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（附源码）基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的利用机器学习推荐古诗词开发

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本项目为web大作业_基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的利用机器学习推荐古诗词设计与实现web大作业_基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的利用机器学习推荐古诗词研究与实现SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的利用机器学习推荐古诗词项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的利用机器学习推荐古诗词研究与实现web大作业_基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的利用机器学习推荐古诗词设计 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的利用机器学习推荐古诗词设计与开发。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，利用机器学习推荐古诗词的设计与实现成为当前互联网技术的重要研究课题。本论文以利用机器学习推荐古诗词为切入点，探讨基于JavaWeb的开发策略。首先，我们将详述利用机器学习推荐古诗词的背景及意义，阐述其在现代网络应用中的价值。接着，深入分析JavaWeb技术，阐述其在利用机器学习推荐古诗词开发中的核心角色。再者，通过具体的系统架构设计和功能模块实现，展示利用机器学习推荐古诗词的创新点。最后，对项目进行测试与评估，以证明利用机器学习推荐古诗词的有效性和可行性。本文旨在为JavaWeb领域的实践提供有价值的参考，推动相关技术的进一步发展。

利用机器学习推荐古诗词系统架构图/系统设计图

（附源码）基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的利用机器学习推荐古诗词开发

利用机器学习推荐古诗词技术框架

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用程序和Web应用的开发。它以其为基础构建的后台系统在当前技术环境中尤为常见。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据在程序中的抽象表示，用于管理内存，这也间接增强了Java程序的安全性，因为它们对病毒具有一定的抵抗力，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态特性使得程序具备运行时的灵活性，开发者不仅能够利用其丰富的内置类，还能自定义和重写类，实现功能扩展。这种模块化的编程方式鼓励代码重用，当某一功能在不同项目中都需要时，只需引入相应的类库，通过调用相应方法即可，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心思想是利用Web浏览器作为客户端与服务器进行交互。在当前信息化时代，众多系统仍采用B/S架构，主要原因是其独特的优势。首先，该架构极大地简化了软件开发流程，因为大部分工作集中在服务器端，降低了对用户终端硬件配置的要求，只需具备基本的网络浏览功能即可。这一特性尤其有利于大规模用户群体，可显著减少用户在计算机设备上的投入成本。 其次，B/S架构提供了良好的数据安全性，由于数据存储在中心化的服务器上，可以更有效地管理和保护，用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能便捷地获取所需信息和资源，增强了系统的可访问性和灵活性。 此外，从用户体验角度来看，人们已习惯于通过浏览器获取各类信息，若需安装专用软件才能访问特定服务，可能会引起用户的抵触感和不信任。因此，考虑到易用性和接受度，选择B/S架构作为设计基础，无疑是适应当前需求的理想选择。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种广泛采用的软件设计范式，旨在提升应用的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三大关键部分：模型（Model）专注于封装应用程序的核心数据结构和业务规则，独立于用户界面；视图（View）作为用户交互的界面展示，它呈现由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，其形态可多样化，包括GUI、网页等；控制器（Controller）充当协调者，接收用户的输入指令，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户的请求，有效解耦了不同组件，提升了代码的可维护性。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）。它以其特有的优势在众多同类系统中脱颖而出，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL具备小型、高效的特点。尤其是在实际的租赁场景中，它不仅满足功能需求，还以其低成本和开源的特性成为首选。这些因素综合起来，构成了选用MySQL的核心理由。

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。在这个体系中，Spring担当核心角色，它如同胶水般整合各个组件，管理对象（bean）的创建与生命周期，实现依赖注入（DI），以提高代码的灵活性和可测试性。SpringMVC作为Spring框架的一部分，它处理HTTP请求，利用DispatcherServlet分发器将请求路由到对应的Controller执行业务逻辑。MyBatis则是一个轻量级的持久层框架，它简化了JDBC操作，通过配置文件将SQL语句映射到具体的实体类Mapper，使得数据库交互更为直观简洁。

利用机器学习推荐古诗词项目-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

利用机器学习推荐古诗词数据库表设计

利用机器学习推荐古诗词 管理系统数据库表格模板

1. gushici_USER 表 - 用户表

字段名 数据类型 描述
ID INT 用户唯一标识符，主键
USERNAME VARCHAR(50) 用户名，利用机器学习推荐古诗词系统中的登录名
PASSWORD VARCHAR(255) 加密后的密码，用于利用机器学习推荐古诗词系统身份验证
EMAIL VARCHAR(100) 用户邮箱，用于利用机器学习推荐古诗词系统通信和找回密码
REG_DATE DATETIME 注册日期，记录用户在利用机器学习推荐古诗词系统中的注册时间

