Springboot + Mysql实现的在线小说阅读平台源码解析

版权申诉
0 下载量 81 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 18.05MB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源为基于Spring Boot和MySQL的在线小说阅读平台的完整代码资源包,包含所有必要的源代码文件和配置文件,以及详细的配置说明和操作步骤。资源经过实际测试,可以确保代码在功能上运行无误。该资源适用于计算机相关专业的在校学生、专业老师和企业员工,作为学习和参考使用,有助于学习者深入理解和掌握Spring Boot框架以及MySQL数据库的实践应用。 资源中包含的技术栈和工具主要包括: - 系统环境:Windows - 开发语言:Java - 框架:Spring Boot - 数据库:MySQL 代码资源文件列表如下: - .classpath:用于Eclipse项目的类路径配置文件。 - mvnw.cmd:Maven的Windows批处理命令文件,用于执行Maven命令。 - 必读推荐.docx:包含对资源使用和学习的建议以及推荐的学习材料。 - .factorypath:Eclipse项目的工厂路径配置文件。 - .gitignore:配置文件,用于指定Git版本控制过程中需要忽略的文件。 - mvnw:Maven的Unix/Linux批处理命令文件。 - 配置说明.pdf:详细说明项目配置的文档,包含如何运行和配置项目的详细步骤。 - .project:Eclipse项目的配置文件。 - pom-war.xml:针对Web应用打包的Maven项目对象模型配置文件。 - pom.xml:Maven项目的核心配置文件,定义了项目的构建配置和依赖管理。 在使用资源前,请确保已经安装了Java开发环境和Maven构建工具,并且对Java和Spring Boot框架有一定的了解。资源包中的配置说明将引导学习者如何设置和运行项目,包括必要的环境变量配置、数据库连接设置以及项目构建指令等。通过实践操作,学习者可以更好地掌握如何开发和部署一个基本的Web应用,并能够根据自身需求进行代码的修改和功能的拓展。" 知识点说明: 1. Spring Boot框架:Spring Boot是一个轻量级的Java开发框架,它简化了基于Spring的应用开发过程。Spring Boot为快速构建独立的、生产级别的基于Spring的应用提供了一种快速、广泛接受的方式。开发者可以通过Spring Boot快速启动项目,并且不需要编写大量的配置文件。 2. MySQL数据库:MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统,广泛用于存储和处理大量数据。它使用结构化查询语言(SQL)进行数据库管理,是Web开发中常用的后端数据库解决方案。在本项目中,MySQL用于存储小说内容、用户信息以及其他必要的数据。 3. 开发环境搭建:在开始开发项目之前,需要搭建合适的开发环境。这通常包括安装Java开发工具包(JDK)、集成开发环境(IDE,例如Eclipse或IntelliJ IDEA)以及构建工具(如Maven或Gradle)。本资源包提供的文件配置将帮助学习者快速配置开发环境。 4. Maven构建工具:Maven是一个项目管理和自动化构建工具,主要服务于Java项目。它通过一个项目对象模型(POM)来管理项目的构建、报告和文档。在本项目中,通过pom.xml文件来声明项目的依赖库、构建配置和插件等信息。 5. 代码版本控制:Git是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效地管理项目代码的变更。在资源包中包含.gitignore文件,用于配置在使用Git时需要忽略的文件和目录,如编译生成的.class文件、配置文件中的敏感信息等。 6. Web应用部署:Spring Boot的一个重要特点是能够轻松地将Web应用打包成可执行的jar或war文件,便于部署。pom-war.xml文件中包含了将项目打包成Web应用所需的配置。 7. 文档编写和使用说明:详细的配置说明文档和操作步骤对于理解和使用代码资源至关重要。通过文档,学习者可以学会如何配置项目,以及如何添加、修改或删除功能,提高项目的可维护性和扩展性。
2024-10-10 上传
本项目是一个基于SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)后端框架与Vue.js前端框架开发的疫情居家办公系统。该系统旨在为居家办公的员工提供一个高效、便捷的工作环境,同时帮助企业更好地管理远程工作流程。项目包含了完整的数据库设计、前后端代码实现以及详细的文档说明,非常适合计算机相关专业的毕设学生和需要进行项目实战练习的Java学习者。 系统的核心功能包括用户管理、任务分配、进度跟踪、文件共享和在线沟通等。用户管理模块允许管理员创建和管理用户账户,分配不同的权限。任务分配模块使项目经理能够轻松地分配任务给团队成员,并设置截止日期。进度跟踪模块允许员工实时更新他们的工作状态,确保项目按计划进行。文件共享模块提供了一个安全的平台,让团队成员可以共享和协作处理文档。在线沟通模块则支持即时消息和视频会议,以增强团队之间的沟通效率。 技术栈方面,后端采用了Spring框架来管理业务逻辑,SpringMVC用于构建Web应用程序,MyBatis作为ORM框架简化数据库操作。前端则使用Vue.js来实现动态用户界面,搭配Vue Router进行页面导航,以及Vuex进行状态管理。数据库选用MySQL,确保数据的安全性和可靠性。 该项目不仅提供了一个完整的技术实现示例,还为开发者留下了扩展和改进的空间,可以根据实际需求添加新功能或优化现有功能。
