javaweb和maven的基于AI的实习推荐源码

本项目为毕设项目: 基于AI的实习推荐基于javaweb和maven的基于AI的实习推荐实现(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于javaweb和maven的基于AI的实习推荐实现基于javaweb和maven的基于AI的实习推荐实现【源码+数据库+开题报告】基于javaweb和maven的基于AI的实习推荐设计课程设计javaweb和maven实现的基于AI的实习推荐源码。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当前数字化时代，基于AI的实习推荐作为JavaWeb技术的创新应用，已经成为互联网行业的焦点。本论文旨在探讨和实现基于AI的实习推荐的设计与开发，揭示其在Web服务中的潜力。首先，我们将介绍基于AI的实习推荐的基本概念及重要性，阐述它如何革新现有的网络交互模式。接着，深入分析基于AI的实习推荐的技术框架，包括Java后端处理、HTML/CSS/JavaScript前端构建以及数据库集成。随后，通过详细的系统设计与实现过程，展示基于AI的实习推荐的功能特性。最后，对项目进行性能评估与优化建议，以期为基于AI的实习推荐的未来发展提供理论支持和实践参考。

基于AI的实习推荐系统架构图/系统设计图

基于AI的实习推荐技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构形成对比。该架构的核心特点是用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互，无需在本地计算机上安装专门的客户端软件。在当前信息化社会中，B/S架构依然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构极大地简化了程序的开发与维护，因为所有的业务逻辑和数据存储集中在服务器端。其次，对于用户来说，只需具备基本的网络浏览器环境，无需高配置的硬件，这显著降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，节省的费用十分可观。此外，由于数据存储在服务器，B/S架构提供了较好的安全性，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。最后，考虑到用户习惯，人们已普遍适应使用浏览器浏览各类信息，若需频繁安装特定应用可能引发用户的反感和不安全感。因此，综合各方面因素，采用B/S架构作为设计基础，能更好地满足实际需求。

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，旨在优化代码组织，提升可维护性和扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：Model（模型），负责封装应用程序的核心数据结构及业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理；View（视图），构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户发起交互，视图的形式多样，涵盖图形界面、网页至文本终端等；Controller（控制器）作为中介，接收用户的指令，协调模型与视图的协作，它从模型获取数据以响应用户请求，并指示视图更新以展示结果。通过MVC模式，各组件的职责明确，实现了关注点的有效分离，从而提升了代码的可维护性。

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。

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的工作原理是：在服务器端运行JSP页面，将其中的Java逻辑转换为HTML，并将生成的静态内容传送至客户端浏览器。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。在JSP的背后，Servlet扮演了基础架构的角色。本质上，每一个JSP页面都会被编译为一个Servlet实例，通过Servlet标准方法来处理HTTP请求并构造响应。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于其简洁的设计和高效的性能。作为众多RDBMS中的佼佼者，MySQL以其小型化、快速响应以及开源、低成本的特性著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL在满足实际租赁场景需求时，展现出更优的性价比和易用性，这也是在毕业设计中优先选用MySQL的主要考虑因素。

基于AI的实习推荐项目-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的实习推荐数据库表设计

用户表 (shixi_USER)

字段名	数据类型	描述
ID	INT	主键，用户唯一标识符
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的实习推荐系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的实习推荐系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(50)	用户邮箱，用于基于AI的实习推荐系统通信和找回密码
CREATE_DATE	DATETIME	用户创建时间，记录在基于AI的实习推荐系统中的注册日期和时间
LAST_LOGIN	DATETIME	最后一次登录时间，记录用户最近登录基于AI的实习推荐系统的时间戳

日志表 (shixi_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符
USER_ID	INT	关联用户ID，记录基于AI的实习推荐系统内用户的操作行为
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于AI的实习推荐系统执行的具体动作
TIMESTAMP	DATETIME	操作时间，记录在基于AI的实习推荐系统中的具体时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户IP地址，记录执行操作时的网络来源
DESCRIPTION	TEXT	操作详情，对基于AI的实习推荐系统中具体操作的详细说明

管理员表 (shixi_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于AI的实习推荐系统的超级用户身份
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的实习推荐系统管理员权限验证
EMAIL	VARCHAR(50)	管理员邮箱，用于基于AI的实习推荐系统通信和通知
CREATE_DATE	DATETIME	管理员创建时间，记录在基于AI的实习推荐系统中的添加日期和时间

核心信息表 (shixi_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_ID	INT	核心信息唯一标识
PRODUCT_NAME	VARCHAR(50)	基于AI的实习推荐系统名称，显示在系统界面的品牌标识
DESCRIPTION	TEXT	基于AI的实习推荐系统简介，用于展示系统功能和用途
VERSION	VARCHAR(20)	系统版本号，记录基于AI的实习推荐的更新迭代状态
UPDATE_DATE	DATETIME	最后更新时间，记录基于AI的实习推荐系统最近的更新时间点

基于AI的实习推荐系统类图

基于AI的实习推荐前后台

基于AI的实习推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的实习推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的实习推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的实习推荐测试用例

序号	测试编号	测试类型	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	功能测试	基于AI的实习推荐 ID:1	正确显示基于AI的实习推荐详细信息	-	未执行
2	TC002	性能测试	多个基于AI的实习推荐s请求	系统响应时间小于2秒	-	未执行
3	TC003	异常测试	非法基于AI的实习推荐 ID	显示“找不到基于AI的实习推荐”错误消息	-	未执行
4	TC004	安全测试	试图非法修改他人基于AI的实习推荐	操作失败，提示权限不足	-	未执行
5	TC005	兼容性测试	在不同浏览器（Chrome, Firefox, Safari）	基于AI的实习推荐列表正常展示	-	未执行
6	TC006	回归测试	删除基于AI的实习推荐后添加新基于AI的实习推荐	新基于AI的实习推荐成功添加，旧数据不可见	-	未执行
7	TC007	用户界面测试	基于AI的实习推荐搜索功能	搜索关键词匹配的基于AI的实习推荐s显示	-	未执行
8	TC008	数据库验证	基于AI的实习推荐数量变化	数据库中基于AI的实习推荐条目同步更新	-	未执行

基于AI的实习推荐部分代码实现