
Spring Boot 电影院后台管理系统设计与实现
本项目是一个基于 Spring Boot 和 Vue 的电影院后台管理系统,采用前后端分离架构。系统包含前台用户功能(登录注册、电影浏览、选座购票、个人中心)和后台管理功能(影院、电影、影厅、排片、用户及权限管理)。技术栈涵盖 JDK 17、Spring Security、MyBatis、Redis、MySQL 及 ElementUI。项目适合作为毕业设计或初学者的练手实践,涵盖了完整的业务逻辑与核心代码实现。

本项目是一个基于 Spring Boot 和 Vue 的电影院后台管理系统,采用前后端分离架构。系统包含前台用户功能(登录注册、电影浏览、选座购票、个人中心)和后台管理功能(影院、电影、影厅、排片、用户及权限管理)。技术栈涵盖 JDK 17、Spring Security、MyBatis、Redis、MySQL 及 ElementUI。项目适合作为毕业设计或初学者的练手实践,涵盖了完整的业务逻辑与核心代码实现。

设计并实现了基于 SpringBoot 框架的高校大学生图书馆借阅分析统计系统。系统采用 B/S 架构,后端使用 Java 语言及 SpringBoot 框架,数据库选用 MySQL,前端结合 HTML、JavaScript 等技术。主要功能包括用户管理、图书信息管理、借阅管理、留言管理等模块。通过该系统可实现图书信息的实时更新、审核及模糊查询,解决传统图书馆管理中信息共享不足、效率低下的问题。系统经过测试验证,基本功能完善,具有一定的…

基于 WebGIS 技术,整合百度天气接口与空间地理数据,对中国十大火炉城市的体感温度进行实证分析。通过后端 MyBatis Plus 查询关联天气与行政区划信息,前端 Leaflet 渲染展示。结果显示长三角地区如杭州、南京、南昌体感温度较高,处于蒸烤模式;而重庆和西安体感相对舒适。该方案为城市热环境评估及规划提供了数据支持。

基于 Java 后端与 Leaflet 前端构建湖南省道路长度 WebGIS 系统的实践。通过 PostGIS 空间数据库存储道路及行政区划数据,利用 MyBatis Plus 实现空间检索查询,结合 MVC 架构提供 API 接口。前端使用 Leaflet 加载 GeoJSON 数据,根据道路里程分级渲染地图颜色并展示各地市信息。系统实现了省域道路长度的可视化展示与分析,为交通规划提供参考。

阿里推出支持 JetBrains 全系的 AI 编程插件 Qoder,定位为 Agentic 编码平台。相比通义灵码,Qoder 强调记忆感知与多模型自动路由,支持 Claude、GPT 等。提供 Agent 模式与 Quest 模式(Spec First)。价格较 Cursor Pro 低,新用户首购优惠。适合不想切换 IDE 的 JetBrains 用户及 Java/Go/Rust 开发者。存在执行速度较慢、生态尚不完善等问题。

Neo4j 是一款原生图数据库,采用节点 - 关系 - 属性结构存储数据。详细演示了在 Windows 10/11 系统上安装 Neo4j 社区版的完整流程。主要步骤包括:配置 JDK 21 环境变量以确保运行环境;从官网下载 Windows 版本压缩包并解压;设置 Neo4j 路径变量并验证版本;通过控制台模式启动服务并在浏览器中修改默认密码;最后将 Neo4j 注册为系统服务以实现开机自启和后台稳定运行。操作完成后,可通过 Cyph…

介绍如何利用 AI 工具(如通义灵码、DeepSeek)辅助学习 Java。内容涵盖开发环境搭建(IDEA、VS Code、JDK 配置)、Java 基础语法(变量、常量、运算符、流程控制)、数组操作及面向对象编程核心概念(类、对象、封装、继承、多态)。通过计算器、猜数字游戏等实战案例,展示如何借助 AI 生成代码并理解原理,适合零基础初学者快速入门。

在 IntelliJ IDEA 中集成多种 AI 编程助手的方法,涵盖 GitHub Copilot、DeepSeek 及 GPT-4o Mini。内容包括插件安装步骤、API Key 配置流程、模型参数设置及不同工具的对比分析。通过 CodeGPT 插件可实现多模型统一管理,支持云端 API 调用与本地部署方案,帮助开发者根据实际需求提升编码效率。

介绍大疆行业开发体系的三大核心能力:MSDK 移动端开发、PSDK 负载硬件开发及上云 API 云端集成。MSDK 封装了飞行控制等 60+ 功能,支持 Android 快速构建无人机控制 App;PSDK 允许开发者通过 UART/CAN 接口集成传感器等负载设备;上云 API 基于 MQTT/HTTPS 协议实现数据同步与远程调度。文章提供了环境准备、代码示例及官方资源链接,涵盖从入门到生态认证的全流程,适用于电力巡检、农业植保等行…

