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mvc模式实现的利用机器学习推荐古诗词代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

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本项目为（附源码）基于mvc模式的利用机器学习推荐古诗词（附源码）基于mvc模式的利用机器学习推荐古诗词研究与实现基于mvc模式的利用机器学习推荐古诗词实现课程设计毕设项目: 利用机器学习推荐古诗词web大作业_基于mvc模式的利用机器学习推荐古诗词研究与实现基于mvc模式的利用机器学习推荐古诗词研究与实现【源码+数据库+开题报告】。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开发与实现成为当前Web技术领域的焦点。本论文旨在探讨如何运用JavaWeb技术构建高效、安全的利用机器学习推荐古诗词系统。利用机器学习推荐古诗词不仅代表了现代互联网应用的趋势，也是对企业级Web解决方案的一次创新尝试。首先，我们将分析利用机器学习推荐古诗词的需求背景及现有解决方案，然后详细介绍设计架构和关键技术，如Servlet、JSP与MySQL数据库的整合。接着，阐述开发过程及其实现细节，最后对系统性能进行测试与优化，以确保利用机器学习推荐古诗词在实际运营中的稳定性和用户体验。本文期望通过深入研究，为同类项目的开发提供有价值的参考。

利用机器学习推荐古诗词系统架构图/系统设计图

mvc模式实现的利用机器学习推荐古诗词代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

利用机器学习推荐古诗词技术框架

Java语言

Java作为一种广泛采用的编程语言，其应用范围涵盖了从桌面应用到Web应用程序的诸多领域。它以其独特的架构，奠定了各类程序后台处理的基础。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象表示，通过操作变量来管理内存，这种机制间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的程序对病毒具有一定的免疫力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 此外，Java的动态执行特性赋予了它强大的灵活性。程序员不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能自由地重写这些类以扩展功能。这种特性使得Java开发者能够构建可复用的代码模块，当其他项目需要类似功能时，只需引入这些模块，通过调用相应方法即可实现，极大地提高了开发效率和代码的复用性。

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结构化设计方法，旨在优化代码组织和职责划分。该模式通过将应用拆分为三个关键部分，提升了软件的可维护性、可扩展性和模块化。模型（Model）承担着业务逻辑和数据管理的角色，包含应用程序的核心数据结构，负责数据的存取和处理，且独立于用户界面。视图（View）是用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户发起操作。多种形态的视图，如GUI、网页或命令行，都可体现这一角色。控制器（Controller）作为中枢，接收用户输入，协调模型和视图的活动，根据用户请求调用模型处理数据，随后更新视图以呈现结果。这种分离关注点的设计，显著改善了代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于利用Web浏览器作为客户端来接入服务器。这种架构模式在当下依然普遍，主要由于某些业务场景的特殊需求。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而客户端只需具备基本的网络浏览能力即可。这不仅降低了对用户计算机硬件配置的要求，同时也为大规模用户群体节省了大量购置和维护高性能计算机的成本，因此是一种经济高效的开发策略。 其次，B/S架构的数据存储在服务器端，确保了数据的安全性。用户无论身处何地，只要有网络连接，都能访问所需的信息和服务，提供了高度的灵活性和可访问性。从用户体验的角度来看，人们已经习惯于通过浏览器获取各种信息，若需要额外安装专用软件才能访问特定内容，可能会引起用户的不便和抵触，甚至可能降低用户的信任度。综上所述，鉴于这些优势，采用B/S架构作为设计基础能够满足本项目的需求。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它使开发人员能够在HTML源文件中无缝集成Java编程逻辑。在服务器端运行时，JSP会将这些含有Java代码的页面转化为普通的HTML，并将生成的静态内容传送至用户浏览器。这种技术极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。值得一提的是，JSP的本质是建立在Servlet基础之上的，每个JSP页面在执行时都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet是一种标准的接口，负责处理HTTP请求并构造相应的响应，为JSP提供了强大的后端支持。

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以其精简的体积、高效的运行速度以及开源免费的特性，使其在众多如Oracle、DB2等知名数据库中脱颖而出。尤其是在成本控制和适应真实租赁环境方面，MySQL展现出显著的优势，这成为了在毕业设计中优先选择它的决定性因素。

