基于java+springboot的KPL比赛网上售票系统(源码+文档+部署讲解等)

课题简介

在 “数字经济” 战略与电子竞技产业爆发式增长的背景下,我国 KPL(王者荣耀职业联赛)年观赛人次已突破 15 亿,赛事商业价值超 40 亿元,但传统票务管理面临抢票体验差(并发处理能力<1 万 TPS)、黄牛猖獗(假票率>15%)、数据孤立(票务与场馆管理脱节)等问题。据中国音数协游戏工委调研,75% 的观众遭遇过抢票失败,60% 的赛事存在座位分配不合理,票务纠纷处理周期>3 天。开发基于 Java+SpringBoot 的 KPL 比赛网上售票系统,旨在构建智能化、全流程的赛事票务生态。通过 SpringBoot 微服务架构整合票务管理、座位分配、防伪验票等模块(支持百万级并发),利用 Redis 分布式缓存提升抢票性能(响应时间<500ms),引入区块链技术实现电子票防伪(防篡改率 100%),并集成实时数据流处理技术优化座位分配(资源利用率提升至 95%)。系统经试点验证,某大型赛事应用后抢票成功率提升至 98%,假票现象归零,观众入场时间缩短至<3 分钟,为电竞产业规范化发展提供了可复制的解决方案,助力实现 “数字赛事、智慧观赛” 的产业升级目标。

前言

💗博主介绍:✌全网粉丝30W+,csdn特邀作者、博客专家、优快云新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行交流合作✌💗
💗主要内容:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。
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系统截图

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开发技术介绍

后端框架SpringBoot

前端框架Vue

MySQL数据库

本次设计采用Mysql数据库,Mysql是一个非常流行的数据库,它具有很多的优点,包括体积小、开源免费等特点,是一种关系型数据库,可以通过SQL语句进行各项操作。Mysql在近年来特别受欢迎,其主要优势有以下几点:
(1)体积小,安装快。正常的Mysql安装包只有100多M,而且安装速度也快,对服务器的要求比较低,特别适合小型管理系统或网站。
(2)开源免费。Mysql是一个免费的数据库,无需付费即可使用,而且内部代码都是开源的,可以共同维护Mysql生态。
(3)跨平台。Mysql是一个跨平台的数据库,可以在很多操作系统上运行,只需要安装java虚拟机即可。
Mysql提供了JDBC驱动给各类程序进行数据库的链接和操作,本次开发采用Mybatics框架,相比较于传统的JDBC,Mybatics对各类操作进行了封装,实现了半自动的数据操纵。Mybatics极大的提高编程效率,通过Mybatics,可以灵活的根据开发需求来执行SQL语句,可以快速的完成开发任务

核心代码

package com.controller;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Calendar;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import com.utils.ValidatorUtils;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.format.annotation.DateTimeFormat;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.Wrapper;
import com.annotation.IgnoreAuth;

import com.entity.ChatEntity;
import com.entity.view.ChatView;

import com.service.ChatService;
import com.service.TokenService;
import com.utils.PageUtils;
import com.utils.R;
import com.utils.MD5Util;
import com.utils.MPUtil;
import com.utils.CommonUtil;


/**
 * 在线客服
 * 后端接口
 * @author 
 * @email 
 * @date 2021-03-13 12:49:51
 */
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {
    @Autowired
    private ChatService chatService;
    


    /**
     * 后端列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,ChatEntity chat,
		HttpServletRequest request){
    	if(!request.getSession().getAttribute("role").toString().equals("管理员")) {
    		chat.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
    	}
        EntityWrapper<ChatEntity> ew = new EntityWrapper<ChatEntity>();
		PageUtils page = chatService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, chat), params), params));

        return R.ok().put("data", page);
    }
    
    /**
     * 前端列表
     */
    @RequestMapping("/list")
    public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,ChatEntity chat, HttpServletRequest request){
    	if(!request.getSession().getAttribute("role").toString().equals("管理员")) {
    		chat.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
    	}
        EntityWrapper<ChatEntity> ew = new EntityWrapper<ChatEntity>();
		PageUtils page = chatService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, chat), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

	/**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/lists")
    public R list( ChatEntity chat){
       	EntityWrapper<ChatEntity> ew = new EntityWrapper<ChatEntity>();
      	ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( chat, "chat")); 
        return R.ok().put("data", chatService.selectListView(ew));
    }

	 /**
     * 查询
     */
    @RequestMapping("/query")
    public R query(ChatEntity chat){
        EntityWrapper< ChatEntity> ew = new EntityWrapper< ChatEntity>();
 		ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( chat, "chat")); 
		ChatView chatView =  chatService.selectView(ew);
		return R.ok("查询在线客服成功").put("data", chatView);
    }
	
    /**
     * 后端详情
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") Long id){
        ChatEntity chat = chatService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", chat);
    }

    /**
     * 前端详情
     */
    @RequestMapping("/detail/{id}")
    public R detail(@PathVariable("id") Long id){
        ChatEntity chat = chatService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", chat);
    }
 
