智能饮食服务器交互与类结构设计

"该文档是关于智能饮食服务器的开发指南，涵盖了交互流程、类与对象结构以及编译方法。文档中提到了智能饮食推荐系统的工作原理，包括用户通过APP请求菜谱，服务器根据算法生成推荐，以及图像识别功能。此外，还介绍了已实现和待实现的类的设计模式，如template和strategy，以及关键类如MsgSeqManager、Strategy、Proto、ProtoList和DataBase的角色。" 智能饮食服务器是一个结合了人工智能和健康饮食推荐的系统，其核心在于为用户提供个性化的饮食建议。当用户在APP中进入饮食界面时，系统会触发菜谱更新请求。通过获取用户的地理位置和userID，服务器利用《智能健康饮食》中的算法来计算适合用户的菜谱清单。如果用户对推荐不满意，可以重置推荐结果。 系统的一个创新功能是“看图吃饭”，用户可以通过拍摄菜品、菜单或食材图片，APP将这些图像数据上传至服务器进行识别。服务器依据识别结果和用户的健康数据，返回识别结果和新的推荐。这一过程涉及到了图像识别技术。 在系统架构方面，采用template设计模式，确保业务模块的可扩展性。扩展业务模块只需实现Proto接口类。MsgSeqManager类负责消息队列管理，Strategy类处理文件和json传输的策略，而Proto类则实现具体业务处理。ProtoList作为Proto类的管理容器，Database对象封装了与MySQL的交互，DBConnectorContainer管理数据库连接。实现新业务接口时，需继承Proto类并实现`intProto::dispatch(const Json::Value& jData, Handlefd)`方法。 代码组织上，新业务接口的头文件AIDiet.h应在serv_linux/business目录下创建。项目源码托管在GitHub上的XiangLiHealthyLife仓库，编译方法可以在ReadMe.md中找到。Proto类作为所有业务协议的抽象接口，各业务接口需实现自己的接口，并在ProtoManager构造函数中注册。 这个系统的设计强调了灵活性和可扩展性，通过合理的模块划分和设计模式的应用，确保了服务器能够有效地处理用户请求和数据传输，同时支持新的业务功能添加。