基于ssm+Mysql的超市收银管理系统

时间: 2023-10-20 16:08:55 浏览: 84
该超市收银管理系统基于SSM框架和MySQL数据库开发,主要功能包括商品管理、供应商管理、库存管理、销售管理、会员管理、员工管理、报表管理等。 1. 商品管理:管理员可以添加、删除、修改商品信息,包括商品名称、价格、库存、分类等。 2. 供应商管理:管理员可以添加、删除、修改供应商信息,包括供应商名称、联系方式、地址等。 3. 库存管理:管理员可以查看库存情况,包括商品名称、库存数量、进货价格等。 4. 销售管理:管理员可以进行销售记录的添加、删除、修改和查询,包括销售日期、商品名称、销售数量、销售价格等。 5. 会员管理:管理员可以添加、删除、修改会员信息,包括会员名称、联系方式、积分等。 6. 员工管理:管理员可以添加、删除、修改员工信息,包括员工姓名、职位、联系方式等。 7. 报表管理:管理员可以查看销售报表、库存报表、会员报表等,有利于对超市运营情况的监控和分析。 8. 登录管理:系统采用权限管理机制,管理员需要登录系统才能进行管理操作。 该系统具有操作简单、功能齐全、数据安全性高等特点,可以有效地提高超市的管理效率和经营水平。
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基于ssm+layui的图书管理系统

基于ssm layui的图书管理系统是一款高效、易用、功能完善的图书管理工具。该系统采用了Java的SSM框架,前端使用了layui技术,兼具了前端界面和后台逻辑的优点。 该系统主要包括图书分类管理、图书信息管理、借还管理、用户管理等模块。管理员通过系统可以方便地添加、删除、修改图书信息,管理借阅记录以及用户信息。而用户可以通过系统进行在线借书、还书、续借等操作,同时能够查看到自己借阅记录和还书日期等信息。 该系统具有自动提醒用户还书的功能,可以设置固定的还书时间,当用户忘记还书时,系统会自动提醒用户还书,从而避免了用户忘记还书而被罚款的情况。 此外,系统还具有查询功能,用户可以根据书名、作者等信息进行查询,管理员也可以根据借阅记录、用户信息等进行查询,从而方便了管理工作。 总的来说,基于ssm layui的图书管理系统不仅具有易用性和高效性,更是实现了图书管理的自动化、智能化,为图书管理带来了便利。

基于ssm+vue的酒店管理系统源码

基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)和Vue.js的酒店管理系统源码是一种用于酒店管理的软件系统,它的方便程度和管理性能使其能够被广泛应用于很多酒店。该系统实现了酒店常见操作和管理,包括房间管理、订单管理、员工管理、客户管理、报表查询等功能。 首先,该系统具有良好的前后端分离,前端使用Vue.js制作而后端使用ssm框架,通过ajax异步请求,使页面具有更快的响应速度和更好的用户交互体验。 其次,这个酒店管理系统还考虑到了用户角色权限管理,以确保数据的安全性。管理员可以添加、修改、删除用户以及设置用户的角色及权限,例如前台管理员只能查看房间信息和订单信息,不能进行修改操作;而后台管理员具有更高的权限,并可以进行更高级别的操作。 此外,该系统还提供了详细的房间管理模块,具体包括房间预定、房间信息管理、房态管理等功能。在订单管理模块中,用户可以针对不同的订单状态进行查找、修改、删除等操作,并可以在订单详情页中查看订单的用户名字、入住时间、房型等详细信息。员工管理模块中,管理员可以添加、修改、删除员工,以确保拥有完整的员工信息数据库。 还有一个重要的功能模块是报表查询,在查询模块中,用户可以指定关键词来查找相应的数据,以便于管理员进行数据分析。此外,系统还提供了一个后台管理系统,用于管理员查看和管理系统中的所有数据,使数据管理变得更简单和统一。 综上,基于SSM和Vue.js的酒店管理系统源码具有良好的用户体验、良好的设计风格和丰富的功能模块,适用于酒店的日常运营和管理。

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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
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