（附源码）基于javaweb+Mysql的基于AI的菜品识别与推荐系统开发

本项目为javaweb+Mysql的基于AI的菜品识别与推荐系统源码（附源码）javaweb+Mysql实现的基于AI的菜品识别与推荐系统研究与开发基于javaweb+Mysql的基于AI的菜品识别与推荐系统开发课程设计javaweb+Mysql实现的基于AI的菜品识别与推荐系统开发与实现【源码+数据库+开题报告】（附源码）javaweb+Mysql的基于AI的菜品识别与推荐系统项目代码web大作业_基于javaweb+Mysql的基于AI的菜品识别与推荐系统。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，基于AI的菜品识别与推荐系统作为一款基于JavaWeb技术构建的创新型应用，其开发旨在解决当前领域中的特定挑战。本论文以基于AI的菜品识别与推荐系统的设计与实现为主题，深入探讨JavaWeb技术在现代软件开发中的应用。首先，我们将阐述基于AI的菜品识别与推荐系统的需求分析，展示其在实际场景中的重要性。接着，详述采用JavaWeb框架的原因，如Spring Boot和Hibernate的集成，以提升系统的效率和可维护性。然后，讨论开发过程，包括数据库设计、前后端交互及安全策略。最后，通过测试与性能评估，证明基于AI的菜品识别与推荐系统的有效性和可行性，为同类项目的开发提供参考。此研究不仅强化了对JavaWeb技术的理解，也为未来的技术创新奠定了基础。

基于AI的菜品识别与推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的菜品识别与推荐系统技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域的适应性而闻名。它不仅支持桌面应用程序的开发，也擅长构建网络应用程序，特别是在服务器端应用中占据主导地位。Java的核心在于其变量系统，这些变量是数据在程序中的抽象表示，它们在内存中存储和操作，从而涉及到了计算机安全的关键领域。由于Java的内存管理和执行模型，它能够提供一定的防护，使得由Java编写的程序不易受到病毒的直接影响，增强了程序的稳定性和安全性。此外，Java具备强大的动态运行特性，其类库不仅包含基础组件，还允许开发者对现有类进行扩展和重写，极大地丰富了语言的功能。这种灵活性使得Java成为模块化开发的理想选择，开发者可以创建可复用的代码模块，供不同项目引用。只需在需要的地方调用相应的方法，就能实现功能的集成，提高了开发效率和代码的可维护性。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升模块间的独立性和代码的可维护性。该模式将应用划分为三大关键部分：Model（模型）负责封装应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理；View（视图）作为用户与应用交互的界面展示层，它依据模型提供的数据来呈现信息，并允许用户发起操作；Controller（控制器）充当沟通桥梁，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，增强代码的可扩展性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于C/S（客户端/服务器）架构的一种提法。这种架构模式的核心特点是用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互。在当前时代，B/S架构依然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便利性，开发者可以更高效地构建和维护应用程序。其次，对于终端用户而言，系统对硬件配置要求较低，只需具备基本的网络浏览器功能，这显著降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为明显。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性上表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷、安全地访问所需信息和资源。从操作体验上看，用户已习惯于浏览器界面，若需安装额外软件来访问特定服务，可能会引起用户的反感和不信任。因此，综合考虑易用性、成本效益和安全性，B/S架构仍然是满足本设计需求的理想选择。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它允许开发人员将Java代码无缝集成到HTML文档中。在服务器端运行时，JSP会将这些Java片段执行并转化为标准的HTML，随后将生成的静态内容发送至用户浏览器。这种机制使得开发者能够便捷地构建具备丰富交互特性的Web应用。值得注意的是，JSP本质上依赖于Servlet技术，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet作为一种标准化的方法，负责处理接收到的HTTP请求，并生成相应的服务器响应。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于它的特性与实际需求的高度契合。MySQL以其轻量级、高效能的特质，在众多如Oracle、DB2等知名的数据库系统中脱颖而出，成为广泛应用的选择。尤其是对于成本敏感且需要源代码开放的项目环境，MySQL显示出显著的优势，这主要体现在其小巧的体积、快速的运行速度以及低廉的运营成本上。因此，它成为了满足本次毕业设计现实场景的理想数据库解决方案。

基于AI的菜品识别与推荐系统项目-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的菜品识别与推荐系统数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT(11)	用户唯一标识，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的菜品识别与推荐系统系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的菜品识别与推荐系统系统安全登录
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的菜品识别与推荐系统系统通讯
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户加入基于AI的菜品识别与推荐系统的时间
LAST_LOGIN	DATETIME	最后登录时间，记录用户最近一次登录基于AI的菜品识别与推荐系统的时间

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT(11)	日志ID，主键
USER_ID	INT(11)	关联用户ID，外键引用AI_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于AI的菜品识别与推荐系统系统中的操作描述
TIMESTAMP	DATETIME	操作时间，记录用户在基于AI的菜品识别与推荐系统系统执行动作的时间戳
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，便于基于AI的菜品识别与推荐系统系统追踪

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT(11)	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于AI的菜品识别与推荐系统系统的后台管理角色
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的菜品识别与推荐系统系统后台管理登录
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的菜品识别与推荐系统系统内部通讯

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT(11)	核心信息ID，主键
KEY	VARCHAR(50)	信息键，标识基于AI的菜品识别与推荐系统系统中的特定信息项
VALUE	TEXT	信息值，存储基于AI的菜品识别与推荐系统系统的核心配置或状态信息
DESCRIPTION	VARCHAR(255)	信息描述，解释该键在基于AI的菜品识别与推荐系统系统中的作用和意义

基于AI的菜品识别与推荐系统系统类图

基于AI的菜品识别与推荐系统前后台

基于AI的菜品识别与推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的菜品识别与推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的菜品识别与推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的菜品识别与推荐系统测试用例

1. 登录功能测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	输入正确的用户名和密码	成功登录到基于AI的菜品识别与推荐系统系统		${result_login}
TC1.2	输入错误的用户名或密码	显示错误提示信息		${result_auth}

2. 数据查询功能测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	输入有效查询条件	返回匹配的基于AI的菜品识别与推荐系统数据		${result_query}
TC2.2	输入无效查询条件	提示无匹配数据或错误信息		${result_no_data}

3. 新增数据功能测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	填写完整且有效的基于AI的菜品识别与推荐系统信息并提交	数据成功添加到系统		${result_add}
TC3.2	空白字段或输入非法数据并提交	显示错误提示，数据未添加		${result_invalid_input}

4. 编辑与删除功能测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	选择一条基于AI的菜品识别与推荐系统记录进行修改并保存	修改后的信息更新到系统		${result_edit}
TC4.2	删除一条基于AI的菜品识别与推荐系统记录	相关记录从系统中移除，显示确认信息		${result_delete}

5. 异常处理测试

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC5.1	在高并发下访问基于AI的菜品识别与推荐系统功能	系统应能稳定运行，无数据丢失或冲突		${result_concurrency}
TC5.2	断网情况下尝试操作基于AI的菜品识别与推荐系统	显示网络错误提示，操作无法进行		${result_network_error}

基于AI的菜品识别与推荐系统部分代码实现