ssm毕设 家具商城源码+程序+论文

本系统(程序+源码)带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统程序文件列表

开题报告内容

选题背景

随着互联网的飞速发展,电子商务已成为现代商业的重要组成部分。家具作为日常生活中的必需品,其销售模式也逐渐从传统实体店转向线上线下相结合的模式。关于家具商城的研究,现有文献主要集中在电商平台的发展、营销策略以及用户体验等方面,专门针对家具商城系统功能及其优化策略的研究相对较少。因此,本选题将以家具商城为研究情景,重点分析和研究其系统功能设计,以期探寻家具商城在用户需求满足、商品分类管理、信息展示以及品牌合作等方面的问题原因及优化机制,提出具体的对策建议,为后续更加深入的研究提供基础。

研究意义

本选题针对家具商城系统功能的研究具有重要的理论意义和现实实践意义。理论意义在于,通过对家具商城系统功能的深入剖析,可以丰富电子商务领域的研究内容,为家具电商平台的系统设计提供理论支撑。现实实践意义则在于,通过优化家具商城的系统功能,提升用户体验,促进家具销售的数字化转型,进而推动家具行业的健康发展。此外,本研究还将为家具商城的运营者提供实用的策略建议,帮助他们更好地满足用户需求,提高市场竞争力。

研究方法

本研究将采用文献研究法、问卷调查法和功能分析法相结合的综合研究方法。首先,通过文献研究法梳理国内外关于家具商城的研究现状,明确研究背景和理论基础。其次,利用问卷调查法收集用户对家具商城系统功能的实际需求和满意度,为功能优化提供数据支持。最后,运用功能分析法对家具商城的系统功能进行逐一分析,找出存在的问题并提出优化建议。

研究方案

在研究过程中,可能遇到的困难和问题主要包括:一是如何准确获取用户对家具商城系统功能的真实需求和满意度;二是如何有效分析并优化家具商城的系统功能,以提升用户体验。针对这些困难和问题,本研究将采取以下初步设想:一是通过设计科学合理的问卷,确保收集到的数据具有代表性和准确性;二是结合家具商城的实际情况,运用功能分析法对系统功能进行细致分析,提出切实可行的优化建议。

研究内容

本研究将围绕家具商城的系统功能展开,具体包括用户管理功能、家具分类功能、家具信息展示功能以及家具品牌合作功能等。通过深入分析这些功能的设计和实现,探讨其在满足用户需求、提升用户体验方面的作用及存在的问题。同时,结合问卷调查和功能分析的结果,提出具体的优化策略和建议,以期提高家具商城的系统性能和市场竞争力。

进度安排:

 1.2024年11月18日至12月21日:查阅资料,拟定写作大纲,完成研究内容、现状、方法的研究等,提交开题报告;

2.2024年12月21日至2024年3月13日:基本完成毕业设计及毕业论文草稿的撰写;

3. 2024年3月14日至3月24日:提交中期检查相关资料,参加中期检查;

4. 2024年3月24日至4月16日:修改完善毕业设计,完成毕业设计和论文定稿(即一稿)的撰写;

5. 2024年4月17日至5月11日:完成作品设计和毕业论文定稿(即二稿),查重;

6. 2024年5月8日至6月4日:提交答辩申请,参加答辩;

7. 2024年5月24日至6月7日:提交论文最终稿,打印装订论文,整理并上交全

参考文献:

[1] 朱澈. 基于Java的软硬件信息管理系统V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-12-01。

[2] 徐宏昌. Java编程语言在计算机软件开发中的应用[J]. 电脑编程技巧与维护, 2020, (12): 12-13+29。

[3] 伏明兰, 陈吕强, 肖建于. “金课”标准下Java程序设计课程教学改革研究[J]. 黄山学院学报, 2021, 23 (03): 113-115。

[4] 杨士永. 基于Java的对象存储管理系统的设计与实现[J]. 电子技术与软件工程, 2022, (04): 253-257。

[5] 荀丽丹, 刘娴. 基于大数据的计算机数据库连接访问技术研究[J]. 信息与电脑(理论版), 2021, 33 (01): 158-160。

[6] 王南. Java编程在计算机应用软件中的应用特征与技术研究[J]. 信息记录材料, 2022, 23 (04): 130-132。

[7] 门阳博. 云平台监控和管理系统的设计与实现[D]. 西安电子科技大学, 2021。

[8] 刘逸婧. 智能化功率封装数据库管理系统[D]. 南京邮电大学, 2021。

[9] 欧阳欢. 基于java的软件开发测试搭建管理系统V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-05-01。

[10] 张开利. 基于Java语言的安卓手机软件开发教学研究[J]. 数字技术与应用, 2021, 39 (06): 40-42。

[11] 袁琳琳. 浅析Java语言在计算机软件开发中的应用[J]. 信息记录材料, 2023, 24 (09): 81-83。

[12] 陈湘瑾, 于孔亮, 祖子帅, 修昂. 基于数据库和Java的宿舍管理系统[J]. 科学技术创新, 2021, (09): 96-97。

以上是开题是根据本选题撰写,是项目程序开发之前开题报告内容,后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准,可以酌情参考使用开题的内容。要源码参考请在文末进行获取!!

系统部署环境:

数据库MySQL 5.7

开发工具EclipseIntelliJ IDEA

运行环境和构建工具Tomcat 7.0JDK 1.8Maven 3.3.9

前端技术HTMLCSSJavaScript (JS)Vue.js:

后端技术JavaSpringMyBatis、springmvc Maven

开发流程:

  1. 环境搭建
    • 安装JDK 1.8,配置环境变量。
    • 安装Maven 3.3.9,用于依赖管理和项目构建。
    • 安装Tomcat 7.0,作为应用服务器。
    • 安装Eclipse或IntelliJ IDEA作为开发IDE。
  2. 数据库设计
    • 使用MySQL 5.7设计数据库模型。
    • 创建数据库表,定义索引以优化查询。
    • 编写SQL脚本,用于数据库的初始化和迁移。
  3. 项目初始化
    • 使用Maven创建项目骨架,定义项目结构和依赖。
    • 配置pom.xml文件,添加所需的依赖库。
  4. 后端开发
    • 搭建Spring框架,配置Spring应用上下文。
    • 实现MyBatis与数据库的交互,编写Mapper和对应的XML或注解。
    • 开发SpringMVC控制器,处理HTTP请求和响应。
    • 实现业务逻辑,编写服务层代码。
  5. 前端开发
    • 设计前端页面布局,编写HTML和CSS。
    • 使用JavaScript或Vue.js实现前端逻辑和动态效果。
    • 集成Vue.js框架,构建单页应用(SPA)。

程序界面:

源码、数据库获取↓↓↓↓

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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