鄒平網(wǎng)站定制,北京最大的廣告制作公司,網(wǎng)站規(guī)劃的要素不包括,在線做網(wǎng)站索引目錄 摘要 項(xiàng)目技術(shù)支持論文大綱核心代碼部分展示可定制開(kāi)發(fā)之亮點(diǎn)部門介紹結(jié)論源碼獲取詳細(xì)視頻演示 #xff1a;文章底部獲取博主聯(lián)系方式#xff01;同行可合作 摘要 SpringBoot農(nóng)產(chǎn)品水果蔬菜供應(yīng)鏈采購(gòu)信息管理平臺(tái)#xff08;e47ga3th#xff09;旨在優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)…目錄摘要項(xiàng)目技術(shù)支持論文大綱核心代碼部分展示可定制開(kāi)發(fā)之亮點(diǎn)部門介紹結(jié)論源碼獲取詳細(xì)視頻演示 文章底部獲取博主聯(lián)系方式同行可合作摘要SpringBoot農(nóng)產(chǎn)品水果蔬菜供應(yīng)鏈采購(gòu)信息管理平臺(tái)e47ga3th旨在優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理流程提升采購(gòu)效率與透明度。該平臺(tái)基于SpringBoot框架開(kāi)發(fā)整合前后端技術(shù)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商管理、采購(gòu)訂單跟蹤、庫(kù)存管理、物流監(jiān)控及數(shù)據(jù)分析等功能為農(nóng)產(chǎn)品流通提供數(shù)字化解決方案。平臺(tái)采用模塊化設(shè)計(jì)支持多角色協(xié)作包括農(nóng)戶、采購(gòu)商、物流方和管理員。農(nóng)戶可發(fā)布農(nóng)產(chǎn)品信息采購(gòu)商在線下單并跟蹤訂單狀態(tài)物流方實(shí)時(shí)更新運(yùn)輸信息管理員監(jiān)控全流程并生成報(bào)表。系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)可視化分析市場(chǎng)供需輔助決策優(yōu)化采購(gòu)策略。技術(shù)層面平臺(tái)結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)Redis緩存提升響應(yīng)速度并引入分布式架構(gòu)確保高并發(fā)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性。安全機(jī)制包括OAuth2認(rèn)證與數(shù)據(jù)加密保障用戶隱私與交易安全。該平臺(tái)的應(yīng)用可降低農(nóng)產(chǎn)品流通成本減少信息不對(duì)稱推動(dòng)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的智能化與高效化。項(xiàng)目技術(shù)支持后端語(yǔ)言框架支持1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse2.Nodejs(Express/koa)Vue.js -vscode3.python(django/flask)–pycharm/vscode4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx數(shù)據(jù)庫(kù)工具Navicat/SQLyog等都可以前端開(kāi)發(fā)框架:vue.js數(shù)據(jù)庫(kù) mysql 版本不限開(kāi)發(fā)工具IntelliJ IDEAVScodepycharmHbuilderx;數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件Navicat/SQLyog前端頁(yè)面數(shù)據(jù)處理傳輸以及頁(yè)面展示使用Vue技術(shù)采用B/S架構(gòu)PHP是英文超文本預(yù)處理語(yǔ)言Hypertext Preprocessor的縮寫(xiě)。PHP 是一種 HTML 內(nèi)嵌式的語(yǔ)言是一種在服務(wù)器端執(zhí)行的嵌入HTML文檔的腳本語(yǔ)言語(yǔ)言的風(fēng)格有類似于C語(yǔ)言被廣泛地運(yùn)用flaskFlask 是一個(gè)輕量級(jí)的 Web 框架使用 Python 語(yǔ)言編寫(xiě)較其他同類型框架更為靈活、輕便且容易上手小型團(tuán)隊(duì)在短時(shí)間內(nèi)就可以完成功能豐富的中小型網(wǎng)站或 Web 服務(wù)的實(shí)現(xiàn)。djangoDjango用Python編寫(xiě)屬于開(kāi)源Web應(yīng)用程序框架。采用模型M、視圖V和模板t的框架模式。該框架以比利時(shí)吉普賽爵士吉他手詹戈·萊因哈特命名。