基于Java+SpringBoot+SSM闲置物品循环交易保障系统(源码+LW+调试文档+讲解等)/闲置物品交易系统/循环交易平台/物品循环利用系统/交易保障机制/闲置物品处理系统/循环交易保障

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本文项目技术选型介绍

前端:Spring+SpringMVC+Mybatis
后端:SpringBoot+Mybatis
数据库:MySQL、SQLServer
开发工具:IDEA、Eclipse、Navicat等
✌关于毕设项目技术实现问题讲解也可以给我留言咨询!!!

详细视频演示

请联系博主获取更详细的演示视频-源码编号4472

具体实现截图

框架介绍

前端技术介绍

SSM 框架在程序设计中具有不可替代的地位。它不仅提供了丰富的功能和强大的性能,还能够提高开发效率、降低维护成本。无论是大型企业级项目还是小型应用开发,SSM 都能为程序设计者提供可靠的技术支持,助力实现高质量的软件产品。后端技术介绍

在程序设计中,Spring Boot 提供了强大的嵌入式服务器支持。无论是 Tomcat、Jetty 还是 Undertow,都可以轻松集成到项目中。这使得程序的部署变得极为简单,无需额外配置复杂的服务器环境。开发者可以快速将应用打包成可执行的 JAR 或 WAR 文件,方便进行部署和测试。

项目相近词(可忽略)

闲置物品交易系统、循环交易平台、物品循环利用系统、交易保障机制、闲置物品处理系统、循环交易保障、物品交易安全系统、

项目相关介绍

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系统测试

在程序设计中,系统测试是至关重要的环节。它就像是一座坚实的桥梁,连接着开发与实际应用。系统测试确保了程序的稳定性、可靠性和性能。在进行系统测试时,测试人员会模拟各种实际使用场景,从用户的角度出发去检验程序的每一个功能模块。例如,对于一个电商平台的程序设计,测试人员会测试商品搜索功能是否准确快速,购物车结算是否无误,订单处理流程是否顺畅等。同时,还会进行压力测试,模拟大量用户同时访问的情况,以确保服务器能够承受高并发的负载。只有经过严格的系统测试,程序才能在实际应用中稳定运行,为用户提供优质的服务。

部分核心代码

 @RestController @RequestMapping("/news") public class NewsController { @Autowired private NewsService newsService; /** * 后端列表 */ @RequestMapping("/page") public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,NewsEntity news, HttpServletRequest request){ EntityWrapper<NewsEntity> ew = new EntityWrapper<NewsEntity>(); PageUtils page = newsService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, news), params), params)); return R.ok().put("data", page); } /** * 前端列表 */ @IgnoreAuth @RequestMapping("/list") public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,NewsEntity news, HttpServletRequest request){ EntityWrapper<NewsEntity> ew = new EntityWrapper<NewsEntity>(); PageUtils page = newsService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, news), params), params)); return R.ok().put("data", page); } /** * 列表 */ @RequestMapping("/lists") public R list( NewsEntity news){ EntityWrapper<NewsEntity> ew = new EntityWrapper<NewsEntity>(); ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( news, "news")); return R.ok().put("data", newsService.selectListView(ew)); } /** * 查询 */ @RequestMapping("/query") public R query(NewsEntity news){ EntityWrapper< NewsEntity> ew = new EntityWrapper< NewsEntity>(); ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( news, "news")); NewsView newsView = newsService.selectView(ew); return R.ok("查询房屋租赁公告成功").put("data", newsView); } 

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AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建

AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建

AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建 作者:高瑞冬 本文目录 * AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建 * 一、MCP协议简介 * 二、创建MCP工具集 * 1. 获取MCP服务地址 * 2. 在FastGPT中创建MCP工具集 * 三、测试MCP工具 * 四、AI模型调用MCP工具 * 1. 调用单个工具 * 2. 调用整个工具集 * 五、私有化部署支持 * 1. 环境准备 * 2. 修改docker-compose.yml文件 * 3. 修改FastGPT配置 * 4. 重启服务 * 六、使用MCP-Proxy集成多个MCP服务 * 1. MCP-Proxy简介 * 2. 安装MCP-Proxy * 3. 配置MCP-Proxy * 4. 将MCP-Proxy与FastGPT集成 * 5. 高级配置

By Ne0inhk
【大模型实战篇】基于Claude MCP协议的智能体落地示例

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1. 背景         之前我们在《MCP(Model Context Protocol) 大模型智能体第一个开源标准协议》一文中,介绍了MCP的概念,虽然了解了其概念、架构、解决的问题,但还缺少具体的示例,来帮助进一步理解整套MCP框架如何落地。         今天我们基于claude的官方例子--获取天气预报【1】,来理解MCP落地的整条链路。 2. MCP示例         该案例是构建一个简单的MCP天气预报服务器,并将其连接到主机,即Claude for Desktop。从基本设置开始,然后逐步发展到更复杂的使用场景。         大模型虽然能力非常强,但其弊端就是内容是过时的,这里的过时不是说内容很旧,只是表达内容具有非实时性。比如没有获取天气预报和严重天气警报的能力。因此我们将使用MCP来解决这一问题。         构建一个服务器,该服务器提供两个工具:获取警报(get-alerts)和获取预报(get-forecast)。然后,将该服务器连接到MCP主机(在本例中为Claude for Desktop)。         首先我们配置下环

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基于腾讯云HAI + DeepSeek快速设计自己的个人网页

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前言:通过结合腾讯云HAI 强大的云端运算能力与DeepSeek先进的 AI技术,本文介绍高效、便捷且低成本的设计一个自己的个人网页。你将了解到如何轻松绕过常见的技术阻碍,在腾讯云HAI平台上快速部署DeepSeek模型,仅需简单几步,就能获取一个包含个人简介、技能特长、项目经历及联系方式等核心板块的响应式网页。 目录 一、DeepSeek模型部署在腾讯云HAI 二、设计个人网页 一、DeepSeek模型部署在腾讯云HAI 把 DeepSeek 模型部署于腾讯云 HAI,用户便能避开官网访问限制,直接依托腾讯云 HAI 的超强算力运行 DeepSeek-R1 等模型。这一举措不仅降低了技术门槛,还缩短了部署时间,削减了成本。尤为关键的是,凭借 HAI 平台灵活且可扩展的特性,用户能够依据自身特定需求定制专属解决方案,进而更出色地适配特定业务场景,满足各类技术要求 。 点击访问腾讯云HAI控制台地址: 算力管理 - 高性能应用服务 - 控制台 腾讯云高性能应用服务HAI已支持DeepSeek-R1模型预装环境和CPU算力,只需简单的几步就能调用DeepSeek - R1

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