web大作业_基于javaweb+Mysql的基于深度学习的欺诈电话识别

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在信息化社会飞速发展的今天，基于深度学习的欺诈电话识别作为JavaWeb技术的重要应用，已经深入到日常生活的各个领域。本论文旨在探讨并实现一款基于JavaWeb的基于深度学习的欺诈电话识别系统，以提升业务处理效率和用户体验。首先，我们将介绍基于深度学习的欺诈电话识别的背景及意义，阐述其在现代互联网环境中的重要地位。接着，详细分析系统需求，设计包括前端用户界面和后端服务器架构。随后，利用Java语言和相关Web框架（如Spring Boot、Hibernate）进行开发，并结合数据库技术实现数据存储与检索。最后，对系统进行测试与优化，确保基于深度学习的欺诈电话识别功能的稳定性和性能。此研究不仅锻炼了JavaWeb开发技能，也为同类项目的实践提供了参考。

基于深度学习的欺诈电话识别系统架构图/系统设计图

基于深度学习的欺诈电话识别技术框架

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能支持多平台应用，既可构建桌面应用程序，也能创建网络应用程序。它以其核心机制——变量，来管理和操作数据，这些变量在内存中存储，从而关联到计算机安全领域。由于Java对内存的间接操作，它具备了一定的抵御针对Java程序的病毒能力，提升了软件的安全性和持久性。此外，Java的动态运行特性赋予了它强大的灵活性。程序员不仅可以利用预设的基础类库，还能自定义和重写类，以扩展其功能。这种特性使得Java成为模块化开发的理想选择，开发者可以封装常用功能为独立模块，在不同的项目中便捷地复用，只需在需要的地方调用相应的方法即可。这样的设计哲学极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于它的特性使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效运行的特质，与Oracle、DB2等大型数据库相比，显得更为简洁且快速。特别是对于实际的租赁环境需求，MySQL能够提供适宜的解决方案，主要得益于其低成本和开源的特性，这无疑是选择它的决定性因素。

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与服务器进行交互。这种架构模式在当前时代依然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发过程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而客户端仅需标准的浏览器即可运行，降低了对用户设备性能的要求。这不仅降低了用户的硬件投入成本，尤其在大规模用户群体中，经济效益尤为显著。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的数据安全性和可访问性。用户无论身处何地，只要有网络连接，就能便捷地获取所需信息和资源，增强了系统的灵活性和可用性。再者，考虑到用户体验，人们已习惯于通过浏览器浏览和获取各类信息，若需要安装专门的软件才能访问特定功能，可能会引起用户的抵触感和不安全感。因此，从操作简便性和用户接受度的角度出发，B/S架构依然是许多设计项目的首选方案。

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，以实现服务器端的数据处理和逻辑控制。在运行时，JSP页面由服务器执行，将其中的Java代码翻译并转化为普通的HTML，随后将这个静态化的HTML发送给用户浏览器展示。这种机制使得JSP成为构建具有丰富交互特性的Web应用的有效工具。在JSP的背后，Servlet扮演着核心支撑的角色。实际上，JSP文件在服务器上会被编译为Servlet类，这是一个遵循特定规范的Java程序，专门用于接收和处理HTTP请求，并生成相应的响应。Servlet为JSP提供了强大的功能基础，确保了其在Web开发领域的灵活性和效率。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织和解耦不同功能模块。该模式提升了系统的可维护性、扩展性和模块化。Model组件专注于应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理。View部分则构成了用户与应用交互的界面，展示由Model提供的信息，并允许用户进行操作，其形态可多样，如GUI、网页或命令行界面。Controller作为中介，接收并处理用户输入，协调Model和View之间的通信，它根据用户请求从Model获取数据，并指示View更新以呈现结果。通过MVC模式，各组件的职责明确，降低了代码的复杂度，从而增强了代码的可维护性。

