Spring Boot与Vue.js打造Web应用开发框架论文

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资源摘要信息:"本资源为一个基于Spring Boot和Vue.js技术栈的Web应用程序开发框架的论文文档,包含详细的系统设计和开发过程,适合有一定编程基础的开发者和大学生作为实践项目的参考。 知识点详细说明: 1. Spring Boot框架:Spring Boot是基于Spring的一个框架,用于简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用了特定的方式来进行配置,从而使开发者不再需要定义样板化的配置。Spring Boot让整个Spring技术栈更易于使用,同时大大减少了项目的配置和部署时间。 2. Vue.js:Vue.js是一个构建用户界面的渐进式JavaScript框架,专注于视图层。与其它大型框架不同的是,Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层,易于上手,同时也可以轻松引入现代化的工具链和支援库。 3. Element UI:Element UI是基于Vue.js的桌面端组件库,可以用来快速构建企业级中后台产品。其内部采用Vue 2.0全家桶构建,并且拥有配套的设计资源,使得开发者能够更加专注于业务需求的开发。 4. MySQL数据库:MySQL是目前最流行的开源数据库管理系统,作为一个关系型数据库,它使用结构化查询语言(SQL)进行管理。MySQL是许多应用程序的首选数据库,因为它稳定、易于使用,并且拥有良好的社区支持。 5. 开发环境配置:本系统所需的开发环境包括前端开发环境(Vue.js、Element UI)和后端开发环境(Spring Boot)。数据库环境为MySQL。 6. 需求分析:在系统开发前进行需求分析是一个重要的步骤,它包括了解用户需求、功能需求等,目的是明确系统应该实现什么样的功能,例如用户管理、权限管理、数据展示等。 7. 概要设计:概要设计是在需求分析的基础上确定系统的模块结构、前后端交互方式以及数据库的设计方案。它的目标是为详细设计和实现提供蓝图。 8. 库表设计:在详细设计之前,需要设计数据库表结构,这包括用户表、权限表、数据表等,以确保数据的一致性和完整性。 9. 详细设计:详细设计是对系统各个模块的具体实现细节进行设计,如前端页面设计、后端接口设计以及数据交互流程等。 10. 系统测试:在系统开发完成后,需要进行功能测试、性能测试和安全测试,以验证系统的稳定性和可靠性,并确保系统达到预期效果。测试是确保软件质量的重要环节。 11. 计算机程序设计文档:该论文文档是一份详细描述Web应用程序开发框架的文档,它不仅包括代码实现,还涵盖了需求分析、系统设计、测试等软件开发生命周期中的所有阶段。 12. 计算机毕业设计:该资源可以作为计算机专业学生的毕业设计参考,它提供了一个完整的开发框架和案例,帮助学生将理论知识应用到实际项目中。 通过上述知识的介绍和应用,本资源能够帮助开发者和学生深入理解如何利用现代Web开发技术构建一个完整的系统,并提供了一套完整的开发流程和实践案例。"

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传