（附源码）MVC构架实现的基于深度学习的纹理识别代码

本项目为基于MVC构架实现基于深度学习的纹理识别【源码+数据库+开题报告】基于MVC构架的基于深度学习的纹理识别课程设计MVC构架实现的基于深度学习的纹理识别开发与实现基于MVC构架的基于深度学习的纹理识别研究与实现【源码+数据库+开题报告】MVC构架实现的基于深度学习的纹理识别开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)毕设项目: 基于深度学习的纹理识别。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会，基于深度学习的纹理识别的开发与实现已成为JavaWeb技术的重要应用领域。本论文旨在探讨如何利用先进的JavaWeb技术构建和优化基于深度学习的纹理识别，以提升其性能和用户体验。首先，我们将介绍基于深度学习的纹理识别的基本概念及其在行业中的地位，接着分析现有系统的不足，为后续改进奠定基础。随后，我们将详细阐述开发环境的搭建，包括核心技术选型，如Spring Boot、MyBatis等。在系统设计与实现部分，基于深度学习的纹理识别的模块化架构将被重点讨论，展示如何通过JavaWeb技术实现功能需求。最后，通过实际测试与性能评估，验证基于深度学习的纹理识别的高效性和稳定性。此研究不仅丰富了JavaWeb的实践应用，也为同类项目的开发提供了参考。

基于深度学习的纹理识别系统架构图/系统设计图

基于深度学习的纹理识别技术框架

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术。它允许开发人员在HTML文档中嵌入Java脚本，以实现服务器端的数据处理和逻辑控制。当用户请求一个JSP页面时，服务器会执行其中的Java代码，并将生成的静态HTML内容发送回客户端浏览器。这种机制使得开发者能轻松构建具备交互性和实时更新功能的Web应用。JSP的背后，Servlet扮演了关键角色，它作为JSP的基础架构，确保了对HTTP请求的有效管理和响应生成。实际上，每个JSP页面在运行时都会被翻译成一个对应的Servlet类，从而遵循标准的Servlet编程模型。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持桌面应用程序的开发，也广泛应用于构建网络应用程序。其核心特性在于它的后端处理能力，使得Java成为许多系统开发的首选。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中管理和操作数据，这种机制间接增强了Java程序的安全性，防止了针对Java应用的直接病毒攻击，从而提升了程序的健壮性。 Java还具备强大的动态运行特性，允许程序员对内置类进行扩展和重写，极大地丰富了其功能。此外，Java支持代码复用，开发者可以创建可封装的功能模块，当其他项目需要类似功能时，只需引入相应模块并调用相关方法即可，这极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的组织结构、可维护性和可扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：Model（模型）专注于数据的管理与业务逻辑，包含数据的存储、获取和处理，与用户界面无关；View（视图）作为用户交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页或文本终端；Controller（控制器）充当协调者，接收用户的指令，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而有效地解耦关注点，提高代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是通过Web浏览器来与服务器进行交互。在当前信息化时代，B/S架构依然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，该架构极大地简化了软件开发过程，对开发者而言十分友好。其次，从用户角度出发，使用B/S架构的系统对客户端硬件配置要求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，这显著降低了大规模用户的设备成本。此外，由于数据存储在服务器端，安全性和数据一致性得到保障，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。在用户体验层面，用户已习惯于浏览器的便捷操作，若需安装额外软件可能会引发不便感和不信任。因此，根据上述分析，选择B/S架构作为设计基础能够满足实际需求并提供良好的用户满意度。

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），其特性使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效能的特质著称，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，它提供了更为简洁且经济的解决方案。尤为关键的是，MySQL遵循开源原则，其开发源码使得成本控制更为灵活，这无疑迎合了我们实际项目需求，也是我们最终决定采纳它的核心原因。

基于深度学习的纹理识别项目-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

基于深度学习的纹理识别数据库表设计

用户表 (shibie_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，基于深度学习的纹理识别系统的主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于登录基于深度学习的纹理识别系统
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储，保护基于深度学习的纹理识别账户安全
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		用户电子邮件地址，用于基于深度学习的纹理识别系统通信
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册日期，记录加入基于深度学习的纹理识别的时间

日志表 (shibie_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，基于深度学习的纹理识别系统操作的日志记录主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		与shibie_USER表关联，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL		操作描述，描述在基于深度学习的纹理识别系统中的具体行为
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在基于深度学习的纹理识别系统中的执行时间

管理员表 (shibie_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，基于深度学习的纹理识别系统的管理员主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，用于基于深度学习的纹理识别后台管理身份识别
ADMIN_EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		管理员电子邮件，用于基于深度学习的纹理识别系统通信和找回密码
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储，保护基于深度学习的纹理识别后台安全

核心信息表 (shibie_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	核心信息ID，基于深度学习的纹理识别系统的核心配置主键
KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		关键字，标识基于深度学习的纹理识别系统中的特定配置项
VALUE	TEXT		NOT NULL		值，存储基于深度学习的纹理识别系统的配置信息
DESCRIPTION	VARCHAR	255			配置说明，解释该配置在基于深度学习的纹理识别中的作用和意义

基于深度学习的纹理识别系统类图

基于深度学习的纹理识别前后台

基于深度学习的纹理识别前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的纹理识别后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的纹理识别测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的纹理识别测试用例

编号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC01	基于深度学习的纹理识别登录功能	正确用户名、正确密码	登录成功，跳转至主界面	-	Pass
TC02	基于深度学习的纹理识别错误登录	错误用户名、任意密码	登录失败，提示错误信息	-	Pass/Fail
TC03	基于深度学习的纹理识别数据添加	新增用户信息	数据成功添加，显示成功消息	-	Pass/Fail
TC04	基于深度学习的纹理识别数据修改	存在的用户ID，更新信息	数据更新成功，返回确认信息	-	Pass/Fail
TC05	基于深度学习的纹理识别数据查询	存在的用户ID	显示对应用户详细信息	-	Pass/Fail
TC06	基于深度学习的纹理识别数据删除	存在的用户ID	用户信息删除成功，提示信息	-	Pass/Fail
TC07	基于深度学习的纹理识别权限验证	未授权用户尝试访问管理员页面	重定向至权限不足页面	-	Pass
TC08	基于深度学习的纹理识别系统负载测试	大量并发请求	系统响应稳定，无崩溃或数据丢失	-	Pass/Fail
TC09	基于深度学习的纹理识别安全性测试	SQL注入攻击尝试	防御机制触发，请求失败	-	Pass
TC10	基于深度学习的纹理识别兼容性测试	不同浏览器/设备	界面正常展示，功能可正常使用	-	Pass/Fail

基于深度学习的纹理识别部分代码实现