本项目为基于mvc模式的基于深度学习的时尚搭配推荐设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于mvc模式的基于深度学习的时尚搭配推荐实现课程设计基于mvc模式的基于深度学习的时尚搭配推荐设计课程设计基于mvc模式实现基于深度学习的时尚搭配推荐(项目源码+数据库+源代码讲解)mvc模式的基于深度学习的时尚搭配推荐源码基于mvc模式实现基于深度学习的时尚搭配推荐。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,基于深度学习的时尚搭配推荐 的开发与应用已成为互联网技术的重要一环。本论文旨在探讨和实现基于JavaWeb的基于深度学习的时尚搭配推荐系统,它旨在提供高效、安全的解决方案。基于深度学习的时尚搭配推荐的开发涉及Web技术、数据库管理和软件工程等多个领域,体现了JavaWeb的强大功能。首先,我们将介绍基于深度学习的时尚搭配推荐的背景及意义,阐述其在当前环境下的必要性。接着,详细阐述系统的设计理念,包括架构选择与关键技术的应用。然后,通过实际开发过程,展示基于深度学习的时尚搭配推荐的实现细节。最后,对系统进行测试与优化,分析其性能并提出未来改进方向。本文期望能为基于深度学习的时尚搭配推荐领域的研究与实践提供有价值的参考。
基于深度学习的时尚搭配推荐系统架构图/系统设计图




基于深度学习的时尚搭配推荐技术框架
JSP技术
JavaServer Pages(JSP)是一种用于创建动态Web内容的Java技术,它允许开发人员将Java代码无缝集成到HTML文档中。JSP在服务器上运行,其机制是将Java代码执行后转化为HTML格式,随后将生成的静态内容传递给客户端浏览器。这种技术极大地简化了构建具有丰富交互功能的Web应用的过程。在JSP的背后,Servlet技术起到了关键支撑作用。实质上,每一个JSP页面在执行时都会被翻译并编译为一个Servlet实例。Servlet作为一种标准化的方法,负责处理接收到的HTTP请求,并生成相应的响应内容。
MVC(Model-View-Controller)架构是一种广泛采用的软件设计模式,旨在提升应用的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三大关键部分。Model(模型)专注于数据的管理及业务逻辑,包含了数据的存储、获取和处理,同时独立于用户界面。View(视图)担当了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,其形式多样,如GUI、网页或命令行。Controller(控制器)作为中心协调器,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,提升了代码的可维护性。
B/S架构
在信息技术领域,B/S架构(Browser/Server,浏览器/服务器模式)与传统的C/S架构相对,它主要强调通过Web浏览器来与服务器进行交互。B/S架构在当今广泛应用的原因在于,许多业务场景下,这种架构显得尤为合适。首先,从开发角度来看,B/S模式提供了便捷的编程环境,降低了客户端的硬件要求,只需具备基本的网络浏览器即可。其次,对于大规模用户群体,采用B/S架构能显著降低用户的硬件投入成本,因为用户无需拥有高性能计算机。此外,由于数据存储在服务器端,安全性得到了一定的保证,用户无论身处何处,只要有网络连接,都能随时随地访问所需信息和资源。在用户体验层面,人们已习惯于通过浏览器浏览各种内容,若需安装专门的软件来访问特定服务,可能会引发用户的抵触情绪,影响信任度。因此,根据上述分析,B/S架构的设计模式对于满足本论文的需求是恰当的选择。
Java语言
Java语言,作为一种广泛应用的编程语言,其独特之处在于能胜任多种平台的软件开发,包括桌面应用和Web应用。它以其强大的后端处理能力,成为了许多程序设计的基础。在Java中,变量是数据存储的关键,它们操作内存,同时也构成了Java应对安全挑战的核心机制。由于Java对内存操作的间接性,它能够有效抵御针对Java程序的直接病毒攻击,从而提升了程序的健壮性。 此外,Java的动态特性赋予了它强大的灵活性。开发者不仅可以利用Java核心库提供的基础类,还能对这些类进行重写和扩展,实现更复杂的功能。这种特性鼓励了代码的复用,开发者可以封装功能模块,当其他项目需要类似功能时,只需简单引用并调用相关方法,极大地提高了开发效率和代码的可维护性。
MySQL数据库
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),其特性使其在同类系统中占据显著地位。它的核心优势包括轻量级架构、高效运行速度以及对小型到中型应用的出色适应性。相较于Oracle和DB2等其他知名数据库,MySQL以其小巧的体积、快速的性能以及开源和低成本的特性脱颖而出。鉴于这些优点,它成为满足实际租赁环境需求的理想选择,也是本毕业设计项目首选的主要原因。
基于深度学习的时尚搭配推荐项目-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
基于深度学习的时尚搭配推荐数据库表设计
基于深度学习的时尚搭配推荐 系统数据库表格模板
1.
dapei_USER
- 用户表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否允许为空 | 注释 |
---|---|---|---|---|
ID | INT | 11 | NOT NULL | 用户唯一标识符 |
USERNAME | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 用户名,用于登录 基于深度学习的时尚搭配推荐 系统 |
PASSWORD | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 用户密码,加密存储 |
VARCHAR | 100 | NOT NULL | 用户邮箱,用于接收基于深度学习的时尚搭配推荐通知 | |
REG_DATE | DATETIME | NOT NULL | 注册日期 | |
LAST_LOGIN | TIMESTAMP | 最后一次登录时间 | ||
IS_ACTIVE | TINYINT(1) | NOT NULL | 账户激活状态,1表示激活,0表示未激活 | |
ROLE | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 用户角色,如:USER, ADMIN等 |
2.
