【转载】基于springboot+vue2.0+前后端分离式实现在线网络商城前后台项目

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在线网络商城项目基于前后端分离开发模式实现,前端主要采用Vuejs,nodejs,Bootstrap,Font-awesome,zTree,ace,elementUI等实现,项目后端采用springboot,maven,redis,mybatis,mysql,mongodb等技术。前端界面风格借鉴锤子商城风格,系统网站前端提供用户在线选购,添加购物车,订单支付等功能。系统后端提供管理员用户操作,支持在线管理商品,订单管理,用户管理,系统管理等功能。

原文地址

一、程序设计

本次在线网络商城项目主要内容涉及:

主要功能模块:网站前台,系统管理后台
主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,html,css,Jsoup,httpclient
主要包含算法:基于用户协同过滤推荐,余弦相似度,Kmeans聚类分析,内容标签计算

系统采用前后端分离的开发模式完成,系统前端主要采用 Vue.js,javascript,html,CSS等技术实现。系统后端框架采用springboot+mybatis+mysql数据库搭建,针对海量的商品数据采用分表操作,完成数据存储分析。系统前后端数据交互,采用Ajax异步调用传输JSON实现。

二、效果实现

系统首页

请添加图片描述

系统后台

请添加图片描述

其他效果省略

三、核心代码

本次毕设系统在设计中针对用户商品推荐模块主要采用协同过滤推荐+用户历史浏览标签计算结合的方式实现,针对用户历史浏览的商品记录提取用户偏好商品的特征变量查询偏好商品数据,再结合用户个性化标签进行筛检最终的商品推荐结果,主要商品推荐流程如图:
请添加图片描述

核心实现源码

public SearchResult search(String key, int page, int size,String sort,int priceGt,int priceLte) {
		try{
			Settings settings = Settings.builder()
					.put("cluster.name", ES_CLUSTER_NAME).build();
			TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
					.addTransportAddress(new TransportAddress(InetAddress.getByName(ES_CONNECT_IP), 9300));
			SearchResult searchResult=new SearchResult();
			//设置查询条件
			//单字段搜索
			QueryBuilder qb = matchQuery("productName",key);
			//设置分页
			if (page <=0 ){
				page =1;
			}
			int start=(page - 1) * size;
			//设置高亮显示
			HighlightBuilder hiBuilder=new HighlightBuilder();
			hiBuilder.preTags("<a style=\"color: #e4393c\">");
			hiBuilder.postTags("</a>");
			hiBuilder.field("productName");
			//执行搜索
			SearchResponse searchResponse = null;
			if(priceGt>=0&&priceLte>=0&&sort.isEmpty()){
				searchResponse=client.prepareSearch(ITEM_INDEX)
						.setTypes(ITEM_TYPE)
						.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
						.setQuery(qb)	// Query
						.setFrom(start).setSize(size).setExplain(true)	//从第几个开始,显示size个数据
						.highlighter(hiBuilder)		//设置高亮显示
						.setPostFilter(QueryBuilders.rangeQuery("salePrice").gt(priceGt).lt(priceLte))	//过滤条件
						.get();
			}else if(priceGt>=0&&priceLte>=0&&sort.equals("1")){
				searchResponse=client.prepareSearch(ITEM_INDEX)
						.setTypes(ITEM_TYPE)
						.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
						.setQuery(qb)	// Query
						.setFrom(start).setSize(size).setExplain(true)	//从第几个开始,显示size个数据
						.highlighter(hiBuilder)		//设置高亮显示
						.setPostFilter(QueryBuilders.rangeQuery("salePrice").gt(priceGt).lt(priceLte))	//过滤条件
						.addSort("salePrice", SortOrder.ASC)
						.get();
			}else if(priceGt>=0&&priceLte>=0&&sort.equals("-1")){
				searchResponse=client.prepareSearch(ITEM_INDEX)
						.setTypes(ITEM_TYPE)
						.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
						.setQuery(qb)	// Query
						.setFrom(start).setSize(size).setExplain(true)	//从第几个开始,显示size个数据
						.highlighter(hiBuilder)		//设置高亮显示
						.setPostFilter(QueryBuilders.rangeQuery("salePrice").gt(priceGt).lt(priceLte))	//过滤条件
						.addSort("salePrice", SortOrder.DESC)
						.get();
			}else if((priceGt<0||priceLte<0)&&sort.isEmpty()){
				searchResponse=client.prepareSearch(ITEM_INDEX)
						.setTypes(ITEM_TYPE)
						.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
						.setQuery(qb)	// Query
						.setFrom(start).setSize(size).setExplain(true)	//从第几个开始,显示size个数据
						.highlighter(hiBuilder)		//设置高亮显示
						.get();
			}else if((priceGt<0||priceLte<0)&&sort.equals("1")){
				searchResponse=client.prepareSearch(ITEM_INDEX)
						.setTypes(ITEM_TYPE)
						.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
						.setQuery(qb)	// Query
						.setFrom(start).setSize(size).setExplain(true)	//从第几个开始,显示size个数据
						.highlighter(hiBuilder)		//设置高亮显示
						.addSort("salePrice", SortOrder.ASC)
						.get();
			}else if((priceGt<0||priceLte<0)&&sort.equals("-1")){
				searchResponse=client.prepareSearch(ITEM_INDEX)
						.setTypes(ITEM_TYPE)
						.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
						.setQuery(qb)	// Query
						.setFrom(start).setSize(size).setExplain(true)	//从第几个开始,显示size个数据
						.highlighter(hiBuilder)		//设置高亮显示
						.addSort("salePrice", SortOrder.DESC)
						.get();
			}
			SearchHits hits = searchResponse.getHits();
			//返回总结果数
			searchResult.setRecordCount(hits.totalHits);
			List<SearchItem> list=new ArrayList<>();
			if (hits.totalHits > 0) {
				for (SearchHit hit : hits) {
					//总页数
					int totalPage=(int) (hit.getScore()/size);
					if((hit.getScore()%size)!=0){
						totalPage++;
					}
					//返回结果总页数
					searchResult.setTotalPages(totalPage);
					//设置高亮字段
					SearchItem searchItem=new Gson().fromJson(hit.getSourceAsString(),SearchItem.class);
					String productName = hit.getHighlightFields().get("productName").getFragments()[0].toString();
					searchItem.setProductName(productName);
					//返回结果
					list.add(searchItem);
				}
			}
			searchResult.setItemList(list);
			//因个人服务器配置过低此处取消关闭减轻搜索压力增快搜索速度
			//client.close();
			return searchResult;
		}catch (Exception e){
			e.printStackTrace();
			throw new XmallException("查询ES索引库出错");
		}

  

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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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vue+element模仿电商商城,前后端分离实现,下单微信扫码支付

接上一篇《》。上一篇文章有说过已实现单一订单下单,即只能一个一个商品去下单购买,所以这次进行了优化完善,把单一订单改成了合并订单,即一个订单下面可包含多个订单行项目,也就是一次可购买多个商品,统一生成一个订单,然后进行扫码支付;

lucky_fang的博客 2275
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tinyfox_z
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