vue+springboot+redis+mysql

时间: 2023-05-10 07:01:23 浏览: 124
Vue、Spring Boot、Redis和MySQL是一组流行的技术堆栈,通常用于构建现代化的Web应用程序。它们各自提供了不同的功能和优势。 Vue是一个流行的JavaScript框架,用于构建前端应用程序。Vue具有轻量级、易于学习和使用的特点,同时提供了强大的功能,如组件化、响应式数据绑定和虚拟DOM等。Vue可以与其他后端框架和数据存储技术(如Spring Boot、Redis和MySQL)集成使用。 Spring Boot是一个用于开发Java Web应用程序的框架。它使开发人员能够使用简单的配置和约定来快速构建和部署Web应用程序。Spring Boot的强大功能包括依赖注入、自动配置和可扩展性。Spring Boot还支持多种数据库和缓存技术,如MySQL和Redis。 Redis是一个流行的存储系统,用于缓存数据和处理时序数据。Redis具有高性能、高可用性和可扩展性等特点,可用于构建海量数据的缓存层、消息队列、会话存储等。 MySQL是一个流行的开源关系型数据库,广泛应用于Web应用程序中。MySQL具有稳定、高性能和可伸缩性等特点,可用于存储各种类型的数据,并提供了丰富的功能和工具来管理和查询数据。 因此,Vue、Spring Boot、Redis和MySQL是一组非常流行的技术堆栈,可用于构建现代化、高性能和可扩展的Web应用程序。它们的综合使用可以提高Web应用程序的开发效率、代码质量和用户体验。
相关问题

springboot+vue+redis+mysql毕业设计

springboot vue redis mysql毕业设计的例子可以是一个在线书店系统。 该系统的功能包括用户注册与登录、图书的浏览与搜索、添加购物车、在线支付、订单管理等。 首先,使用Spring Boot作为后端框架,提供RESTful API接口,处理用户注册与登录的功能。通过Spring Security实现用户认证和授权,保证系统的安全性。 然后,使用Vue作为前端框架,通过Ajax请求与后端进行数据交互。通过Vue Router实现页面之间的跳转,并使用Vuex进行状态管理,方便组件之间的数据共享。 在后端,使用Redis作为缓存数据库,提高数据读取的速度。将热门书籍、推荐书籍等频繁访问的数据存储在Redis中,减轻MySQL的压力。 同时,使用MySQL作为主要的数据库,存储用户信息、图书信息和订单信息等。通过JPA实现与数据库的连接和操作,提供数据的持久化。 对于图书的浏览与搜索功能,可以通过Vue的组件化开发,实现书籍的展示和搜索框的操作。根据用户输入的关键字,通过Ajax请求后端的API接口,从数据库中查询匹配的书籍,并展示在页面上。 购物车功能可以使用Redis存储用户的购物车信息,如图书的ID和数量。用户可以将感兴趣的书籍加入购物车,然后进行结算操作。 在订单管理方面,用户下单后,系统将订单信息存储在MySQL中,并返回给用户确认。用户可以查询自己的订单,并根据订单状态进行相应的操作,如取消订单、确认收货等。 总的来说,该毕业设计通过使用Spring Boot、Vue、Redis和MySQL等技术,实现了一个具备完整功能的在线书店系统。

springboot+vue+redis+mysql的后台管理系统如何部署

部署一个基于SpringBoot + Vue + Redis + MySQL的后台管理系统,需要以下步骤: 1. 首先在服务器上安装Java环境、Node.js环境、Redis和MySQL数据库,并进行配置。 2. 将项目代码上传到服务器,可以使用FTP或者git clone命令将代码拉取到服务器。 3. 在服务器上使用Maven对SpringBoot项目进行打包,生成jar包。 4. 在服务器上使用npm对Vue项目进行打包,生成静态资源文件。 5. 在MySQL数据库中创建数据库和表,并将初始数据插入到表中。 6. 配置SpringBoot项目的application.properties或application.yml文件,包括数据源、Redis、端口等相关配置。 7. 启动Redis服务和MySQL服务。 8. 使用命令行运行SpringBoot项目的jar包,例如:java -jar xxx.jar。 9. 使用Nginx配置反向代理,将Vue项目的静态资源文件和SpringBoot项目的API接口进行映射。 10. 在浏览器中输入服务器IP地址和端口号,访问系统。 以上就是基于SpringBoot + Vue + Redis + MySQL的后台管理系统的部署步骤。需要注意的是,部署过程中可能还会遇到其他问题,需要根据具体情况进行解决。

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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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