dapei_LOG
- 操作日志表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否允许为空 | 注释 |
---|---|---|---|---|
LOG_ID | INT | 11 | NOT NULL | 日志ID |
USER_ID | INT | 11 | NOT NULL | 操作用户ID |
ACTION | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 操作描述,如:“编辑了基于深度学习的时尚搭配推荐设置” |
ACTION_DATE | DATETIME | NOT NULL | 操作时间 | |
IP_ADDRESS | VARCHAR | 45 | NOT NULL | 操作者的IP地址 |
DETAILS | TEXT | 操作详细信息 |
3.
dapei_ADMIN
- 管理员表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否允许为空 | 注释 |
---|---|---|---|---|
ADMIN_ID | INT | 11 | NOT NULL | 管理员唯一标识 |
ADMIN_NAME | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 管理员姓名 |
ADMIN_EMAIL | VARCHAR | 100 | NOT NULL | 管理员邮箱,用于系统通讯 |
PRIVILEGE | INT | NOT NULL | 权限等级,决定管理员在基于深度学习的时尚搭配推荐中的操作权限 |
4.
dapei_CORE_INFO
- 核心信息表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否允许为空 | 注释 |
---|---|---|---|---|
INFO_KEY | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 关键信息标识,如:“系统名称”,“版本号” |
INFO_VALUE | TEXT | NOT NULL | 对应的关键信息值 | |
UPDATED_DATE | DATETIME | NOT NULL | 最后更新时间 |
基于深度学习的时尚搭配推荐系统类图




基于深度学习的时尚搭配推荐前后台
基于深度学习的时尚搭配推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于深度学习的时尚搭配推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于深度学习的时尚搭配推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于深度学习的时尚搭配推荐测试用例
一、功能测试用例
编号 | 测试用例名称 | 操作步骤 | 预期结果 | 实际结果 | 测试状态 |
---|---|---|---|---|---|
TC01 | 登录功能 |
1. 输入用户名和密码
2. 点击“登录”按钮 |
用户成功登录系统,进入主界面 | 基于深度学习的时尚搭配推荐显示正确用户信息 | 未执行 |
TC02 | 注册新用户 |
1. 填写用户名、密码和邮箱
2. 点击“注册” |
新用户信息保存到数据库,发送验证邮件 | 基于深度学习的时尚搭配推荐显示注册成功提示 | 未执行 |
TC03 | 数据检索 |
1. 在搜索框输入关键字
2. 点击“搜索” |
基于深度学习的时尚搭配推荐显示与关键字匹配的信息列表 | 显示相关数据 | 未执行 |
二、性能测试用例
编号 | 测试用例名称 | 操作步骤 | 预期结果 | 实际结果 | 测试状态 |
---|---|---|---|---|---|
PT01 | 大量并发请求 |
1. 同时发起50个用户请求
2. 观察系统响应时间 |
基于深度学习的时尚搭配推荐能处理高并发,响应时间在合理范围内 | 无超时或错误 | 未执行 |
PT02 | 数据库压力测试 |
1. 插入1000条记录
2. 查询数据 |
基于深度学习的时尚搭配推荐数据库操作快速,无延迟 | 数据查询迅速 | 未执行 |
三、安全性测试用例
编号 | 测试用例名称 | 操作步骤 | 预期结果 | 实际结果 | 测试状态 |
---|---|---|---|---|---|
ST01 | SQL注入测试 |
1. 在输入框中输入恶意SQL语句
2. 提交请求 |
基于深度学习的时尚搭配推荐应阻止恶意输入,返回错误提示 | 阻止并报警 | 未执行 |
ST02 | 跨站脚本攻击(XSS) |
1. 输入包含JavaScript代码的文本
2. 查看页面渲染 |
基于深度学习的时尚搭配推荐应过滤或转义输入,防止脚本执行 | 无脚本执行 | 未执行 |
四、兼容性测试用例
编号 | 测试用例名称 | 操作环境 | 预期结果 | 实际结果 | 测试状态 |
---|---|---|---|---|---|
CT01 | 浏览器兼容性 | Chrome, Firefox, Safari, Edge | 基于深度学习的时尚搭配推荐在各浏览器上正常显示和运行 | 兼容所有浏览器 | 未执行 |
CT02 | 移动设备适配 | iOS, Android设备 | 基于深度学习的时尚搭配推荐在不同分辨率设备上布局适应良好 | 自适应布局 | 未执行 |
基于深度学习的时尚搭配推荐部分代码实现
(附源码)基于mvc模式的基于深度学习的时尚搭配推荐研究与实现源码下载
- (附源码)基于mvc模式的基于深度学习的时尚搭配推荐研究与实现源代码.zip
- (附源码)基于mvc模式的基于深度学习的时尚搭配推荐研究与实现源代码.rar
- (附源码)基于mvc模式的基于深度学习的时尚搭配推荐研究与实现源代码.7z
- (附源码)基于mvc模式的基于深度学习的时尚搭配推荐研究与实现源代码百度网盘下载.zip
总结
在我的本科毕业论文《基于深度学习的时尚搭配推荐:一款基于Javaweb的创新应用》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时尚搭配推荐系统。通过这次实践,我不仅巩固了Servlet、JSP和MVC架构的知识,还掌握了数据库设计与优化、SpringBoot框架的运用。在项目开发过程中,基于深度学习的时尚搭配推荐的需求分析和问题解决锻炼了我的逻辑思维与团队协作能力。此外,对用户体验的关注让我理解了前端界面设计的重要性。总的来说,这次经历让我在理论与实践中实现了对Javaweb开发的全面理解,为未来职业生涯奠定了坚实基础。
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