該架構(gòu)的主要組件如下SpringBoot整合了業(yè)界上的開(kāi)源框架hadoop集群技術(shù)Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)框架用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是HDFS和MapReduce。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)簡(jiǎn)稱HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的硬件上而且它提供高吞吐量來(lái)訪問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。HDFS放寬了POSIX的要求可以以流的形式訪問(wèn)文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。同時(shí)Hadoop有著高可靠性、高拓展性、高效性、高容錯(cuò)性的特點(diǎn)非常適合于此次題目的使用調(diào)用攝像頭拍照調(diào)用攝像頭拍照的功能是現(xiàn)代設(shè)備和應(yīng)用程序中非常常見(jiàn)的一項(xiàng)特性它允許用戶直接通過(guò)設(shè)備上的攝像頭捕捉圖像。這項(xiàng)功能廣泛應(yīng)用于智能手機(jī)、筆記本電腦以及網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用中為用戶提供了便捷、即時(shí)的拍照體驗(yàn)。論文大綱第一章 引言1.1 研究背景與意義1.2 研究目的與目標(biāo)1.3 論文結(jié)構(gòu)概述第二章 系統(tǒng)需求分析與設(shè)計(jì)2.1 系統(tǒng)需求分析2.1.1 用戶需求分析2.1.2 功能需求分析2.1.3 性能需求分析2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)2.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)2.2.2 功能模塊設(shè)計(jì)2.2.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)第三章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)3.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建3.2 前端實(shí)現(xiàn)3.2.1 頁(yè)面設(shè)計(jì)與布局3.2.2 交互邏輯實(shí)現(xiàn)3.3 后端實(shí)現(xiàn)3.4 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)3.4.1 數(shù)據(jù)庫(kù)連接與操作3.4.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢優(yōu)化第四章 系統(tǒng)測(cè)試4.1 測(cè)試環(huán)境搭建4.2 功能測(cè)試4.3 性能測(cè)試4.4 安全性測(cè)試第五章 系統(tǒng)評(píng)估與優(yōu)化5.1 系統(tǒng)評(píng)估5.1.1 用戶體驗(yàn)評(píng)估5.1.2 系統(tǒng)性能評(píng)估5.1.3 安全性評(píng)估第六章 結(jié)論與展望6.1 研究總結(jié)6.2 研究創(chuàng)新點(diǎn)6.3 未來(lái)研究方向核心代碼部分展示協(xié)同過(guò)濾算法是一種廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)的算法特別適合處理那些基于用戶行為和偏好來(lái)提供個(gè)性化推薦的場(chǎng)景/** * 協(xié)同過(guò)濾算法 */publicUserBasedCollaborativeFiltering(MapString,MapString,DoubleuserRatings){this.userRatingsuserRatings;this.itemUsersnewHashMap();this.userIndexnewHashMap();//輔助存儲(chǔ)每一個(gè)用戶的用戶索引index映射:user-indexthis.indexUsernewHashMap();//輔助存儲(chǔ)每一個(gè)索引index對(duì)應(yīng)的用戶映射:index-user// 