springboot后台管理项目实例

时间: 2023-08-22 16:09:49 浏览: 57
SpringBoot后台管理项目实例可以包括权限框架搭建、前端工程搭建、权限模块和部署等。根据引用提供的信息,SpringBoot后台权限管理系统的搭建可以参考这四个步骤。其中,权限框架搭建包括Shiro框架的配置和集成;前端工程搭建可以使用Swagger2;权限模块可以通过在接口上添加@RequiresPermissions注解来限制用户权限;部署可以根据需要选择合适的方式来进行部署。通过这些步骤,可以搭建一个基于SpringBoot的后台管理项目。
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推荐springboot实战项目

推荐的Spring Boot实战项目有两个参考。第一个参考中提到的是一本关于Spring Boot的书籍,其中包含了关于自动配置、起步依赖、命令行界面和Actuator等基本内容的概述,并进一步深入介绍了自动配置和起步依赖的使用方法。这本书可以帮助你更好地理解和实践Spring Boot。 第二个参考是一个超市进销存系统的实例项目,它使用Spring Boot作为框架,以B/S模式运行,后台数据库使用MySQL,服务器使用Tomcat。该系统包括首页、个人中心、员工管理、客户管理、供应商管理、承运商管理、仓库信息管理、商品等模块。这个实例项目可以帮助你学习如何使用Spring Boot构建一个完整的应用系统。 综上所述,推荐的Spring Boot实战项目是基于书籍中学习Spring Boot的内容,或者通过参考超市进销存系统的实例项目来实践Spring Boot的应用开发。