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

gushici_USER 表

字段名 数据类型 长度 是否为空 默认值 字段注释
id INT 11 NOT NULL AUTO_INCREMENT 用户唯一标识符，利用机器学习推荐古诗词系统中的主键
username VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，用于登录利用机器学习推荐古诗词系统
password VARCHAR 255 NOT NULL 用户密码，加密存储，保护利用机器学习推荐古诗词用户账户安全
email VARCHAR 100 用户邮箱，用于利用机器学习推荐古诗词系统通知和找回密码
create_time TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 用户创建时间，记录用户在利用机器学习推荐古诗词系统中的注册时间

gushici_LOG 表

字段名 数据类型 长度 是否为空 默认值 字段注释
log_id INT 11 NOT NULL AUTO_INCREMENT 日志ID，利用机器学习推荐古诗词系统的操作日志主键
user_id INT 11 NOT NULL 关联gushici_USER表的用户ID，记录操作用户
operation VARCHAR 255 NOT NULL 操作描述，记录在利用机器学习推荐古诗词系统中的具体行为
time_stamp TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 操作时间，记录利用机器学习推荐古诗词系统中的事件发生时间
ip_address VARCHAR 45 操作IP地址，用于追踪利用机器学习推荐古诗词系统中的操作来源

gushici_ADMIN 表

字段名 数据类型 长度 是否为空 默认值 字段注释
admin_id INT 11 NOT NULL AUTO_INCREMENT 管理员ID，利用机器学习推荐古诗词系统的管理员主键
username VARCHAR 50 NOT NULL 管理员用户名，用于利用机器学习推荐古诗词系统后台登录
password VARCHAR 255 NOT NULL 管理员密码，加密存储，保证利用机器学习推荐古诗词后台安全
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讯和通知
create_time TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 管理员创建时间，记录在利用机器学习推荐古诗词系统中的入职时间

gushici_CORE_INFO 表

字段名 数据类型 长度 是否为空 默认值 字段注释
info_key VARCHAR 50 NOT NULL 核心信息键，标识利用机器学习推荐古诗词系统中的关键配置项
info_value VARCHAR 255 NOT NULL 核心信息值，存储利用机器学习推荐古诗词系统的动态配置数据
description TEXT 描述，说明该信息在利用机器学习推荐古诗词系统中的作用和含义

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

利用机器学习推荐古诗词 系统测试用例模板

确保利用机器学习推荐古诗词系统在JavaWeb环境下稳定运行，提供可靠的信息管理服务。

  • 操作系统: Windows/Linux
  • Java版本: JDK 1.8+
  • Web服务器: Tomcat 8+
  • 数据库: MySQL 5.7+

3.1 功能测试

序号 测试项 预期结果 实际结果 结果判定
1 用户注册 用户成功创建新账户并登录 利用机器学习推荐古诗词系统返回成功消息 PASS/FAIL
2 数据添加 新增数据应保存至数据库 查看数据库中数据已更新 PASS/FAIL
3 数据查询 能准确检索并显示利用机器学习推荐古诗词信息 返回与输入匹配的利用机器学习推荐古诗词列表 PASS/FAIL

3.2 性能测试

序号 测试项 预期结果 实际结果 结果判定
4 并发访问 系统能处理高并发请求，无明显延迟 监控系统资源使用情况和响应时间 PASS/FAIL
5 数据库压力测试 数据读写性能稳定，无丢失或错误 评估SQL查询速度和数据库负载 PASS/FAIL

3.3 安全性测试

序号 测试项 预期结果 实际结果 结果判定
6 SQL注入防护 系统应能有效防止SQL注入攻击 输入恶意SQL语句，系统应正常处理 PASS/FAIL
7 用户权限验证 未经授权用户无法访问利用机器学习推荐古诗词信息 未登录用户尝试访问，应被拒绝 PASS/FAIL

记录测试过程中的问题，分析原因，提出改进措施，确保利用机器学习推荐古诗词系统在JavaWeb环境下的高质量运行。

利用机器学习推荐古诗词部分代码实现

mvc模式实现的利用机器学习推荐古诗词代码(项目源码+数据库+源代码讲解)源码下载

总结

在本次以"利用机器学习推荐古诗词"为主题的JavaWeb毕业设计中，我深入理解了Web应用程序的开发流程与核心技术。通过实践，我熟练掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等关键框架，增强了问题解决和团队协作能力。利用机器学习推荐古诗词的实现让我认识到数据库设计与优化的重要性，以及安全策略如SQL注入防护的必要性。此外，运用Maven进行项目管理，提升了我对软件工程规范的理解。此次经历不仅巩固了理论知识，更锻炼了我将理论应用于实际项目的能力，为未来职场奠定了坚实基础。