構(gòu)建物品-用戶倒排表intkeyIndex0;for(Stringuser:userRatings.keySet()){MapString,DoubleratingsuserRatings.get(user);for(Stringitem:ratings.keySet()){if(!itemUsers.containsKey(item)){itemUsers.put(item,newArrayList());}itemUsers.get(item).add(user);}//用戶ID與稀疏矩陣建立對(duì)應(yīng)關(guān)系this.userIndex.put(user,keyIndex);this.indexUser.put(keyIndex,user);keyIndex;}intNuserRatings.size();this.sparseMatrixnewLong[N][N];//建立用戶稀疏矩陣用于用戶相似度計(jì)算【相似度矩陣】for(inti0;iN;i){for(intj0;jN;j)this.sparseMatrix[i][j](long)0;}for(Stringitem:itemUsers.keySet()){ListStringuserListitemUsers.get(item);for(Stringu1:userList){for(Stringu2:userList){if(u1.equals(u2)){continue;}this.sparseMatrix[this.userIndex.get(u1)][this.userIndex.get(u2)]1;}}}}publicdoublecalculateSimilarity(Stringuser1,Stringuser2){//計(jì)算用戶之間的相似度【余弦相似性】Integerid1this.userIndex.get(user1);Integerid2this.userIndex.get(user2);if(id1null||id2null)return0.0;returnthis.sparseMatrix[id1][id2]/Math.sqrt(userRatings.get(indexUser.get(id1)).size()*userRatings.get(indexUser.get(id2)).size());}publicListStringrecommendItems(StringtargetUser,intnumRecommendations){// 計(jì)算目標(biāo)用戶與其他用戶的相似度MapString,DoubleuserSimilaritiesnewHashMap();for(Stringuser:userRatings.keySet()){if(!user.equals(targetUser)){doublesimilaritycalculateSimilarity(targetUser,user);userSimilarities.put(user,similarity);}}// 根據(jù)相似度進(jìn)行排序ListMap.EntryString,DoublesortedSimilaritiesnewArrayList(userSimilarities.entrySet());sortedSimilarities.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));// 選擇相似度最高的K個(gè)用戶ListStringsimilarUsersnewArrayList();for(inti0;inumRecommendations;i){if(isortedSimilarities.size()){similarUsers.add(sortedSimilarities.get(i).getKey());}else{break;}}// 獲取相似用戶喜歡的物品并進(jìn)行推薦MapString,DoublerecommendationsnewHashMap();for(Stringuser:similarUsers){MapString,DoubleratingsuserRatings.get(user);for(Stringitem:ratings.keySet()){if(userRatings.get(targetUser)!null!userRatings.get(targetUser).containsKey(item)){recommendations.put(item,ratings.get(item));}}}可定制開(kāi)發(fā)之亮點(diǎn)部門介紹1、基于物品協(xié)同過(guò)濾算法,ItemCF 是一種通過(guò)分析“商品與商品之間被共同購(gòu)買的關(guān)系”來(lái)為用戶推薦商品的協(xié)同過(guò)濾算法具有穩(wěn)定、可解釋、不依賴商品內(nèi)容的優(yōu)點(diǎn)。是電商最常用的推薦策略之一。 ItemCF 判斷兩個(gè)商品是否相關(guān)的依據(jù)是是否被同一批用戶購(gòu)買過(guò)以及購(gòu)買的數(shù)量使用的相似度計(jì)算方式余弦相似度2、智能推薦 (收藏推薦) 隨機(jī)森林推薦算法:當(dāng)用戶收藏某個(gè)項(xiàng)目時(shí)系統(tǒng)會(huì)觸發(fā)“智能推薦”為用戶尋找同類型項(xiàng)目。同時(shí)“隨機(jī)森林算法”會(huì)綜合用戶的收藏、支付、點(diǎn)贊等多方面行為從上萬(wàn)種特征中判斷用戶收藏背后的真實(shí)意圖對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和重排。使用npm install -g cnpm 來(lái)安裝cnpm。執(zhí)行cnpm install來(lái)安裝依賴。