SpringMVC的基于深度学习的库存预测项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于SpringMVC的基于深度学习的库存预测【源码+数据库+开题报告】SpringMVC的基于深度学习的库存预测项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)SpringMVC实现的基于深度学习的库存预测开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）SpringMVC实现的基于深度学习的库存预测开发与实现javaee项目:基于深度学习的库存预测基于SpringMVC的基于深度学习的库存预测设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)。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，基于深度学习的库存预测作为JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其在Web开发领域的核心地位。本论文旨在探讨和实现基于深度学习的库存预测的设计与开发，以提升Web系统的效率和用户体验。首先，我们将分析基于深度学习的库存预测的需求背景及现有解决方案，揭示其研究价值。接着，详细介绍系统架构设计，包括前端展示、后端处理以及数据库交互。然后，深入研究基于深度学习的库存预测的关键技术，如Spring Boot、Hibernate和Ajax等。最后，通过实际案例展示基于深度学习的库存预测的实施效果，并进行性能评估。此研究期望能为JavaWeb领域的实践与创新提供有价值的参考。

基于深度学习的库存预测系统架构图/系统设计图

基于深度学习的库存预测技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码结构，提升可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分：模型（Model）负责管理应用程序的核心数据和业务规则，独立于用户界面，专注于数据的处理和存储；视图（View）是用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并支持用户操作，它可以表现为多种形态，如GUI、网页或命令行界面；控制器（Controller）充当协调者的角色，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，提高代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于利用Web浏览器作为客户端来访问和交互服务器。在当前信息化时代，B/S架构广泛存在，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S模式提供了便捷性，开发者只需关注服务器端的编程，降低了客户端的复杂性。其次，对于终端用户而言，硬件要求较低，仅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。再者，由于数据存储在服务器端，安全性得到保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能轻松获取所需信息，增强了信息的可访问性。此外，用户已习惯于浏览器的使用体验，避免了安装额外软件可能带来的抵触感和不安全感。因此，B/S架构在多方面体现出其适应性和经济性，适合作为本设计的首选方案。

Vue框架

Vue.js，一种渐进式的JavaScript框架，专用于构建用户界面与单页面应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入现有项目，既能用于小规模的功能增强，也可支持构建大型的前端应用。该框架的核心聚焦于视图层，具备易学易用的特点，并集成了强大的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将界面拆分为独立、可重用的组件，每个组件专注于特定的应用逻辑，从而提升代码的模块化和可维护性。得益于其平缓的学习曲线和丰富的文档支持，以及活跃的开发者社区，Vue.js为新手提供了友好的入门环境。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。该系统以其简洁轻量级的架构、高效的运行速度以及对复杂查询的良好支持而著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积和快速的性能脱颖而出。尤为关键的是，它在实际租赁场景中的适用性，加之其低廉的运营成本和开放源码的特性，这些都是我们选择MySQL作为毕业设计基础的重要原因。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台能力和多领域适应性而闻名。它不仅支持桌面应用的开发，还能创建基于浏览器的应用，尤其在构建后端系统方面占据主导地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是程序对数据存储的抽象，通过操作内存来实现逻辑运算。由于Java对内存管理的安全机制，它能够抵御针对Java程序的某些直接攻击，从而增强了程序的健壮性和安全性。 Java还具备强大的动态执行特性，允许程序员重写已有的类以扩展其功能。这使得Java的生态系统极其丰富，开发者可以创建可复用的代码模块，并在不同的项目中轻松地导入和调用，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。因此，Java成为了一个高度灵活且功能丰富的编程工具，深受开发者青睐。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适宜初学者与资深Spring框架开发者 alike 的便捷框架，其学习资源丰富，无论英文教程还是中文资料，全球范围内都易于获取。该框架允许无缝整合各类Spring项目，且内建了Servlet容器，无需将代码打包为WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot提供内置的应用程序监控功能，使得在运行时能够实时监控并诊断项目状态，精确识别和定位问题，从而助力开发者及时、高效地修复问题。

基于深度学习的库存预测项目-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

基于深度学习的库存预测数据库表设计

用户表 (shendu_USER)

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于深度学习的库存预测系统的登录名称，唯一
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于深度学习的库存预测系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于深度学习的库存预测系统通知和找回密码
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于深度学习的库存预测系统中的注册日期和时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后登录时间，记录用户最近一次登录基于深度学习的库存预测系统的时间

日志表 (shendu_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符，主键，自增长
USER_ID	INT	关联用户ID，外键，指向shendu_USER表
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于深度学习的库存预测系统执行的操作描述
TIMESTAMP	TIMESTAMP	操作时间，记录用户在基于深度学习的库存预测系统执行操作的具体时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址
DETAILS	TEXT	操作详情，记录基于深度学习的库存预测系统中的具体操作内容和结果

管理员表 (shendu_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于深度学习的库存预测系统的管理员登录名称，唯一
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于深度学习的库存预测系统管理员身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于深度学习的库存预测系统通知和内部通讯
CREATE_DATE	TIMESTAMP	管理员创建时间，记录在基于深度学习的库存预测系统中的入职日期和时间

核心信息表 (shendu_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	核心信息键，唯一标识基于深度学习的库存预测系统的关键配置项
INFO_VALUE	VARCHAR(255)	信息值，存储基于深度学习的库存预测系统的核心配置或状态信息
DESCRIPTION	TEXT	信息描述，解释该核心信息在基于深度学习的库存预测系统中的作用

基于深度学习的库存预测系统类图

基于深度学习的库存预测前后台

基于深度学习的库存预测前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的库存预测后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的库存预测测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的库存预测测试用例

编号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	测试结果	备注

| TC01 - 登录功能 | 用户名: admin, 密码: 基于深度学习的库存预测123 | 成功登录界面 | | | |
| TC02 - 数据添加 | 新增基于深度学习的库存预测信息: ID=1, 名称: Test基于深度学习的库存预测 | 数据成功添加提示 | | | 验证数据库中是否新增记录 |
| TC03 - 数据查询 | 搜索关键词: 基于深度学习的库存预测001 | 显示匹配的基于深度学习的库存预测信息 | | | |
| TC04 - 权限控制 | 未授权用户尝试修改基于深度学习的库存预测ID=1 | 操作失败提示 | | | |
| TC05 - 异常处理 | 删除不存在的基于深度学习的库存预测ID=999 | 错误信息: 基于深度学习的库存预测不存在 | | | |
| TC06 - 界面展示 | | 基于深度学习的库存预测列表展示正常，无样式错误 | | | 检查布局和元素显示 |
| TC07 - 性能测试 | 同时请求100个基于深度学习的库存预测详情 | 系统响应时间少于2秒 | | | 测试系统负载能力 |

基于深度学习的库存预测部分代码实现