SSM框架下传统服饰文化平台代码包解析
版权申诉
53 浏览量
更新于2024-11-14
收藏 23.66MB ZIP 举报
资源摘要信息:"基于SSM的传统服饰文化平台代码"
1、平台技术概述:
本文档所提到的传统服饰文化平台是一套基于SSM(Spring、SpringMVC、Mybatis)框架构建的Web应用程序。SSM框架是Java领域内广泛使用的一种企业级应用开发框架,它结合了Spring、SpringMVC和Mybatis三个框架各自的特点,使得Java Web开发变得更加简洁高效。
技术栈:
- 开发语言:Java,一种广泛使用的面向对象编程语言,具有跨平台、多线程等特性,适用于各种应用开发。
- 框架:SSM,由Spring、SpringMVC和Mybatis组成,分别负责业务逻辑处理、Web层控制、数据持久化操作。
- 架构:B/S架构,即Browser/Server架构,用户通过浏览器访问服务器上的应用;MVC架构,即Model-View-Controller架构,将应用分成了数据模型、视图和控制器三个部分。
- 开发环境:IDEA、JDK、Maven、Mysql,这些工具和环境分别为Java开发提供了集成开发环境、开发工具包、依赖管理和数据库支持。
- JDK版本:JDK1.8,Java的官方开发工具包,提供了一系列编译、调试工具,是Java应用开发的基础。
- Maven包:Maven3.6,是一个项目管理工具,提供项目构建、依赖管理和文档生成等功能。
- 数据库:mysql 5.7,一款开源的关系型数据库管理系统,用于数据存储和管理。
- 服务平台:Tomcat 8.0/9.0,一个开源的Servlet容器,提供Java Servlet和JSP运行环境,用于部署Web应用。
- 数据库工具:SQLyog/Navicat,为数据库管理员提供了便捷的数据库管理界面。
- 开发软件:eclipse/myeclipse/idea,提供了丰富的开发插件和功能,帮助开发者更高效地编码。
- 浏览器:谷歌浏览器/微软edge/火狐,支持最新Web标准,为Web应用提供展示平台。
2、适用人群与使用说明:
此代码库适合计算机、电子信息工程等专业的学习者,尤其适合作为毕业设计、课程设计作业使用。它经过严格测试,稳定性和可靠性得到了保证。所有源码都可以自由下载使用,使用过程中如有问题,开发者可直接与博主沟通解决。
3、文件结构说明:
提供的压缩包中包含以下文件和文件夹:
- .classpath:用于Eclipse IDE的项目配置文件,指定项目所需的类路径。
- 必读推荐.docx:文档文件,可能包含了代码使用前的建议、注意事项或其他重要信息。
- .gitignore:Git版本控制忽略文件配置,定义了不应当被版本控制系统跟踪的文件。
- 配置说明.pdf:PDF格式文档,详述了平台的配置细节和操作步骤。
- .project:Eclipse项目配置文件,用于定义和管理Eclipse中的Java项目。
- pom.xml:Maven项目对象模型文件,记录了项目依赖、插件等信息,用于项目构建和依赖管理。
- .settings:Eclipse项目设置文件夹,包含了特定于工作空间的项目设置。
- src:源代码文件夹,包含了所有的Java源代码文件(.java)。
- target:构建目标文件夹,存放编译后的类文件和最终的打包文件(如jar、war)。
以上内容充分展示了基于SSM框架的传统服饰文化平台代码的详细技术构成、适用人群、使用说明和文件结构,为需要使用此代码的开发者提供了全面的参考信息。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2024-01-16 上传
2024-04-18 上传
2024-01-16 上传
2024-03-23 上传
2024-04-18 上传
点击了解资源详情
伟庭大师兄
- 粉丝: 4w+
- 资源: 5340
最新资源
- MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比
- 易语言实现画板图像缩放功能教程
- 大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术
- Stancy: 静态文件驱动的简单RESTful API与前端框架集成
- 掌握Java全文搜索:深入Apache Lucene开源系统
- 19计应19田超的Python7-1试题整理
- 易语言实现多线程网络时间同步源码解析
- 人工智能大模型学习与实践指南
- 掌握Markdown:从基础到高级技巧解析
- JS-PizzaStore: JS应用程序模拟披萨递送服务
- CAMV开源XML编辑器:编辑、验证、设计及架构工具集
- 医学免疫学情景化自动生成考题系统
- 易语言实现多语言界面编程教程
- MATLAB实现16种回归算法在数据挖掘中的应用
- ***内容构建指南:深入HTML与LaTeX
- Python实现维基百科“历史上的今天”数据抓取教程