SSM和maven实现的基于AI的菜品识别与推荐开发与实现【源码+数据库+开题报告】

本项目为基于SSM和maven的基于AI的菜品识别与推荐开发课程设计SSM和maven实现的基于AI的菜品识别与推荐代码(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于SSM和maven的基于AI的菜品识别与推荐基于SSM和maven实现基于AI的菜品识别与推荐课程设计SSM和maven实现的基于AI的菜品识别与推荐开发与实现【源码+数据库+开题报告】基于SSM和maven的基于AI的菜品识别与推荐设计与实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会中，基于AI的菜品识别与推荐作为JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其在企业级解决方案中的核心地位。本论文旨在探讨并实现一个基于基于AI的菜品识别与推荐的高效、安全的Web系统，以展示JavaWeb在现代互联网环境中的强大潜力。首先，我们将详细阐述基于AI的菜品识别与推荐的概念与特性，随后分析现有系统的不足，提出改进策略。接着，利用JavaEE框架构建系统架构，并集成相关技术，如Spring Boot和MyBatis，优化基于AI的菜品识别与推荐的功能实现。最后，通过实际测试与性能评估，验证基于AI的菜品识别与推荐在提升用户体验和系统性能方面的有效性，为同类项目提供参考。

基于AI的菜品识别与推荐系统架构图/系统设计图

基于AI的菜品识别与推荐技术框架

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选为一种关键的技术组件，它是一种关系型数据库管理系统（RDBMS）。这种系统的核心概念在于其对数据的组织方式，即通过表格和列之间的关联来存储信息。MySQL以其特有的优势，在众多RDBMS中脱颖而出，成为广泛应用的选择。它的轻量级设计、高效的性能以及快速的数据处理能力，使得它对比Oracle或DB2等大型数据库更具吸引力。尤其对于实际的租赁环境，MySQL不仅满足功能需求，还因其低成本和开源特性，大大降低了项目实施的经济负担。这些因素共同构成了选择MySQL作为数据库解决方案的主要考量。

SSM框架

在Java EE企业级开发领域，SSM框架组合——Spring、SpringMVC和MyBatis扮演着核心角色，常用于构建复杂且规模庞大的应用系统。Spring框架如同胶水般整合了各个组件，它管理对象（bean）的实例化与生命周期，实现了依赖注入（DI）以提升灵活性。SpringMVC作为请求处理机制，由DispatcherServlet协调，确保用户请求能准确路由至对应的Controller进行业务逻辑处理。MyBatis作为JDBC的轻量级替代品，简化了数据库交互，通过配置文件将SQL语句映射至实体类，使得数据库操作更为简洁透明。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于C/S（客户端/服务器）架构的一种模式。该架构的核心特点是用户通过标准的Web浏览器与服务器进行交互，而非依赖于特定的客户端应用程序。在当前数字化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其在多方面体现出的优势。首先，它极大地简化了软件开发流程，因为开发者只需关注服务器端的编程，降低了客户端的维护成本。其次，对于用户而言，仅需具备网络连接和基本的浏览器环境，无需高配置的计算机，这显著降低了用户的硬件投入，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为明显。此外，由于数据集中存储在服务器端，安全性和数据一致性得到保障，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地访问所需信息和资源。从操作体验来看，用户已习惯于浏览器的使用，避免安装额外软件可以提高用户满意度，减少潜在的不信任感。综上所述，B/S架构在满足设计需求的同时，兼顾了效率、经济性和用户体验，因此在许多场景下仍是首选的系统架构模式。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语句，兼顾了桌面应用程序和网络应用的开发需求。它以其独特的机制，奠定了其在构建各类后台系统中的主导地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象表示，与内存管理紧密相关，这也间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件能有效抵御病毒攻击，从而提升程序的稳定性和持久性。 Java的动态特性使其具备强大的运行时适应性。开发者不仅能够利用其内置的基础类库，还能对已有类进行扩展和重定义，极大地丰富了语言的功能性。此外，Java支持代码模块化，允许开发者封装常用功能为独立的组件，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相应方法，极大地提高了开发效率和代码复用性。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛应用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其可维护性、可扩展性和模块化。该模式将程序划分为三大关键部分：Model（模型）、View（视图）和Controller（控制器）。模型专注于管理应用程序的核心数据和业务流程，独立于用户界面，处理数据的存取和处理逻辑。视图则担当用户交互的界面角色，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形态可多样化，涵盖图形界面、网页等。控制器作为中介，接收用户的指令，协调模型和视图的协作，从模型获取数据后，更新视图以响应用户请求。这种分离关注点的策略显著增强了代码的组织性和可维护性。