2. gushici_LOG 表 - 操作日志表

字段名 数据类型 描述
LOG_ID INT 日志唯一标识符，主键
USER_ID INT 关联用户ID，外键，引用 gushici_USER 表的ID
ACTION VARCHAR(100) 用户在利用机器学习推荐古诗词系统中的操作描述
ACTION_DATE DATETIME 操作时间，记录用户在利用机器学习推荐古诗词系统执行动作的时间
IP_ADDRESS VARCHAR(45) 用户执行操作时的IP地址，便于利用机器学习推荐古诗词系统审计和追踪

3. gushici_ADMIN 表 - 管理员表

字段名 数据类型 描述
ADMIN_ID INT 管理员唯一标识符，主键
ADMIN_NAME VARCHAR(50) 管理员姓名，利用机器学习推荐古诗词系统内的管理员身份
ADMIN_EMAIL VARCHAR(100) 管理员邮箱，用于利用机器学习推荐古诗词系统内部通信和通知
PRIVILEGE INT 管理员权限等级，决定在利用机器学习推荐古诗词系统中的操作范围

4. gushici_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名 数据类型 描述
INFO_KEY VARCHAR(50) 信息键，唯一标识核心信息，如系统名称、版本等
INFO_VALUE TEXT 与INFO_KEY关联的核心信息值，如利用机器学习推荐古诗词的版本号或描述
UPDATE_DATE DATETIME 最后更新日期，记录利用机器学习推荐古诗词系统核心信息的修改时间

利用机器学习推荐古诗词系统类图

利用机器学习推荐古诗词前后台

利用机器学习推荐古诗词前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

利用机器学习推荐古诗词后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

利用机器学习推荐古诗词测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

利用机器学习推荐古诗词测试用例

测试编号 测试目标 输入数据 预期输出 实际输出 测试结果 备注
TC01 利用机器学习推荐古诗词 启动功能验证 N/A 系统成功启动，无错误提示 N/A Pass -
TC02 用户注册功能 新用户信息 注册成功提示 注册失败或已存在用户 Fail 检查用户名唯一性
TC03 登录功能 正确用户名和密码 成功登录界面 错误提示或无法登录 Fail 检查凭证匹配
TC04 数据添加功能 利用机器学习推荐古诗词 的新条目 条目成功添加 添加失败或异常 Fail 检查数据库操作
TC05 数据检索功能 指定关键字 返回相关利用机器学习推荐古诗词信息 无结果或错误 Fail 检查查询逻辑
TC06 数据编辑功能 需要修改的利用机器学习推荐古诗词信息 编辑成功提示 修改失败或未保存 Fail 检查更新过程
TC07 数据删除功能 选择的利用机器学习推荐古诗词 删除确认提示，数据消失 删除失败或数据仍在 Fail 检查删除操作
TC08 安全性测试 恶意输入 系统防护机制触发 系统崩溃或数据泄露 Fail 检查安全边界
TC09 性能测试 大量利用机器学习推荐古诗词数据 系统响应快速 响应慢或系统崩溃 Fail 测试负载处理
TC10 兼容性测试 不同浏览器/设备 利用机器学习推荐古诗词正常运行 显示异常或功能缺失 Fail 验证跨平台兼容

利用机器学习推荐古诗词部分代码实现

（附源码）基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的利用机器学习推荐古诗词开发源码下载

总结

在我的本科毕业论文《利用机器学习推荐古诗词：基于Javaweb的创新实践与探索》中，我深入研究了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的利用机器学习推荐古诗词系统。通过这个项目，我不仅巩固了Servlet、JSP、MVC等核心概念，还实践了Spring Boot和MyBatis框架。在数据库设计与优化环节，利用机器学习推荐古诗词的需求分析使我更理解数据结构与SQL的运用。此外，我还学会了如何进行单元测试和异常处理，增强了问题解决能力。这次经历让我认识到持续学习和团队协作在软件开发中的重要性，为未来职业生涯打下了坚实基础。