Springboot+Vue+Python构建智能水质预测系统

资源摘要信息:"本项目名为“基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统”，它是一个采用Springboot、Vue和Python开发的水质预测系统。项目采用了后端Springboot框架结合前端Vue技术，后端还使用了Python进行深度神经网络算法的实现，以及MySQL作为数据库支持。 描述中提到，该系统是基于springboot + vue + mysql的开发模式框架，体现了现代Web应用开发的典型三层架构，即前端展示层、业务逻辑处理层和数据持久层。系统包含了项目的源码资源、sql文件、相关指引文档等，为学习和参考提供了丰富的材料。 项目资源部分罗列了一系列技术栈相关的源码，这显示了系统的复杂性和多样性。技术栈涵盖了前端开发、后端开发、移动应用、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等多个领域。具体包括但不限于STM32微控制器、ESP8266 Wi-Fi模块、PHP、QT、Linux操作系统、iOS开发、C++、Java、Python、web技术（如React、Angular、Vue）、以及前端UI框架（如Bootstrap、Material-UI）。同时，还提到了中间件技术如Redis，以及容器化技术Docker和Kubernetes。 技术方面，本系统主要利用了Java、Python、Node.js、Spring Boot、Django、Express、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、React、Angular、Vue、Bootstrap、Material-UI等技术。其中Spring Boot作为后端开发框架，简化了基于Spring的应用开发，提高了开发效率；Vue作为前端框架，以其轻量级和数据驱动的特性，便于构建用户界面；Python作为人工智能领域的重要语言，非常适合实现深度神经网络算法。 在标签方面，主要强调了java、springboot、mysql和mybatis，这表明了系统后端开发的主要技术选型。 压缩包子文件的文件名称列表显示了系统的一些关键文件和资源，如项目说明文档（item.pdf）、系统配置文件（manualType.properties）、项目概述文档（系统.txt）以及整个项目的压缩包名称（Springboot_Vue_Python_Water_quality_management_prediction-master）。这些文件和资源对于项目的学习和部署至关重要。 综上所述，该系统是一个集成了多种现代Web开发技术的综合项目，它不仅包含了实现深度学习算法的能力，还具有完整的前后端分离架构和多技术栈的应用，适合用于教学、研究或实际水质管理预测工作。"