【小程序毕设】基于SpringBoot+Vue+微信小程序的咖啡点单系统

SpringBoot+微信小程序咖啡点单系统开发实战与前后端分离架构解析 前后端分离架构是现代Web应用开发的核心模式,通过将前端界面与后端业务逻辑解耦,实现了开发效率和应用可维护性的双重提升。其技术原理基于RESTful API进行数据交互,前端负责用户界面渲染,后端专注于业务处理和数据持久化。在工程实践中,SpringBoot作为Java后端开发的优选框架,提供了快速构建RESTful服务的完整生态。结合微信小程序这一轻量级前端载体,可以快速搭建面向餐饮行业的数字化解决方案。咖啡点单系统正是这种技术组合的典型应用场景,通过商品管理、购物车状态维护、订单处理等核心模块,实现了从 阅读详情

大家好,我是青哥哥!好久不见~

今天给大家带来我最近个人原创项目 咖啡点单小程序,含腾讯地图选店、协同过滤推荐、AI 对话点单、外送配送与骑手追踪,适合毕设/个人练习项目。

演示视频

技术栈

小程序:原生微信小程序、Vant Weapp、腾讯地图
管理端:Vue 3、Vite、Pinia、Element Plus、Vue Router
后端:Spring Boot 3.2、Spring Security、JWT、MyBatis-Plus
数据库:MySQL 8
智能能力:User-Based 协同过滤推荐;DeepSeek 兼容 API 对话点单(可降级规则模式)

软件版本

JDK 21、Maven 3.8+、Node.js 18+、MySQL 8.x
Spring Boot 3.2、Vue 3、Vite 5
数据库表数量:20 个

功能模块

微信小程序 · 用户端

  • 腾讯地图选店:定位 + 附近门店列表 + 距离排序,全局选店上下文
  • 商品点单:分类菜单、规格、购物车、搜索
  • 下单支付:自取/外送、钱包余额支付、订单列表与详情
  • 协同过滤推荐:首页基于 User-Based CF 的个性化商品推荐
  • AI 对话点单:自然语言描述需求 → 推荐商品 → 确认加购/下单
  • 外送配送:收货地址腾讯地图选点、配送状态追踪、订单详情地图展示
  • 评价:订单完成后提交评价

微信小程序 · 骑手端(同包)

  • 骑手账号密码登录
  • 待接单 / 我的配送任务
  • 接单 → 更新位置 → 已取餐 → 确认送达

Vue 管理后台

侧栏菜单由 sys_menu 动态加载,顶栏含面包屑、页签、主题切换与个人中心。

  • 数据概览:统计系统运营数据,展示 4 种 ECharts 图表
  • 门店管理:门店 CRUD、城市筛选,新增门店自动复制商品与骑手,支持 AI 一键批量开店
  • 商品管理:按门店管理商品与多规格,封面上传与上/下架
  • 订单管理:订单查询与明细,自取/外送状态流转,外送单派单指派骑手
  • 骑手管理:骑手账号绑定门店,启用/禁用与信息维护
  • 用户管理:管理员与普通用户维护,角色与状态配置
  • 菜单管理:后台侧栏菜单 CRUD,动态扩展管理页面
  • 系统日志:登录日志与操作日志分页查询、批量删除
  • 登录与个人中心:验证码登录、JWT 鉴权,资料/头像/密码修改

核心亮点

  1. 腾讯地图选店 — 多门店就近推荐,贴合 O2O 真实场景
  2. 协同过滤推荐 — 经典推荐算法落地,可讲清 User-Item 评分矩阵
  3. AI 对话点单 — LLM + 业务解析,未配置 Key 时自动规则降级,演示稳定
  4. 外送全链路 — 用户下单 → 商家制作 → 骑手配送 → 地图追踪,角色权限清晰

资料包含

  • 完整源码:springboot + vue + miniprogram
  • 数据库脚本:sql/coffee-order.sql(含种子数据:门店、商品、测试账号)
  • 配套文档:docs/项目说明.docx(技术栈、目录、数据表与部署启动说明)

适用选题方向

  • 基于腾讯地图的 O2O 点单系统
  • 协同过滤 / 智能推荐在电商中的应用
  • 大模型辅助下单与对话式交互
  • 同城配送与骑手调度(简化版状态机)

获取链接:https://www.codenice.cn/projects/coffee-order-miniprogram

【深度学习】tensorboard中的图片放到论文中 1. 利用tensorboard中的导出数据功能 选中左上角的标签,然后选择csv格式的数据下载即可。 左边的smoothing 数值不影响导出数据的大小。 2.tensorboard 图下标签介绍: 放大 Toggle y-axis log scale:将y轴对数化 Fit domain to data:如果拖动了图片等,再重新回到原始位置 Download Current Chart as SVG 3.用下载下来的csv数据来画图 第一幅图片:训练的平均长度 fig, ax1 = plt.sub 阅读详情

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程序员青戈 领域专家: 后端开发技术领域 领域专家: 后端开发技术领域
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