正文

基于javaee的基于AI的拍卖价格预测研究与实现课程设计

计算机源码分享
计算机源码分享 V管理员 /0 评论 /13 阅读
0609

本项目为javaee实现的基于AI的拍卖价格预测代码(项目源码+数据库+源代码讲解)基于javaee的基于AI的拍卖价格预测实现课程设计javaee实现的基于AI的拍卖价格预测研究与开发基于javaee的基于AI的拍卖价格预测设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)javaee项目:基于AI的拍卖价格预测（附源码）基于javaee的基于AI的拍卖价格预测研究与实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当前信息化社会中，基于AI的拍卖价格预测作为一款基于JavaWeb技术的创新型应用，其开发与实现显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、稳定的基于AI的拍卖价格预测系统，以满足用户日益增长的需求。首先，我们将对基于AI的拍卖价格预测的业务背景及需求进行深入分析，阐述其在行业中的独特价值。接着，详细阐述选用JavaWeb的原因，分析其技术栈的优势。再者，通过设计与实现基于AI的拍卖价格预测的架构，展示从数据库设计到前端交互的全过程。最后，对系统的性能进行测试和优化，确保基于AI的拍卖价格预测在实际运行中的高效与可靠。此研究不仅提升JavaWeb开发技能，也为同类项目的开发提供参考。

基于AI的拍卖价格预测系统架构图/系统设计图

基于javaee的基于AI的拍卖价格预测研究与实现课程设计

基于AI的拍卖价格预测技术框架

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浏览器即可访问和交互服务器上的应用，极大地简化了客户端的需求。在当前信息化时代，B/S架构仍广泛应用，主要原因在于其多方面的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便捷的开发环境，降低了程序的维护成本。其次，对于终端用户，它对硬件配置要求低，只需具备基本的网络浏览器功能，这显著减少了大规模用户群体的设备投入。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以提升，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能即时访问所需信息，增强了系统的可访问性和灵活性。在用户体验上，人们已习惯于浏览器浏览信息，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感和增强信任感。因此，考虑到这些因素，B/S架构成为满足本设计需求的理想选择。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于其轻量级、高效能的特性，这使得它在众多数据库解决方案中占据重要地位。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度以及对实际租赁环境的良好适应性脱颖而出。尤为值得一提的是，它的开源本质和低成本策略，成为了选用它作为毕业设计数据存储解决方案的关键因素。

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源文件中嵌入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，并将输出转化为HTML格式，随后将其发送给用户的浏览器。这种机制使开发人员能够便捷地构建具备丰富交互性的Web应用。 JSP的运作离不开Servlet技术的支持。本质上，每个JSP页面在服务器上都会被翻译成一个Servlet类，遵循Java Servlet规范。Servlet是处理HTTP请求和生成相应响应的标准接口，为JSP提供了强大的后端处理能力。通过这种方式，JSP和Servlet协同工作，实现了高效、灵活的Web应用开发。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和安全性著称。它不仅支持桌面应用的开发，还特别适用于构建网络应用程序，尤其是作为后端服务器的基石。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是存储数据的关键，通过操作变量来管理内存，这一特性间接增强了Java程序对病毒的防御能力，提升了软件的稳定性和持久性。此外，Java具备强大的运行时灵活性，允许开发者对预定义类进行扩展和重写，从而实现功能的丰富和定制化。这使得开发者能够创建可复用的代码模块，供其他项目便捷地引用和调用，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

在软件开发领域，MVC（Model-View-Controller）架构模式是一种广泛采用的设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升模块化和可维护性。该模式将程序分解为三大关键部分：Model（模型）负责封装应用的核心数据和业务规则，独立于用户界面执行数据管理任务；View（视图）作为用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并支持用户的操作，其形式可以多样化，如GUI、网页等；Controller（控制器）充当中介，接收用户输入，协调模型和视图的交互，根据用户请求调用相应模型方法并更新视图展示。通过这种解耦方式，MVC模式有效提升了代码的可维护性和可扩展性。