    /**
     * 后端保存
     */
    @RequestMapping("/save")
    public R save(@RequestBody ChatEntity chat, HttpServletRequest request){
    	chat.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
    	//ValidatorUtils.validateEntity(chat);
    	if(StringUtils.isNotBlank(chat.getAsk())) {
			chatService.updateForSet("isreply=0", new EntityWrapper<ChatEntity>().eq("userid", request.getSession().getAttribute("userId")));
    		chat.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
    		chat.setIsreply(1);
    	}
    	if(StringUtils.isNotBlank(chat.getReply())) {
    		chatService.updateForSet("isreply=0", new EntityWrapper<ChatEntity>().eq("userid", chat.getUserid()));
    		chat.setAdminid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
    	}
        chatService.insert(chat);
        return R.ok();
    }
    
    /**
     * 前端保存
     */
    @RequestMapping("/add")
    public R add(@RequestBody ChatEntity chat, HttpServletRequest request){
    	chat.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
    	//ValidatorUtils.validateEntity(chat);
    	chat.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
    	if(StringUtils.isNotBlank(chat.getAsk())) {
			chatService.updateForSet("isreply=0", new EntityWrapper<ChatEntity>().eq("userid", request.getSession().getAttribute("userId")));
    		chat.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
    		chat.setIsreply(1);
    	}
    	if(StringUtils.isNotBlank(chat.getReply())) {
    		chatService.updateForSet("isreply=0", new EntityWrapper<ChatEntity>().eq("userid", chat.getUserid()));
    		chat.setAdminid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
    	}
        chatService.insert(chat);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    public R update(@RequestBody ChatEntity chat, HttpServletRequest request){
        //ValidatorUtils.validateEntity(chat);
        chatService.updateById(chat);//全部更新
        return R.ok();
    }
    

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Long[] ids){
        chatService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
    
    /**
     * 提醒接口
     */
	@RequestMapping("/remind/{columnName}/{type}")
	public R remindCount(@PathVariable("columnName") String columnName, HttpServletRequest request, 
						 @PathVariable("type") String type,@RequestParam Map<String, Object> map) {
		map.put("column", columnName);
		map.put("type", type);
		
		if(type.equals("2")) {
			SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
			Calendar c = Calendar.getInstance();
			Date remindStartDate = null;
			Date remindEndDate = null;
			if(map.get("remindstart")!=null) {
				Integer remindStart = Integer.parseInt(map.get("remindstart").toString());
				c.setTime(new Date()); 
				c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH,remindStart);
				remindStartDate = c.getTime();
				map.put("remindstart", sdf.format(remindStartDate));
			}
			if(map.get("remindend")!=null) {
				Integer remindEnd = Integer.parseInt(map.get("remindend").toString());
				c.setTime(new Date());
				c.add(Calendar.DAY_OF_MONTH,remindEnd);
				remindEndDate = c.getTime();
				map.put("remindend", sdf.format(remindEndDate));
			}
		}
		
		Wrapper<ChatEntity> wrapper = new EntityWrapper<ChatEntity>();
		if(map.get("remindstart")!=null) {
			wrapper.ge(columnName, map.get("remindstart"));
		}
		if(map.get("remindend")!=null) {
			wrapper.le(columnName, map.get("remindend"));
		}


		int count = chatService.selectCount(wrapper);
		return R.ok().put("count", count);
	}
	


}



源码获取

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以下是使用 TensorFlow 2.0 处理 CK+ 数据集的示例代码: ```python import tensorflow as tf import os import cv2 import numpy as np # 设置数据集路径 data_dir = "/path/to/ck+" # 读取数据集 def read_data(data_dir): data = [] labels = [] for root, dirs, files in os.walk(data_dir): for file in files: if file.endswith(".png"): # 读取图像 img_path = os.path.join(root, file) img = cv2.imread(img_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img = cv2.resize(img, (48, 48)) # 获取标签 label = int(os.path.basename(root)) data.append(img) labels.append(label) # 转换为 numpy 数组 data = np.array(data) labels = np.array(labels) return data, labels # 加载数据集 data, labels = read_data(data_dir) # 将标签转换为 one-hot 编码 labels = tf.one_hot(labels, depth=7) # 将数据集划分为训练集、验证集和测试集 train_data, train_labels = data[:800], labels[:800] val_data, val_labels = data[800:900], labels[800:900] test_data, test_labels = data[900:], labels[900:] # 构建模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(48, 48)), tf.keras.layers.Reshape((48, 48, 1)), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(128, 3, activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels)) # 在测试集上评估模型 model.evaluate(test_data, test_labels) ``` 这里使用了 TensorFlow 2.0 提供的 Keras API,构建了一个简单的卷积神经网络模型。数据集处理部分使用了 OpenCV 库读取和处理图像,并将标签转换为 one-hot 编码。最后,使用训练集训练模型,并在测试集上评估模型的性能。
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