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javaweb+Mysql实现的利用机器学习推荐古诗词研究与开发

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本项目为基于javaweb+Mysql实现利用机器学习推荐古诗词javaweb+Mysql实现的利用机器学习推荐古诗词开发与实现javaweb+Mysql实现的利用机器学习推荐古诗词开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于javaweb+Mysql的利用机器学习推荐古诗词设计与实现【源码+数据库+开题报告】javaweb+Mysql实现的利用机器学习推荐古诗词开发与实现【源码+数据库+开题报告】（附源码）基于javaweb+Mysql的利用机器学习推荐古诗词开发 。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成为了现代Web应用开发的焦点。本论文以\"基于JavaWeb的利用机器学习推荐古诗词系统设计与实现\"为主题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的网络平台。首先，我们将介绍利用机器学习推荐古诗词的基本概念和市场前景，阐述其在当前互联网环境中的重要地位。接着，详述项目背景及研究意义，分析现有利用机器学习推荐古诗词系统的不足，提出改进策略。随后，我们将深入研究JavaWeb技术栈，包括Servlet、JSP以及相关框架，阐述它们在利用机器学习推荐古诗词开发中的应用。最后，通过实际开发过程，展示利用机器学习推荐古诗词系统的功能模块和优化细节，以此验证所采用技术的有效性。此研究不仅提升利用机器学习推荐古诗词的用户体验，也为JavaWeb开发提供新的实践参考。

利用机器学习推荐古诗词系统架构图/系统设计图

javaweb+Mysql实现的利用机器学习推荐古诗词研究与开发

利用机器学习推荐古诗词技术框架

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在提升应用程序的模块化、可维护性和可扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责封装应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的处理和管理。视图则呈现用户交互界面，它以多种形式展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动。控制器作为中介，接收用户的操作指令，协调模型与视图的交互，它向模型请求数据，并根据需要更新视图以响应用户请求。这种架构设计有助于分离关注点，显著提高了代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心思想是利用浏览器作为客户端工具与服务器进行交互。这种架构模式在当下广泛应用的原因在于它提供了一种灵活且经济的解决方案。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在服务器端编写代码，降低了客户端的维护成本。对于终端用户而言，他们只需拥有能够上网的浏览器，无需高性能的计算机，这显著降低了硬件投入，尤其在大规模用户群体中，能够节省大量资金。 其次，由于数据存储在服务器上，B/S架构在安全性方面表现出色，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地获取和使用信息，增强了资源的可达性和可用性。在用户体验层面，人们已习惯通过浏览器浏览各种内容，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，提高用户满意度和信任度。因此，考虑到这些因素，B/S架构仍然是当前许多系统设计的理想选择，符合我们的设计需求。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持桌面应用的开发，也能胜任网络环境中的应用程序构建，尤其是在后端服务领域表现出色。Java的核心在于其变量机制，它是一种操纵内存以存储和管理数据的语言。由于Java对内存操作的间接性，它能有效防止针对由Java编写的程序的直接攻击，从而提升了程序的安全性和健壮性。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者对预定义的类进行扩展和重写，极大地增强了语言的灵活性和功能性。开发者可以封装一系列可复用的功能模块，当其他项目需要时，只需简单引用并调用相应方法，实现了代码的高效复用。

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（Relational Database Management System，RDBMS），其独特优势使其在同类系统中备受青睐。MySQL以其轻量级的体积、高效的运行速度以及开源和低成本的特性著称。相较于Oracle和DB2等其他知名数据库系统，MySQL更适用于构建真实的租赁环境。尤其是它的经济高效和源代码开放性，成为了我们选择它的核心理由。

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文档中直接集成Java代码。JSP在服务器端运行，通过将这些内嵌的Java代码执行结果转化为HTML格式，随后传输至客户端浏览器。这种技术极大地简化了构建具有交互功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演了基础架构的角色。实质上，每一个JSP页面在执行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的协议来处理HTTP请求，并生成相应的响应，为JSP提供了强大的后端支持。