基于深度学习的欺诈电话识别项目-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

基于深度学习的欺诈电话识别数据库表设计

qizha_USER 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
id	INT	11	NOT NULL	用户ID，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，唯一标识用户
password	VARCHAR	64	NOT NULL	用户密码，加密存储
email	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，用于基于深度学习的欺诈电话识别的相关通知
phone	VARCHAR	15	NULL	用户电话，可选
create_time	TIMESTAMP		NOT NULL	用户创建时间
update_time	TIMESTAMP		NOT NULL	最后修改时间

qizha_LOG 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
id	INT	11	NOT NULL	操作日志ID，主键
user_id	INT	11	NOT NULL	操作用户ID，外键关联qizha_USER表的id
operation	VARCHAR	200	NOT NULL	操作描述，例如“登录基于深度学习的欺诈电话识别”、“更新个人信息”等
ip_address	VARCHAR	45	NOT NULL	操作时的IP地址
create_time	TIMESTAMP		NOT NULL	日志创建时间

qizha_ADMIN 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
id	INT	11	NOT NULL	管理员ID，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，唯一标识
password	VARCHAR	64	NOT NULL	管理员密码，加密存储
role	ENUM		NOT NULL	角色（如：admin、moderator），定义在基于深度学习的欺诈电话识别中的权限级别
create_time	TIMESTAMP		NOT NULL	管理员创建时间
update_time	TIMESTAMP		NOT NULL	最后修改时间

qizha_CORE_INFO 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
key	VARCHAR	50	NOT NULL	核心信息键，如"system_name"、"version"等，唯一标识不同的核心信息
value	VARCHAR	200	NOT NULL	关联的值，如"Awesome 基于深度学习的欺诈电话识别"、"v1.0"等，描述基于深度学习的欺诈电话识别的核心属性或配置
description	TEXT		NULL	关键信息的详细描述
create_time	TIMESTAMP		NOT NULL	信息创建时间
update_time	TIMESTAMP		NOT NULL	最后修改时间

基于深度学习的欺诈电话识别系统类图

基于深度学习的欺诈电话识别前后台

基于深度学习的欺诈电话识别前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的欺诈电话识别后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的欺诈电话识别测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的欺诈电话识别测试用例

I. 前提条件

系统环境: Java 8, Spring Boot 2.x, MySQL 5.7
基于深度学习的欺诈电话识别数据库表已创建并填充基础数据
用户已成功登录，具备操作基于深度学习的欺诈电话识别的权限

II. 功能测试用例

1. 添加基于深度学习的欺诈电话识别

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	输入基于深度学习的欺诈电话识别相关信息并提交	新基于深度学习的欺诈电话识别记录保存成功，页面显示“添加成功”提示
TC1.2	空输入或输入非法字符	系统提示错误，基于深度学习的欺诈电话识别未添加

2. 查看基于深度学习的欺诈电话识别

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	在列表页点击基于深度学习的欺诈电话识别ID	显示基于深度学习的欺诈电话识别详细信息
TC2.2	查找不存在的基于深度学习的欺诈电话识别ID	系统提示“基于深度学习的欺诈电话识别不存在”

3. 修改基于深度学习的欺诈电话识别

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	选择基于深度学习的欺诈电话识别并修改信息，保存	基于深度学习的欺诈电话识别信息更新成功，页面提示“更新成功”
TC3.2	修改时输入非法数据	系统提示错误，基于深度学习的欺诈电话识别信息未更新

4. 删除基于深度学习的欺诈电话识别

序号	测试步骤	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	选中基于深度学习的欺诈电话识别并确认删除	基于深度学习的欺诈电话识别从列表中消失，提示“删除成功”
TC4.2	尝试删除不存在的基于深度学习的欺诈电话识别	系统提示“基于深度学习的欺诈电话识别不存在，无法删除”

III. 性能测试用例

TP1：并发10用户添加/查看/修改/删除基于深度学习的欺诈电话识别，检查系统响应时间和数据一致性。

IV. 安全性测试用例

TS1：尝试越权访问其他用户的基于深度学习的欺诈电话识别，确保无权限操作被阻止。

V. 兼容性测试用例

TC5：在不同浏览器（Chrome, Firefox, Safari）和操作系统（Windows, macOS, Linux）上测试基于深度学习的欺诈电话识别管理功能的正常运行。

VI. 回归测试

每次功能更新后，执行所有相关测试用例以确保基于深度学习的欺诈电话识别信息管理功能的稳定性。

基于深度学习的欺诈电话识别部分代码实现