基于AI的菜品识别与推荐项目-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的菜品识别与推荐数据库表设计

数据库表格模板

1. caipin_USER 表（用户表）

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符
USERNAME	VARCHAR	用户名，用于基于AI的菜品识别与推荐登录
PASSWORD	VARCHAR	加密后的密码，用于基于AI的菜品识别与推荐身份验证
EMAIL	VARCHAR	用户邮箱，用于基于AI的菜品识别与推荐信息发送
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户在基于AI的菜品识别与推荐的注册时间
LAST_LOGIN	DATETIME	最后登录时间，记录用户最近一次登录基于AI的菜品识别与推荐的时间

2. caipin_LOG 表（日志表）

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符
USER_ID	INT	关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	用户在基于AI的菜品识别与推荐执行的操作描述
TIMESTAMP	DATETIME	操作时间，记录在基于AI的菜品识别与推荐执行操作的具体时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	用户执行操作时的IP地址

3. caipin_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
ADMIN_NAME	VARCHAR	管理员姓名，负责基于AI的菜品识别与推荐后台管理
PASSWORD	VARCHAR	加密后的密码，用于基于AI的菜品识别与推荐后台登录
EMAIL	VARCHAR	管理员邮箱，用于基于AI的菜品识别与推荐通讯和通知
PRIVILEGE	INT	管理员权限等级，定义在基于AI的菜品识别与推荐中的操作权限

4. caipin_CORE_INFO 表（核心信息表）

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR	信息键，如基于AI的菜品识别与推荐版本、公司名称等
INFO_VALUE	VARCHAR	对应的信息值
DESCRIPTION	TEXT	详细说明，解释基于AI的菜品识别与推荐该信息的作用和意义

基于AI的菜品识别与推荐系统类图

基于AI的菜品识别与推荐前后台

基于AI的菜品识别与推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的菜品识别与推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的菜品识别与推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的菜品识别与推荐测试用例

1. 登录功能

测试编号	描述	输入	预期输出	实际输出	结果
TC1.1	正确用户名和密码	基于AI的菜品识别与推荐正确用户名, 正确密码	成功登录页面	基于AI的菜品识别与推荐登录成功	Pass
TC1.2	错误用户名	基于AI的菜品识别与推荐不存在的用户名, 正确密码	错误提示信息	用户名不存在	Fail
TC1.3	错误密码	基于AI的菜品识别与推荐正确用户名, 错误密码	错误提示信息	密码不正确	Fail

2. 数据添加功能

测试编号	描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果
TC2.1	添加有效数据	基于AI的菜品识别与推荐新用户信息	数据成功添加	用户信息保存	Pass
TC2.2	空数据输入	基于AI的菜品识别与推荐空用户名和密码	错误提示信息	无效数据, 无法添加	Fail
TC2.3	重复数据输入	基于AI的菜品识别与推荐已存在用户信息	错误提示信息	数据已存在, 无法添加	Fail

3. 数据查询功能

测试编号	描述	查询条件	预期结果	实际结果	结果
TC3.1	正确查询	基于AI的菜品识别与推荐存在的用户名	返回匹配的用户信息	查找到用户	Pass
TC3.2	错误查询	基于AI的菜品识别与推荐不存在的用户名	无结果返回	未找到用户	Pass
TC3.3	空查询条件	基于AI的菜品识别与推荐空查询	提示输入条件	请提供查询信息	Fail

4. 数据删除功能

测试编号	描述	删除条件	预期结果	实际结果	结果
TC4.1	删除存在数据	基于AI的菜品识别与推荐存在的用户ID	数据删除成功	用户信息从系统中移除	Pass
TC4.2	删除不存在数据	基于AI的菜品识别与推荐不存在的用户ID	错误提示信息	数据未找到, 删除失败	Fail
TC4.3	试图删除系统管理员	基于AI的菜品识别与推荐系统管理员ID	错误提示信息	管理员账户无法删除	Fail

基于AI的菜品识别与推荐部分代码实现