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_users - 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
username VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，利用机器学习推荐古诗词系统的登录标识
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码
email VARCHAR 100 NOT NULL 用户邮箱，用于利用机器学习推荐古诗词系统通信
created_at TIMESTAMP NOT NULL 用户创建时间
updated_at TIMESTAMP 用户信息最后更新时间

2. gushici_logs - 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 日志唯一ID
user_id INT 11 NOT NULL 与 gushici_users 表关联的用户ID
action VARCHAR 50 NOT NULL 用户在利用机器学习推荐古诗词系统中的操作描述
details TEXT 操作详情
timestamp TIMESTAMP NOT NULL 操作发生的时间戳

3. gushici_admins - 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
username VARCHAR 50 NOT NULL 管理员用户名，利用机器学习推荐古诗词系统的权限管理标识
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的管理员密码
email VARCHAR 100 NOT NULL 管理员邮箱，用于利用机器学习推荐古诗词系统内部通讯
created_at TIMESTAMP NOT NULL 管理员账户创建时间
updated_at TIMESTAMP 管理员信息最后更新时间

4. gushici_core_info - 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 关键信息标识，如'product_name', 'version'等
info_value VARCHAR 255 NOT NULL 关键信息值，例如利用机器学习推荐古诗词的名称或版本号
description TEXT 关键信息的详细说明
created_at TIMESTAMP NOT NULL 信息录入时间
updated_at TIMESTAMP 信息最后更新时间

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

序号 测试用例ID 功能描述 输入数据 预期结果 实际结果 结果判断
1 TC_利用机器学习推荐古诗词_01 登录功能 正确用户名，正确密码 成功登录，跳转至主页面 利用机器学习推荐古诗词主页面显示 Pass
2 TC_利用机器学习推荐古诗词_02 注册新用户 唯一用户名，有效邮箱，强密码 新用户账户创建成功 用户名已存在提示 Fail
3 TC_利用机器学习推荐古诗词_03 数据查询 搜索关键字 相关利用机器学习推荐古诗词信息列出 无匹配结果提示 Pass/Fail
4 TC_利用机器学习推荐古诗词_04 数据添加 新利用机器学习推荐古诗词信息，完整无误 数据成功入库，页面反馈成功信息 数据录入失败提示 Fail
5 TC_利用机器学习推荐古诗词_05 数据修改 存在的利用机器学习推荐古诗词ID，更新信息 数据更新成功，页面显示更新后信息 未找到利用机器学习推荐古诗词ID，无法更新 Fail
6 TC_利用机器学习推荐古诗词_06 数据删除 存在的利用机器学习推荐古诗词ID 利用机器学习推荐古诗词信息从数据库中移除，页面确认删除 利用机器学习推荐古诗词ID不存在，删除失败 Fail
7 TC_利用机器学习推荐古诗词_07 权限控制 未登录用户尝试访问管理页面 重定向至登录页面 直接访问管理页面 Fail
8 TC_利用机器学习推荐古诗词_08 安全性测试 非法字符输入，SQL注入尝试 系统拦截并提示错误 系统接受非法数据 Fail

利用机器学习推荐古诗词部分代码实现

javaweb+Mysql实现的利用机器学习推荐古诗词研究与开发源码下载

总结

在以 "利用机器学习推荐古诗词" 为主题的JavaWeb毕业设计中，我深入学习了Servlet、JSP、MVC模式以及Spring Boot等核心技术。通过实践，我掌握了如何构建高效、可扩展的Web应用。利用机器学习推荐古诗词 的开发过程强化了我对数据库设计与优化的理解，同时在团队协作和版本控制（如Git）方面积累了宝贵经验。此外，面对问题时，我学会了利用搜索引擎和开源社区资源独立解决，提升了自我学习能力。此次经历证明，利用机器学习推荐古诗词 不仅是一个项目，更是我专业技能与解决问题策略的综合体现。