基于SpringBoot的短链接系统开发教程

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0 下载量 27 浏览量 更新于2024-10-30 收藏 46KB ZIP 举报
资源摘要信息: "springboot实现短链接系统springboot-short-url.zip" Spring Boot是一个基于Java的开源框架,用于简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。它提供了快速开发、配置简单、独立运行、无代码生成以及无侵入式依赖管理等特性,大大提高了工作效率和开发体验。本项目利用Spring Boot框架结合Vue前端框架和MySQL数据库,实现了短链接系统的功能。短链接系统的主要作用是将较长的URL地址转换成较短的别名URL,方便在互联网中传播和记忆,广泛应用于社交媒体、广告推送、数据分析等领域。 项目资源涵盖了多个技术领域的源码,包括但不限于前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等。具体技术栈包括但不限于STM32、ESP8266等嵌入式设备开发;PHP、QT等桌面和网络开发;Linux、iOS等操作系统环境下的应用开发;C++、Java、Python、Web、C#等编程语言;以及EDA、Proteus等电子设计自动化工具。这些资源可以为开发者提供丰富的学习和参考价值,帮助他们快速上手新技术,提高开发效率。 在技术实现上,该项目结合了多种流行的开源技术。Java作为后端开发语言,具有跨平台、面向对象、安全性高等特点。Python在数据处理和人工智能领域有着广泛的应用,同时也是编写脚本和自动化任务的热门语言。Node.js适用于构建快速、可扩展的网络应用,尤其是在开发REST API和实时应用方面表现优异。Spring Boot、Django和Express都是各自语言框架中用于快速搭建web应用的工具。MySQL、PostgreSQL和MongoDB是应用广泛的数据库系统,分别代表了关系型数据库和非关系型数据库。React、Angular、Vue是前端JavaScript框架,用于构建用户界面。Bootstrap和Material-UI是流行的前端框架,提供了丰富的UI组件,有助于快速设计和开发美观的应用界面。Redis是一个内存中的数据结构存储系统,用作数据库、缓存和消息代理,而Docker和Kubernetes则是用于应用容器化和编排的工具。 文件名称列表中的文件分别代表了项目中的不同组成部分: - item.pdf可能包含项目的介绍、使用说明或者技术文档。 - manualType.properties可能是一个配置文件,用于定义某种类型的手册或说明。 - 系统.txt可能包含了系统的基本信息、开发说明或者是操作指南。 - springboot-short-url-master是项目的主要目录,包含了源码和配置文件等。 针对项目中所用到的关键知识点进行详细说明: 1. Spring Boot:它提供了一个快速开发企业级应用的平台,简化了应用的配置和部署。在本项目中,Spring Boot负责后端服务的搭建、路由管理、安全配置等核心功能。 2. Vue:作为前端框架,Vue用于构建用户界面,它的响应式原理和组件化设计使得开发动态界面变得简单高效。在短链接系统中,Vue可能被用于实现URL短链生成的前端操作界面。 3. MySQL:作为关系型数据库管理系统,MySQL存储了短链接系统中所有的数据,包括原始URL、短链接码和访问统计等信息。利用MyBatis等ORM框架,可以更加方便地进行数据持久化操作。 4. 短链接算法:短链接系统的核心算法涉及将长URL通过哈希等技术手段转换为短的字符串标识。这通常要求算法保证生成的短链接全局唯一,且有较短的长度。系统中可能用到了自定义的映射算法或者现成的库来完成这一任务。 该项目的实现涵盖了从后端逻辑处理、数据库交互、到前端界面设计的全方位技术栈,是学习现代Web开发的一个非常实用的实例。开发者可以通过分析和运行这个项目,深入理解各种技术的运用和相互之间的配合。此外,该项目还可能包含了代码质量保证、性能优化、安全策略等高级知识点。通过该项目的实践,开发者可以提升自身在Spring Boot、前端技术、数据库设计等方面的实战经验。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传