基于AI的拍卖价格预测项目-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的拍卖价格预测数据库表设计

数据库表格模板

1. AI_USER 表 - 用户表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 默认值 注释
ID INT 11 NOT NULL AUTO_INCREMENT 用户唯一标识符
USERNAME VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，基于AI的拍卖价格预测系统的登录名
PASSWORD VARCHAR 255 NOT NULL 用户密码，加密存储
EMAIL VARCHAR 100 NOT NULL 用户邮箱，用于基于AI的拍卖价格预测系统通信
REG_DATE DATETIME NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 注册日期时间
LAST_LOGIN TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 最后登录时间
STATUS TINYINT 1 NOT NULL 1 用户状态，1-正常，0-禁用

2. AI_LOG 表 - 日志表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 默认值 注释
LOG_ID INT 11 NOT NULL AUTO_INCREMENT 日志ID
USER_ID INT 11 NOT NULL 操作用户ID，关联 AI_USER 表的ID
ACTION VARCHAR 255 NOT NULL 用户在基于AI的拍卖价格预测系统中的操作描述
ACTION_DATE DATETIME NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 操作时间
IP_ADDRESS VARCHAR 45 NOT NULL 操作时的IP地址

3. AI_ADMIN 表 - 管理员表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 默认值 注释
ADMIN_ID INT 11 NOT NULL AUTO_INCREMENT 管理员ID
ADMIN_NAME VARCHAR 50 NOT NULL 管理员姓名，基于AI的拍卖价格预测系统的管理员身份
PASSWORD VARCHAR 255 NOT NULL 管理员密码，加密存储
EMAIL VARCHAR 100 NOT NULL 管理员邮箱，用于基于AI的拍卖价格预测系统通信

4. AI_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 默认值 注释
INFO_KEY VARCHAR 50 NOT NULL 关键信息标识，如'系统版本'，'版权信息'等
INFO_VALUE TEXT NOT NULL 关键信息内容，对应基于AI的拍卖价格预测系统的具体信息
UPDATE_DATE TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 最后更新时间

基于AI的拍卖价格预测系统类图

基于AI的拍卖价格预测前后台

基于AI的拍卖价格预测前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的拍卖价格预测后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的拍卖价格预测测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的拍卖价格预测测试用例

序号 测试用例ID 功能模块 输入数据 预期输出 实际输出 结果
1 TC001 用户登录 基于AI的拍卖价格预测用户名: admin, 密码: 123456 登录成功，显示用户个人信息 - 基于AI的拍卖价格预测登录功能验证
2 TC002 数据添加 新增基于AI的拍卖价格预测数据：ID1, 名称: Test, 描述: 测试数据 数据成功添加，页面显示新记录 - 基于AI的拍卖价格预测数据管理验证
3 TC003 数据查询 搜索关键词: Test 显示包含"Test"的基于AI的拍卖价格预测数据记录 - 基于AI的拍卖价格预测搜索功能验证
4 TC004 数据编辑 选择ID1，修改名称为: Updated, 描述不变 数据更新成功，页面显示修改后信息 - 基于AI的拍卖价格预测编辑功能验证
5 TC005 数据删除 选择ID1，点击删除按钮 ID1的基于AI的拍卖价格预测数据从列表中消失 - 基于AI的拍卖价格预测删除功能验证

基于AI的拍卖价格预测部分代码实现

基于javaee的基于AI的拍卖价格预测研究与实现课程设计源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的拍卖价格预测：基于JavaWeb的高效应用开发》中，我深入研究了如何利用JavaWeb技术构建和优化基于AI的拍卖价格预测系统。通过本次实践，我掌握了Servlet、JSP和Spring Boot等关键框架，理解了MVC模式在web开发中的应用。同时，对数据库设计与SQL优化有了更深层次的认知，尤其是在基于AI的拍卖价格预测的数据处理上。此外，项目实施过程锻炼了我的团队协作和问题解决能力，让我认识到持续集成与测试的重要性。这次经历为我未来从事JavaWeb开发工作奠定了坚实基础。