ssm的基于AI的农产品识别与销售平台源码开源

本项目为基于ssm的基于AI的农产品识别与销售平台研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)计算机毕业设计ssm基于AI的农产品识别与销售平台（附源码）基于ssm的基于AI的农产品识别与销售平台研究与实现ssm的基于AI的农产品识别与销售平台源码开源ssm实现的基于AI的农产品识别与销售平台开发与实现【源码+数据库+开题报告】基于ssm实现基于AI的农产品识别与销售平台(项目源码+数据库+源代码讲解)。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会飞速发展的今天，基于AI的农产品识别与销售平台作为JavaWeb技术的创新应用，已逐渐成为业界关注的焦点。本论文以“基于JavaWeb的基于AI的农产品识别与销售平台系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的农产品识别与销售平台平台。首先，我们将概述基于AI的农产品识别与销售平台的背景及重要性，接着深入研究JavaWeb的相关技术和架构，随后详细描述系统设计过程，包括需求分析、数据库设计和功能模块实现。最后，通过实际操作和性能测试，验证基于AI的农产品识别与销售平台系统的可行性和优越性，以此为同类项目的开发提供参考和借鉴。

基于AI的农产品识别与销售平台系统架构图/系统设计图

基于AI的农产品识别与销售平台系统架构图,基于AI的农产品识别与销售平台系统设计图

基于AI的农产品识别与销售平台技术框架

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种常用于构建应用程序的软件设计策略，旨在提升代码的组织性、可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分：模型（Model）专注于管理应用程序的数据模型和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存取和处理；视图（View）担当用户界面的角色，展示由模型提供的信息，并承载用户与应用的交互，其形式多样，如GUI、网页或文本界面；控制器（Controller）作为中心协调者，接收用户输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求，有效实现了关注点的分离，从而增强代码的可维护性。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能支持多种平台，包括桌面应用和Web应用。它以变量为核心，变量是存储数据的关键，涉及内存管理，这一特性间接增强了Java程序的抗病毒能力，使得由Java构建的软件更具有健壮性。此外，Java具备强大的运行时灵活性，开发者可对预设类进行重写，扩展其功能，同时鼓励代码复用。通过封装功能模块，开发者能够方便地在不同项目中引入并直接调用，极大地提升了开发效率和代码的可维护性。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java EE领域广泛应用的主流开发框架，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在该体系中，Spring扮演着核心角色，它如同胶水一般整合各个组件，管理bean的实例化和生命周期，实现了依赖注入（DI），以提高代码的灵活性和可测试性。SpringMVC则承担着请求调度的任务，DispatcherServlet捕获用户请求，并根据配置将请求路由至合适的Controller执行业务逻辑。MyBatis作为JDBC的轻量级替代品，简化了数据库操作，通过XML或注解方式将SQL语句映射至数据对象，使得数据库交互更为直观和便捷。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级数据库，MySQL以其小巧精干、运行速度快而著称，尤其适合于实际的租赁环境应用。相较于Oracle和DB2等其他知名数据库，MySQL具备显著的成本效益优势，同时，其开放源码的特性也极大地促进了它的普及。因此，在考虑毕业设计的实际需求时，MySQL成为了首选的数据库解决方案。

B/S架构

在计算机领域，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构相对，其核心特点是用户通过Web浏览器与服务器交互。尽管当前技术日新月异，B/S架构仍然广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户而言，无需配备高性能设备，只需具备网络连接和标准浏览器即可访问应用，降低了硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种经济效益尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。最后，考虑到用户体验，用户已习惯于浏览器的直观操作，额外安装专用软件可能会引起用户的抵触和不信任。因此，根据上述理由，B/S架构在本毕业设计中被视为适宜的选择。

基于AI的农产品识别与销售平台项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

基于AI的农产品识别与销售平台数据库表设计

数据库表格模板

1. shibie_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
id	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符, 自增主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，唯一，用于登录
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于验证登录
email	VARCHAR	50	NOT NULL	用户邮箱，用于通信
基于AI的农产品识别与销售平台	VARCHAR	50	NULL	用户与基于AI的农产品识别与销售平台相关的特定信息或角色
create_time	DATETIME		NOT NULL	用户创建时间
update_time	DATETIME		NOT NULL	最后修改时间

2. shibie_LOG 表 - 日志表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
log_id	INT	11	NOT NULL	日志ID，自增主键
user_id	INT	11	NOT NULL	关联用户ID
action	VARCHAR	50	NOT NULL	用户执行的操作
description	TEXT		NOT NULL	操作描述，记录基于AI的农产品识别与销售平台中的具体活动
create_time	DATETIME		NOT NULL	日志创建时间

3. shibie_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符，自增主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，唯一，用于登录
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于验证登录
基于AI的农产品识别与销售平台	VARCHAR	50	NULL	管理员在基于AI的农产品识别与销售平台中的权限和职责描述
create_time	DATETIME		NOT NULL	管理员账号创建时间

4. shibie_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
info_key	VARCHAR	50	NOT NULL	核心信息键，如系统名称、版本号等
info_value	TEXT		NOT NULL	与基于AI的农产品识别与销售平台相关的核心信息值
description	VARCHAR	255	NULL	对该核心信息的简要说明
update_time	DATETIME		NOT NULL	信息最近更新时间

基于AI的农产品识别与销售平台系统类图

基于AI的农产品识别与销售平台前后台

基于AI的农产品识别与销售平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的农产品识别与销售平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的农产品识别与销售平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的农产品识别与销售平台测试用例

序号	测试编号	测试目标	输入数据	预期输出	实际输出	结果	备注
1	TC-基于AI的农产品识别与销售平台-01	登录功能	用户名: admin, 密码: 123456	登录成功，跳转至主页面	基于AI的农产品识别与销售平台登录界面	Pass	基于AI的农产品识别与销售平台身份验证正确
2	TC-基于AI的农产品识别与销售平台-02	添加信息	新增基于AI的农产品识别与销售平台信息：ID=1, 名称=Test, 描述=测试数据	数据保存成功提示	提示信息显示	Pass	基于AI的农产品识别与销售平台数据添加功能正常
3	TC-基于AI的农产品识别与销售平台-03	查询信息	搜索关键词: Test	显示包含“Test”的基于AI的农产品识别与销售平台信息	显示匹配结果	Pass	基于AI的农产品识别与销售平台搜索功能有效
4	TC-基于AI的农产品识别与销售平台-04	修改信息	ID=1, 新名称=Updated, 新描述=更新后的数据	数据更新成功提示	基于AI的农产品识别与销售平台信息更新	Pass	基于AI的农产品识别与销售平台编辑功能正常运行
5	TC-基于AI的农产品识别与销售平台-05	删除信息	选择ID=1的基于AI的农产品识别与销售平台并确认删除	基于AI的农产品识别与销售平台信息从列表中移除	确认删除提示	Pass	基于AI的农产品识别与销售平台删除功能无误

基于AI的农产品识别与销售平台部分代码实现