 708
基于springboot的学生选课系统，通过mysql+springboot框架进行开发
springboot学习软件APP-毕业设计源码61381
weixin_BYSJ1987的博客
03-08 789
随着互联网趋势的到来，各行各业都在考虑利用互联网将自己推广出去，最好方式就是建立自己的互联网系统，并对其进行维护和管理。在现实运用中，应用软件的工作规则和开发步骤，采用Java技术建设学习软件APP。本设计主要实现集人性化、高效率、便捷等优点于一身的学习软件APP，实现功能：首页、在线学习测试、任务规划、课程资源等功能模块。系统通过浏览器与服务器进行通信，实现数据的交互与变更。只需通过一台电脑，动动手指就可以操作系统，实现数据通信管理。整个系统的设计过程都充分考虑了数据的安全................
springboot智能排课系统-计算机毕业设计源码46463
Biye_Design的博客
10-21 1037
a.课程管理 查看授课课程：教师查看自己教授的课程列表，包括课程名称、学分、授课时间和地点。 提交与更新课程信息：提交课程内容和教学大纲，并根据需要修改课程安排。 b. 时间安排 可用时间提交：教师在系统中提交自己的可授课程和可用时间，以便排课系统参考。 查看个人时间表：随时查看自己的课程安排，了解每日授课任务。 c.学生管理 查看学生名单：查看授课课程的学生名单，了解学生的基本信息。 成绩管理：录入和更新学生的成绩，进行课程评价。
精选资源
curriculum-arrangement-system-springboot.rar
07-02
4. **成绩管理**：教师可以录入和管理学生的成绩，系统支持批量导入和导出，方便成绩的整理与分析。 5. **日程管理**：展示教师的授课日程和学生的上课时间表，帮助师生规划时间。 6. **反馈与评价**：学生和教师...
基于springboot的预报名管理系统 源码+数据库+论文（毕业设计）
10-07
课程信息管理则是指管理员可以添加、修改或删除课程信息，包括课程名称、授课教师、上课时间和地点等。预报名管理是指学生可以浏览可报名的课程列表，并进行在线报名操作。数据统计和报表生成则是系统后台提供的辅助...
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
12-22
JAVA面试题示例：== 和 equals 的区别
智慧养老基于C++的养老院管理系统设计：融合AI风险预测与多终端协同的智能化服务调度平台开发 项目介绍 基于 C++的养老院管理系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现，旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能，构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型，实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能，并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义，提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障，同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例，如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群：具备C++编程基础，从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员，尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统；②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案；③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议：此资源不仅包含系统架构与模型描述，还附有核心代码片段，建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制，并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
智能交通基于C++的交通流量分析系统：多源数据融合与可视化模型设计 项目介绍 基于 C++的城市交通流量数据可视化分析系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-22
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计，实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例，如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制，增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉数据结构与算法，有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师；适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市交通管理部门，实现交通流量实时监测与拥堵预警；②为市民出行提供路径优化建议；③支持交通政策制定与信号灯配时优化；④作为智慧城市建设中的智能交通子系统，实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议：建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践，重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节；可进一步扩展机器学习模型用于流量预测，并集成真实交通数据源进行系统验证。
LTI系统故障检测的MATLAB仿真.zip
12-22
LTI系统故障检测的MATLAB仿真
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-22
利用 SSI-COV 算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了利用SSI-COV（协方差驱动的随机子空间识别）算法自动识别线状结构在环境振动下的模态参数，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法适用于仅依靠环境激励（如风、交通等自然扰动）获取结构响应的场景，通过处理加速度等振动数据，自动提取结构的固有频率、阻尼比和振型等关键模态参数，具有较强的工程实用性。文中强调了算法的自动化识别能力，有助于提升大型线状结构（如桥梁、高层建筑）健康监测的效率与准确性。; 适合人群：具备一定信号处理和结构动力学基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及从事土木工程、机械工程等领域结构健康监测的技术人员。; 使用场景及目标：①用于实际工程中无法施加人工激励的结构模态参数识别；②开展结构健康监测、损伤识别与安全性评估研究；③学习和掌握SSI-COV算法原理及其Matlab实现方法，推动相关算法在实际项目中的应用。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注数据预处理、Hankel矩阵构建、奇异值分解及稳定图绘制等核心步骤，并尝试将代码应用于实测或仿真数据以加深理解。
实例QT程序 - QTableWidget 表格清空带控件的单元格
12-22
根据原作 https://pan.quark.cn/s/1e84cff99659 的源码改编 [TOC] QT QT基础与实例应用，基于书籍 QT5开发及实例 第4版 环境 Win10 Qt5.12.10 更多参见 QT基础与实例应用目录 希望我的文章对于大家有帮助，由于个人能力的局限性，文中可能存在一些问题，欢迎指正、补充！
SpringBoot中实现web-mvc开发的实战教程
以上内容展示了在IntelliJ IDEA中搭建一个SpringBoot中web-mvc案例的完整流程，其中还涉及到MVC模式、SpringBoot起步依赖、配置文件、异常处理、测试等知识点，这些内容共同构成了一个SpringBoot项目的骨架。...
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