vue3+springboot 从零搭建后台管理系统

### 回答1: Vue 3 和 Spring Boot 是一对强大的技术组合,可用于搭建现代化的后台管理系统。下面是一个基本的指南,介绍如何从零开始搭建一个 Vue 3 + Spring Boot 后台管理系统。 首先,我们需要准备开发环境。在电脑上安装好 Node.js 和 Java JDK,并配置好环境变量。然后,安装 Vue CLI 和 Spring Boot CLI,这些工具将帮助我们创建和管理项目。 第二步是创建一个新的 Spring Boot 项目。使用 Spring Boot CLI,我们可以快速创建一个空的 Spring Boot 项目,并进行基本的配置。可以使用命令行,输入如下命令来创建项目: ``` $ spring init --name=my-project --groupId=com.example --artifactId=my-project --dependencies=web my-project ``` 这将创建一个名为 my-project 的 Spring Boot 项目。 接下来,我们可以创建一个 Vue 3 项目。使用 Vue CLI,我们可以选择一个预定义的模板,例如 Vue Router 和 Vuex,以及一些常用的插件。可以使用命令行,输入如下命令来创建项目: ``` $ vue create my-project ``` 这将创建一个名为 my-project 的 Vue 3 项目。 现在,我们已经有了一个空的 Spring Boot 项目和一个空的 Vue 3 项目。接下来,我们需要将这两者连接起来。 在 Vue 3 项目中,可以使用 axios 或者 fetch 来发送请求到后端。在 Spring Boot 项目中,可以使用 Spring Data JPA 来管理数据库,Spring Boot Security 来进行身份验证和授权。 我们可以编写 RESTful API 接口,用于在前端和后端之间传输数据。同时,也需要编写前端组件和页面,以及后端的 Controller 和 Service 层代码,来实现各种功能。 最后,我们可以使用打包和部署工具,将项目打包为可部署的文件,并将其部署到服务器上。例如,可以使用 Maven 将 Spring Boot 项目打包为 Java 可执行文件(JAR 文件),并使用 Nginx 或 Apache 将 Vue 3 项目部署为静态文件。 总之,使用 Vue 3 和 Spring Boot 可以快速搭建一个功能丰富的后台管理系统。只需按照上述步骤创建项目、编写代码、连接前后端,最后打包部署即可。当然,在实际开发过程中还需要考虑安全性、性能优化和代码质量等方面的问题,这些都需要进一步的学习和实践。 ### 回答2: Vue3是一个流行的JavaScript框架,用于构建用户界面。Spring Boot是一个基于Java的框架,用于构建快速且易于配置的应用程序。下面是在Vue3和Spring Boot中从零搭建后台管理系统的步骤: 1. 搭建Spring Boot后端: - 在IDE中创建一个新的Spring Boot项目。 - 添加所需的依赖项,如Spring Security、Spring Data JPA和MySQL数据库驱动程序。 - 创建实体类和存储库接口,用于管理系统数据的持久化。 - 创建控制器类,用于处理来自前端的请求,并调用适当的服务方法。 - 配置数据库连接和安全性设置。 - 运行应用程序,确保后端正常工作。 2. 搭建Vue3前端: - 在命令行中使用Vue CLI创建一个新的Vue3项目。 - 在Vue3项目中安装所需的依赖项,如Vue Router和Axios。 - 创建路由配置文件,定义前端路由和对应的组件。 - 创建后台API服务文件,使用Axios发送HTTP请求到后端。 - 创建所需的组件,如登录、注册、用户管理和权限管理。 - 配置应用程序的主要入口点,并将路由和组件添加到Vue实例中。 - 运行应用程序,确保前端正常工作。 3. 连接前端和后端: - 在Vue3中使用Axios调用后端API。 - 在Spring Boot中创建适当的控制器和服务方法,以接收和处理来自前端的请求。 - 在Vue3中处理返回的数据,并根据需要进行展示和处理。 4. 完善功能和界面设计: - 根据系统需求和设计规范,完善后台管理系统的功能和界面。 - 添加用户认证和授权功能,确保只有授权用户才能访问特定页面和功能。 - 使用Vue3的组件化和响应式特性,实现良好的用户体验。 - 进行测试和调试,确保系统稳定性和安全性。 以上是使用Vue3和Spring Boot搭建后台管理系统的一般步骤,具体的实施过程可能因项目需求和个人偏好而有所不同。在开始搭建项目之前,建议先了解Vue3和Spring Boot的基本知识,并参考官方文档和教程,以帮助顺利完成项目。 ### 回答3: 搭建一个基于Vue3和Spring Boot的后台管理系统,需要经过以下步骤: 1. 确保你已经安装了Node.js和Java开发环境。可以从官网上下载并按照指引进行安装。 2. 创建Vue3项目。使用命令行工具或者Vue CLI来创建一个新的Vue3项目。运行命令`vue create project-name`,然后根据指引选择需要的配置项,比如包管理工具、路由、状态管理等。等待项目创建完成。 3. 构建前端界面。在Vue3项目中,根据需求使用Vue组件来搭建前端界面。可以使用Vue3提供的Composition API来编写组件逻辑,通过Vue Router来管理路由,使用Vuex来管理状态。 4. 编写API接口。使用Spring Boot来构建后端服务。创建一个Spring Boot项目,添加所需的依赖,如Spring Web、Spring Data JPA等。编写API接口的Controller类,定义各个接口的URL映射和请求处理方法。 5. 连接数据库。使用Spring Data JPA或其他适当的技术在后台系统中连接数据库。配置数据库连接信息,创建实体类和仓库接口,实现对数据库的增删改查操作。 6. 实现前后端交互。在Vue3项目中,使用axios或其他合适的HTTP库发送HTTP请求到后端接口,获取数据并进行展示。前端页面通过调用API接口来实现数据的增删改查操作。 7. 运行和部署。在开发过程中可以使用命令行运行Vue3前端项目和Spring Boot后端项目,通过不同的端口来访问前后端。在开发完成后,可以使用打包工具如Webpack将前端项目打包成静态文件,然后将打包结果部署到服务器,运行Spring Boot项目。 通过以上步骤,你就可以搭建一个基于Vue3和Spring Boot的后台管理系统。这个系统可以实现前后端分离,通过API接口进行数据交互,具备良好的可扩展性和可维护性。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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