Java Web 开发的基础知识,从 Tomcat 和 Servlet 的概念及生命周期入手,对比了原生 Servlet 开发与 Spring 框架的差异。重点讲解了 Spring Boot 的特性及 Spring Web MVC 的核心注解,包括 RequestMapping、RequestBody、RequestParam、PathVariable 等参数绑定方式,以及 Controller、ResponseBody 和 RestC…

基于 SpringBoot、Vue 和 MySQL 构建的校友网信息管理系统。系统包含校友信息管理、新闻动态、活动管理等模块,支持多角色权限控制。后端采用 RESTful API 接口,前端使用 Vue.js 实现动态渲染。文章提供了数据表结构定义及用户管理核心代码示例,适合用于毕业设计或企业级应用开发参考。

一个基于 SpringBoot2 和 Vue3 的桂林旅游景点导游平台系统。系统采用前后端分离架构,后端使用 MyBatis-Plus 和 MySQL8.0,前端利用 Vue3 响应式特性。主要功能包括景点信息展示、用户评论管理、路线推荐及订单管理。文章详细阐述了系统架构、技术栈选型以及核心数据表设计,旨在为游客提供一站式旅游服务,提升体验便捷性与个性化。

Spring 框架提供统一的资源加载机制,支持从类路径、文件系统、网络地址及 Web 容器读取配置。常见方式包括:Classpath(打包内配置)、File System(外部文件)、URL(远程资源)、ServletContext(Web 项目)及 classpath*(通配符扫描)。Classpath 适用于常规开发;File 适合生产环境动态修改;URL 用于分布式配置中心;ServletContext 用于传统 Web 初始化;…

介绍开源 Web 报表工具积木报表(JimuReport)的快速入门方法。内容涵盖环境准备(JDK、MySQL、Docker 部署)、首个报表创建流程(登录、数据源配置、拖拽设计)、进阶功能(图表集成、参数传递、分组汇总、导出打印)以及性能优化与最佳实践。通过零编码的拖拽操作和 SQL 查询,用户可快速构建专业数据报表,支持多种数据库及中国式复杂报表需求。
通过一个完整项目,详解基于 WebRTC、Java(SpringBoot + Netty)和 Vue 的点对点视频聊天实现。内容涵盖 WebRTC 核心概念(SDP、ICE、STUN)、信令服务器架构设计、后端 Netty WebSocket 服务搭建以及前端 Vue 交互逻辑。旨在帮助开发者理解实时音视频通信原理,掌握从信令交换到媒体流传输的全流程开发。

WebLogic 是 Oracle 开发的企业级 Java EE 应用服务器,支持高可用性与安全性。介绍其核心功能如 Java EE 支持、集群负载均衡等,并详细说明三种登录方式:Web 控制台、WLST 命令行工具及 REST API。此外,涵盖常见登录问题如端口占用、密码遗忘、防火墙及 SSL 证书的解决方案,帮助管理员高效维护 WebLogic 环境。

介绍飞算 JavaAI 插件的安装与使用。通过 IDEA 安装插件后,可利用智能引导功能完成需求分析、接口设计、表结构设计及源码生成。示例展示了基于自然语言指令生成拼图游戏项目的过程,涵盖启动初始化、图形界面展示及图片处理逻辑。此外,工具还提供 SQL Chat、工具箱及智能对话等功能辅助开发。该工具专注于 Java 开发全流程,支持文本或语音输入需求,能自动生成完整工程源码。

一个基于 SpringBoot、Vue 和 MyBatis 的企业级农产品直卖平台。系统旨在解决传统农产品流通环节多、信息不对称的问题,通过数字化手段连接生产者与消费者。核心功能涵盖用户管理、商品展示、订单处理及支付集成。后端采用 SpringBoot 提供业务逻辑,前端使用 Vue.js 构建交互界面,MySQL 存储数据。数据库设计包含农户信息、商品信息和订单信息表,支持多角色登录与状态实时更新。

Web 自动化测试的核心概念、分类及金字塔模型,重点讲解了 WebDriver 驱动机制、WebDriverManager 工具管理以及 Selenium 框架在百度搜索场景下的实战应用。通过对比理想与实际的自动化投入产出比,阐述了底层单元测试与上层 UI 测试的互补关系,并提供了基于 Java 环境的配置与执行流程说明。
KAG 工程闭环实现方案,利用大模型从小说文本抽取知识图谱并导入 Neo4j。流程涵盖实体关系抽取、图数据库入库、Schema 探测、Cypher 生成与预检修复、以及基于 Recall@5 的召回评测。通过 JUnit 测试类组织代码,解决 RAG 在典故情节类问题上的召回不稳定痛点,结合结构化图谱定位章回证据,最终实现图谱问答。关键经验包括必须提供真实 Schema 给 LLM 生成 Cypher,以及执行 EXPLAIN 预检自动…