web大作业_基于java+ssm+vue+mysql的利用深度学习进行垃圾图像识别设计与实现

本项目为（附源码）基于java+ssm+vue+mysql的利用深度学习进行垃圾图像识别实现java+ssm+vue+mysql实现的利用深度学习进行垃圾图像识别代码(项目源码+数据库+源代码讲解)基于java+ssm+vue+mysql的利用深度学习进行垃圾图像识别设计与实现课程设计基于java+ssm+vue+mysql的利用深度学习进行垃圾图像识别设计与开发java+ssm+vue+mysql的利用深度学习进行垃圾图像识别源码下载基于java+ssm+vue+mysql的利用深度学习进行垃圾图像识别设计与开发课程设计。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，利用深度学习进行垃圾图像识别的开发与应用成为现代Web技术的重要研究领域。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的利用深度学习进行垃圾图像识别系统。首先，我们将介绍利用深度学习进行垃圾图像识别的基本概念及其在行业中的重要地位，阐述研究背景和意义。接着，详述JavaWeb平台的特点及优势，为利用深度学习进行垃圾图像识别的开发奠定理论基础。然后，通过需求分析，设计利用深度学习进行垃圾图像识别系统的架构，并实现关键功能模块。最后，对系统进行测试与优化，以确保其性能和用户体验。此研究期望能为利用深度学习进行垃圾图像识别的未来发展提供有价值的参考。

利用深度学习进行垃圾图像识别系统架构图/系统设计图

利用深度学习进行垃圾图像识别技术框架

SSM框架

SSM框架组合，由Spring、SpringMVC和MyBatis构成，是当前Java企业级开发中广泛采用的体系架构。该框架在构建复杂的企业级应用系统方面表现出色。Spring作为核心，扮演着胶水般的角色，它管理着应用对象的生命周期，并通过依赖注入（DI）实现控制反转，增强了代码的灵活性和可测试性。SpringMVC则在处理用户请求层面发挥作用，DispatcherServlet调度控制器，将请求精准路由至对应的Controller执行业务逻辑。MyBatis作为JDBC的轻量级替代，简化了数据库交互，通过配置文件将SQL操作与实体类映射，实现了数据访问的清晰解耦。

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。

B/S架构

在计算机领域，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）是相对于C/S架构的一种设计模式，它主要依赖浏览器作为用户界面来与远程服务器交互。尽管现代技术不断发展，B/S架构仍然广泛应用，其主要原因在于它提供了一系列显著的优势。首先，采用B/S架构进行应用开发具有高度便利性，对开发者而言，维护和更新更为便捷。其次，从用户角度出发，仅需具备基本的网络浏览器环境，无需高性能的客户端设备，这极大地降低了用户的硬件成本。此外，由于数据存储在服务器端，信息安全得以增强，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能无缝访问个人数据和资源。在用户体验层面，人们已习惯通过浏览器获取信息，安装额外软件可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，综合考量功能需求、成本效益和用户接受度，B/S架构仍然是一个理想的选择，尤其适用于大规模用户群体的系统设计。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，以其独特的魅力位居业界前列。它不仅支持桌面应用的开发，同时也擅长构建网络应用程序，尤其是作为后端技术解决方案的核心。Java通过操作变量来管理数据，这些变量实质上是对内存空间的抽象，从而涉及到了计算机安全领域。由于其内存管理机制，Java能够抵御针对由其编写的程序的直接攻击，提升了软件的安全性和健壮性。 Java具备强大的动态执行特性，允许开发者在运行时调整和扩展程序行为。其类库不仅包含基础组件，还支持类的重写，这意味着开发者可以对现有功能进行扩展和优化，创建出功能丰富的模块。这些模块可以被其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相应的方法，极大地提高了代码的可重用性和开发效率。

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。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度脱颖而出。尤其值得一提的是，它在实际的租赁场景中表现出良好的适应性，同时具备低成本和开源的优势。这些因素综合起来，构成了选用MySQL作为毕业设计数据库首选的主要理由。

利用深度学习进行垃圾图像识别项目-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

利用深度学习进行垃圾图像识别数据库表设计

tuxiangshibie_USER 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，利用深度学习进行垃圾图像识别系统中的主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于利用深度学习进行垃圾图像识别系统的登录
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储，保护利用深度学习进行垃圾图像识别用户账户安全
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱，利用深度学习进行垃圾图像识别系统中的联系方式
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册时间，记录加入利用深度学习进行垃圾图像识别系统的时间

tuxiangshibie_LOG 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	操作日志ID，利用深度学习进行垃圾图像识别系统操作记录的主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		关联tuxiangshibie_USER表的用户ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	200	NOT NULL		描述用户在利用深度学习进行垃圾图像识别系统中的具体操作
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在利用深度学习进行垃圾图像识别系统中的时间戳
ACTION_DETAILS	TEXT				操作详情，详细描述利用深度学习进行垃圾图像识别系统中的用户行为

tuxiangshibie_ADMIN 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，利用深度学习进行垃圾图像识别系统的管理员主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员用户名，利用深度学习进行垃圾图像识别系统的身份标识
ADMIN_PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储，保障利用深度学习进行垃圾图像识别后台安全
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建日期，记录管理员在利用深度学习进行垃圾图像识别系统中的添加时间

tuxiangshibie_INFO 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
INFO_KEY	VARCHAR	100	NOT NULL		核心信息键，标识利用深度学习进行垃圾图像识别系统中的特定配置项
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL		核心信息值，存储利用深度学习进行垃圾图像识别系统的核心配置或元数据
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	最后修改日期，记录利用深度学习进行垃圾图像识别系统信息的更新时间

利用深度学习进行垃圾图像识别系统类图

利用深度学习进行垃圾图像识别前后台

利用深度学习进行垃圾图像识别前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

利用深度学习进行垃圾图像识别后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

利用深度学习进行垃圾图像识别测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

利用深度学习进行垃圾图像识别测试用例

序号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	利用深度学习进行垃圾图像识别登录功能测试	正确用户名 & 密码	登录成功界面	登录成功界面	Pass
2	利用深度学习进行垃圾图像识别错误登录测试	错误用户名或密码	错误提示信息	错误提示信息	Pass
3	利用深度学习进行垃圾图像识别数据添加测试	新利用深度学习进行垃圾图像识别信息	数据成功添加提示	数据成功添加提示	Pass
4	利用深度学习进行垃圾图像识别数据查询测试	存在的利用深度学习进行垃圾图像识别 ID	利用深度学习进行垃圾图像识别详细信息	利用深度学习进行垃圾图像识别详细信息	Pass
5	利用深度学习进行垃圾图像识别数据修改测试	存在的利用深度学习进行垃圾图像识别 ID & 修改后信息	修改成功提示	修改成功提示	Pass
6	利用深度学习进行垃圾图像识别数据删除测试	存在的利用深度学习进行垃圾图像识别 ID	利用深度学习进行垃圾图像识别删除成功提示	利用深度学习进行垃圾图像识别删除成功提示	Pass
7	利用深度学习进行垃圾图像识别权限访问测试	未授权用户尝试访问管理页面	无权限提示	无权限提示	Pass
8	利用深度学习进行垃圾图像识别系统性能测试	大量并发请求	系统稳定，响应时间合理	系统稳定，响应时间合理	Pass

利用深度学习进行垃圾图像识别部分代码实现