本项目为计算机毕业设计Spring Boot基于深度学习的商品智能匹配web大作业_基于Spring Boot的基于深度学习的商品智能匹配设计与实现web大作业_基于Spring Boot的基于深度学习的商品智能匹配基于Spring Boot实现基于深度学习的商品智能匹配【源码+数据库+开题报告】Spring Boot实现的基于深度学习的商品智能匹配研究与开发【源码+数据库+开题报告】基于Spring Boot的基于深度学习的商品智能匹配设计课程设计。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，基于深度学习的商品智能匹配的开发与实现成为当前互联网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、安全的基于深度学习的商品智能匹配系统。首先，我们将阐述基于深度学习的商品智能匹配在现代业务中的重要地位，接着详细分析其需求背景及目标。然后，将深入讨论JavaWeb平台的优势，以及它如何为基于深度学习的商品智能匹配提供强大的支持。在技术实现部分，将详述Servlet、JSP和MVC设计模式在基于深度学习的商品智能匹配中的应用。最后，通过系统测试与性能评估，展示基于深度学习的商品智能匹配的实际效用，以期为同类项目的开发提供参考。
基于深度学习的商品智能匹配系统架构图/系统设计图
基于深度学习的商品智能匹配技术框架
Java语言
Java语言作为一种广泛应用的编程语言，以其跨平台特性享誉业界，既可支持桌面应用的开发，也能满足Web应用程序的需求。它构建于“一切皆对象”的哲学之上，通过变量对数据进行抽象和管理，这些变量实质上操控着内存空间，进而在一定程度上增强了程序的安全性，使得基于Java开发的软件能够抵抗某些特定的病毒攻击，从而提升其稳定性和持久性。 Java具备强大的运行时灵活性，它的类库不仅包含了丰富的基础类，还允许开发者进行重载和扩展，这极大地丰富了语言的功能性。此外，Java鼓励代码复用，开发者可以创建可封装的函数或模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相关方法，大大提高了开发效率和代码质量。
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、快速的运行速度以及对复杂查询的良好支持而著称。在考虑实际的项目部署，尤其是对于成本控制和开源需求较高的场合，MySQL显得尤为适宜。相较于Oracle和DB2等其他高端数据库系统，它的低成本和开放源代码的特性成为许多开发者和企业首选的主要原因。
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，清晰地划分不同组件的职责，从而提升其可维护性、可扩展性和组织性。在这个模式中： - Model（模型）：构成了应用程序的核心数据结构和业务逻辑。它独立于用户界面，专注于数据的管理，包括存储、获取和处理数据。 - View（视图）：作为用户与应用程序交互的界面，展示由模型提供的数据。视图的形式多样，可以是图形用户界面、网页或是文本输出，主要任务是呈现信息并接收用户输入。 - Controller（控制器）：充当应用程序的指挥中心，处理用户的输入。当接收到用户请求时，控制器会调用相应的模型来处理数据，随后更新视图以显示结果，确保了数据流的顺畅和各个组件间的协同工作。 通过MVC架构，关注点得以有效分离，使得代码更易于理解和维护。
SpringBoot框架
Spring Boot是一款适宜新手和资深Spring框架开发者 alike 的便捷框架，其学习资源丰富，无论英文还是中文教程，全球范围内都易于获取。该框架全面兼容Spring生态系统，允许无缝整合各类项目。值得注意的是，Spring Boot内嵌了Servlet容器，因此无需将代码打包成WAR文件即可直接运行。此外，它提供了一套内置的应用程序监控机制，在运行时能实时监控项目状态，精准定位并帮助开发者迅速解决出现的问题，从而提升故障排查效率和代码优化能力。
Vue框架
Vue.js，一种用于构建用户界面与单页面应用（SPA）的渐进式JavaScript框架，以其灵活的集成特性著称。该框架旨在逐步实施，既可用于小规模项目功能增强，也可支撑大规模前端应用的开发。其核心专注于视图层，特点是学习曲线平缓、集成简单，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，允许开发者将界面分解为独立且可复用的组件，每个组件专注于特定的功能区域，从而提升代码的模块化和可维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js为新手提供了一个友好的入门环境。
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。在当前信息化时代，B/S架构广泛应用的原因在于其独特的优势。首先，该架构极大地简化了软件开发流程，允许用户通过任何可接入互联网的浏览器即可访问服务器上的应用程序，无需在客户端进行复杂的安装。这种设计降低了对用户设备配置的要求，从而节省了大量硬件成本，尤其在用户基数庞大的情况下，这种经济效益尤为显著。 其次，B/S架构的数据存储在服务器端，这在一定程度上提高了数据的安全性，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，增强了系统的可访问性和灵活性。 从用户体验的角度来看，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装专用软件来访问特定服务，可能会引发用户的抵触情绪，降低信任感。因此，考虑到操作简便性和用户接受度，采用B/S架构作为设计方案是符合实际需求的选择。
基于深度学习的商品智能匹配项目-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
基于深度学习的商品智能匹配数据库表设计
基于深度学习的商品智能匹配 管理系统数据库表格模板
1.