在本地開(kāi)發(fā)時(shí)npm run server啟動(dòng)項(xiàng)目。通過(guò)訪問(wèn) 來(lái)訪問(wèn)用戶端系統(tǒng)。3、智能預(yù)警功能:項(xiàng)目可設(shè)置數(shù)值、日期到達(dá)臨界值會(huì)觸發(fā)彈框提醒 亮點(diǎn)描述1、達(dá)到觸發(fā)點(diǎn)的信息增加顏色標(biāo)識(shí) 2、同時(shí)增加文字觸發(fā)提醒設(shè)置提醒語(yǔ)有相同字段的數(shù)據(jù)會(huì)觸發(fā)彈框提醒例如設(shè)置狀態(tài)提醒特急/加急/一般 增加自定義提醒語(yǔ)如庫(kù)存不足請(qǐng)補(bǔ)貨4、視頻彈幕功能:視頻支持彈幕功能 亮點(diǎn)描述可對(duì)相關(guān)視頻進(jìn)行評(píng)論評(píng)論后會(huì)自動(dòng)對(duì)評(píng)論信息上傳至相關(guān)視頻形成彈幕設(shè)計(jì)5、安全框架Spring Security JWT:Spring Security 負(fù)責(zé)認(rèn)證授權(quán)框架JWT 是輕量級(jí)的無(wú)狀態(tài)令牌。用戶登錄后服務(wù)器簽發(fā)包含用戶信息的JWT后續(xù)請(qǐng)求憑此令牌訪問(wèn)受保護(hù)資源 簡(jiǎn)單來(lái)描述就是 Spring Security JWT 就像給大樓安排“保安”和“一次性門禁卡”。 Spring Security 是核心保安系統(tǒng)負(fù)責(zé)整個(gè)應(yīng)用的安全管控比如檢查誰(shuí)可以進(jìn)哪個(gè)房間。 JWT 則是一張加密的“一次性門票”上面記錄了用戶身份和權(quán)限。用戶登錄后獲得這張票后續(xù)每次請(qǐng)求都出示它系統(tǒng)驗(yàn)票通過(guò)就放行無(wú)需反復(fù)查數(shù)據(jù)庫(kù)高效又安全。 簡(jiǎn)單說(shuō)一個(gè)管安全規(guī)則一個(gè)管身份憑證組合起來(lái)為Web應(yīng)用打造可靠防護(hù)。6、二維碼三端:可以生成一個(gè)二維碼的圖片用手機(jī)掃一掃可以查看二維碼里面的信息。此信息只能使用查看可以登錄進(jìn)去操作就是類似于真機(jī)調(diào)試7、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同過(guò)濾NCF 隨機(jī)森林推薦算法:兩個(gè)算法疊加進(jìn)行推薦使推薦算法更有個(gè)性需要推薦的都可以使用此功能作為最新的亮點(diǎn)8、AI續(xù)寫(xiě)、AI優(yōu)化、AI校對(duì)、AI翻譯:新增AI接口編輯器接入AI可以實(shí)現(xiàn)AI續(xù)寫(xiě)、AI優(yōu)化、AI校對(duì)、AI翻譯可以幫你實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化ai幫你完成文檔9、手機(jī)驗(yàn)證碼登錄:咱們這個(gè)“手機(jī)號(hào)驗(yàn)證碼登錄”主打就是一個(gè)又快又安全您再也不用費(fèi)心記那些復(fù)雜的密碼了。登錄時(shí)就兩步1、填手機(jī)號(hào)2、收短信驗(yàn)證碼并輸入完事兒秒速登進(jìn)去特別省事10、多種統(tǒng)計(jì)效果:可以多種統(tǒng)計(jì)圖效果展示1、合并效果 2、單獨(dú)展示3、隨模塊一起。可以多種元素展示出不同的統(tǒng)計(jì)圖效果結(jié)論推薦算法采用協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容基推薦等算法結(jié)合用戶的歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)行為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化金融產(chǎn)品的精準(zhǔn)推薦。不斷優(yōu)化算法提高推薦的準(zhǔn)確性和個(gè)性化程度減少冷啟動(dòng)問(wèn)題和稀疏性問(wèn)題對(duì)推薦效果的影響。性能與穩(wěn)定性確保系統(tǒng)在處理大規(guī)模用戶請(qǐng)求和高并發(fā)訪問(wèn)時(shí)仍能保持穩(wěn)定的性能和良好的響應(yīng)速度。對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行性能優(yōu)化和穩(wěn)定性測(cè)試以確保其能夠高效運(yùn)行。源碼獲取詳細(xì)視頻演示 文章底部獲取博主聯(lián)系方式同行可合作所有項(xiàng)目都經(jīng)過(guò)測(cè)試完善本系統(tǒng)包修改時(shí)間和標(biāo)題,包安裝部署運(yùn)行調(diào)試,就是在你的電腦上運(yùn)行起來(lái)需要成品或者定制如果本展示有不滿意之處。點(diǎn)擊文章最下方名片聯(lián)系我即可~,總會(huì)有一款讓你滿意