2024-10-10 上传
本项目是一个基于SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)后端框架与Vue.js前端框架开发的网上球鞋竞拍系统。该项目旨在为球鞋爱好者提供一个便捷、高效的在线竞拍平台,用户可以在此平台上浏览、搜索、竞拍心仪的球鞋,并参与到各种有趣的竞拍活动中。 系统的主要功能包括用户注册登录、球鞋信息展示、竞拍活动创建与管理、实时竞拍以及交易安全保障等。用户可以通过注册账号后,浏览平台上发布的各类球鞋信息,包括品牌、型号、颜色、尺码以及当前竞拍状态等。系统支持用户创建和管理自己的竞拍活动,设定竞拍规则和时间,同时提供实时竞拍功能,确保公平、透明的交易过程。 在技术实现上,后端采用SSM框架进行开发,Spring负责业务逻辑层,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据库操作,保证了系统的稳定性和扩展性。前端则使用Vue.js框架,结合Axios进行数据请求,实现了前后端分离,提高了开发效率和用户体验。 数据库设计方面,系统采用了MySQL数据库,存储用户信息、球鞋信息、竞拍活动等数据,确保数据的安全性和完整性。此外,项目还包含了详细的文档资料,包括需求分析、系统设计、数据库设计以及测试报告等,为项目的实施和维护提供了有力的支持。 该项目不仅适合作为计算机相关专业学生的毕业设计题目,也适合Java学习者进行实战练习,通过在此基础上进行功能扩展和改进,可以进一步提升编程技能和项目管理能力。
2024-10-10 上传
【使用教程】 一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境,然后直接导入到pycharm中,在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客,有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包 命令为:pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令,这样安装要快一些 软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后,把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可(不难,参考网上博客) 二、环境配置好后,开始训练(也可以训练自己数据集) 1、数据集准备 需要准备yolo格式的目标检测数据集,如果不清楚yolo数据集格式,或者有其他数据训练需求,请看博主yolo格式各种数据集集合链接:https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集,且在不断更新,基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等,自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证! 本项目所使用的数据集,见csdn该资源下载页面中的介绍栏,里面有对应的下载链接,下载后可直接使用。 2、数据准备好,开始修改配置文件 参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml,可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train:训练集的图片路径 val:验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行,不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数,开始训练模型 方式一: 修改点: a.--weights参数,填入'yolov9-s.pt',博主训练的是yolov9-s,根据自己需求可自定义 b.--cfg参数,填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数,填入data/banana_ripe.yaml,可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数,填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数,填入100或者200都行,根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数,根据自己的电脑性能(显存大小)自定义修改 g.--device参数,一张显卡的话,就填0。没显卡,使用cpu训练,就填cpu h.--close-mosaic参数,填入15 以上修改好,直接pycharm中运行train_dual.py开始训练 方式二: 命令行方式,在pycharm中的终端窗口输入如下命令,可根据自己情况修改参数 官方示例:python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型,后续测试可以拿来用。 三、测试 1、训练完,测试 修改detect_dual.py中的参数 --weights,改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source,需要测试的数据图片存放的位置,代码中的test_imgs --conf-thres,置信度阈值,自定义修改 --iou-thres,iou阈值,自定义修改 其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。