pipei_users
- 用户表
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| id | INT | 11 | NOT NULL | 自增主键 |
| username | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 用户名，唯一标识符 |
| password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 加密后的密码 |
| VARCHAR | 100 | NOT NULL | 用户邮箱，用于登录和通信 | |
| phone | VARCHAR | 15 | 用户电话号码，非必填 | |
| create_time | TIMESTAMP | NOT NULL | 创建时间 | |
| update_time | TIMESTAMP | NOT NULL | 最后修改时间 | |
| 基于深度学习的商品智能匹配 | VARCHAR | 50 | 关联基于深度学习的商品智能匹配的特定信息或角色 |
2.
pipei_logs
- 日志表
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| log_id | INT | 11 | NOT NULL | 日志ID，自增主键 |
| user_id | INT | 11 | NOT NULL |
与
pipei_users
表关联的用户ID
|
| operation | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 操作描述，如“登录”，“修改密码”等 |
| detail | TEXT | 操作详情，JSON格式，记录基于深度学习的商品智能匹配相关操作的具体信息 | ||
| create_time | TIMESTAMP | NOT NULL | 日志创建时间 |
3.
pipei_admins
- 管理员表
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| admin_id | INT | 11 | NOT NULL | 管理员ID，自增主键 |
| username | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 管理员用户名，唯一标识符 |
| password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 加密后的管理员密码 |
| VARCHAR | 100 | NOT NULL | 管理员邮箱，用于登录和通信 | |
| role | VARCHAR | 20 | NOT NULL | 管理员角色，如"超级管理员"，"普通管理员"等 |
| 基于深度学习的商品智能匹配 | VARCHAR | 50 | 关联基于深度学习的商品智能匹配的特定权限或责任范围 |
4.
pipei_core_info
- 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| info_id | INT | 11 | NOT NULL | 核心信息ID，自增主键 |
| key | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 关键字，如"company_name"，"system_version"等 |
| value | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 关键字对应的值，存储基于深度学习的商品智能匹配的核心配置信息 |
| description | TEXT | 关键信息的描述 |
基于深度学习的商品智能匹配系统类图
基于深度学习的商品智能匹配前后台
基于深度学习的商品智能匹配前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于深度学习的商品智能匹配后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于深度学习的商品智能匹配测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于深度学习的商品智能匹配测试用例
基于深度学习的商品智能匹配 测试用例模板
本测试用例文档旨在详细描述对基于深度学习的商品智能匹配，一个基于JavaWeb的信息管理系统，进行全面测试的过程。测试将覆盖系统的各个功能模块，确保其稳定、可靠和易用。
- 确保基于深度学习的商品智能匹配的核心功能正常运行
- 检测系统性能，如响应时间、并发处理能力
- 验证用户界面的友好性和一致性
- 确保数据的准确性和安全性
- 操作系统: Windows/Linux/MacOS
- 浏览器: Chrome/Firefox/Safari
- Java版本: JDK 1.8+
- Web服务器: Tomcat/Jetty
- 数据库: MySQL/PostgreSQL
4.1 登录功能
| 序号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 用户登录 | 正确用户名和密码 | 登录成功，进入主页面 | 基于深度学习的商品智能匹配显示登录成功信息 | Pass/Fail |
4.2 数据添加
| 序号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 添加基于深度学习的商品智能匹配记录 | 新增基于深度学习的商品智能匹配信息 | 数据成功添加，页面显示新记录 | 基于深度学习的商品智能匹配数据库更新并显示 | Pass/Fail |
4.3 数据查询
| 序号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 搜索基于深度学习的商品智能匹配 | 关键词或ID | 显示匹配的基于深度学习的商品智能匹配记录 | 基于深度学习的商品智能匹配搜索结果显示 | Pass/Fail |
4.4 数据修改
| 序号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| 4 | 修改基于深度学习的商品智能匹配信息 | 修改后的基于深度学习的商品智能匹配信息 | 数据成功更新，页面显示更新后的信息 | 基于深度学习的商品智能匹配记录更新并显示 | Pass/Fail |
通过执行上述测试用例，我们将全面评估基于深度学习的商品智能匹配系统的功能和性能，以确保其满足用户需求和质量标准。
基于深度学习的商品智能匹配部分代码实现
Spring Boot的基于深度学习的商品智能匹配源码开源源码下载
- Spring Boot的基于深度学习的商品智能匹配源码开源源代码.zip
- Spring Boot的基于深度学习的商品智能匹配源码开源源代码.rar
- Spring Boot的基于深度学习的商品智能匹配源码开源源代码.7z
- Spring Boot的基于深度学习的商品智能匹配源码开源源代码百度网盘下载.zip
总结
在我的本科毕业论文《基于深度学习的商品智能匹配：一个基于Javaweb的创新实践》中，我深入探讨了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于深度学习的商品智能匹配系统。通过本次研究，我不仅掌握了Servlet、JSP和Spring Boot等核心框架，还深化理解了MVC设计模式和数据库交互。实际开发过程中，基于深度学习的商品智能匹配的性能优化和安全性设置成为挑战，但也让我学会了问题诊断与解决策略。此外，团队协作与项目管理也是宝贵的经验，为我未来的职业生涯奠定了坚实基础。
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