SpringBoot+Vue 家政服务平台平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】

SpringBoot+Vue 家政服务平台平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】

摘要

随着社会经济的快速发展和人们生活水平的不断提高,家政服务需求日益增长,传统的家政服务模式已无法满足现代家庭的高效、便捷和个性化需求。互联网技术的普及为家政服务行业提供了新的发展机遇,通过线上平台整合服务资源,优化服务流程,提升用户体验成为行业趋势。家政服务平台通过数字化手段连接服务提供者和消费者,实现供需精准匹配,解决传统家政服务中信息不对称、服务质量参差不齐等问题。关键词:家政服务、互联网平台、供需匹配、数字化管理。

本项目基于SpringBoot和Vue技术栈开发了一款高效、易用的家政服务平台,采用前后端分离架构,后端使用SpringBoot框架实现RESTful API,前端通过Vue.js构建动态交互界面。系统主要功能包括用户注册登录、服务分类展示、在线预约、订单管理、支付集成、评价反馈等。数据库采用MySQL存储数据,通过MyBatis-Plus实现高效数据操作。平台注重用户体验和服务质量,支持多角色管理(用户、家政人员、管理员),并引入智能推荐算法优化服务匹配。关键词:SpringBoot、Vue.js、RESTful API、智能推荐、多角色管理。

数据表设计

用户信息数据表

用户信息数据表用于存储平台注册用户的个人资料,包括基本信息、联系方式及账户状态。用户ID是该表的主键,注册时间通过函数自动生成,确保数据唯一性和完整性。结构表如表3-1所示。

字段名数据类型允许空值描述
user_idBIGINT用户唯一标识(主键)
user_nameVARCHAR(50)用户昵称
user_phoneVARCHAR(20)手机号
user_emailVARCHAR(50)邮箱
user_passwordVARCHAR(100)加密密码
user_avatarVARCHAR(200)头像URL
register_timeDATETIME注册时间
account_statusTINYINT账户状态(0/1)
服务订单数据表

服务订单数据表记录用户预约家政服务的详细信息,包括服务类型、时间、价格及状态。订单ID为主键,创建时间由系统自动生成。结构表如表3-2所示。

字段名数据类型允许空值描述
order_idBIGINT订单唯一标识(主键)
user_idBIGINT关联用户ID
service_typeVARCHAR(50)服务类型
order_timeDATETIME预约时间
order_priceDECIMAL(10,2)订单金额
order_statusTINYINT状态(0待支付/1已支付)
create_timeDATETIME订单创建时间
家政人员数据表

家政人员数据表存储服务提供者的专业信息,包括技能、经验和评价分数。人员ID为主键,入职时间由系统记录。结构表如表3-3所示。

字段名数据类型允许空值描述
staff_idBIGINT人员唯一标识(主键)
staff_nameVARCHAR(50)真实姓名
staff_skillVARCHAR(100)技能标签
staff_experienceINT工作经验(年)
staff_ratingDECIMAL(3,2)平均评分
join_timeDATETIME入职时间
is_availableTINYINT是否可接单(0/1)

博主介绍:

💼 毕业设计解决方案
构建完整的毕业设计生态支撑体系,为学生提供从选题到交付的全链路技术服务: 技术选题库

微信小程序生态:精选100个符合市场趋势的前沿选题 Java企业级应用:汇集500个涵盖主流技术栈的实战选题
项目案例资源池:3000+经过验证的企业级项目案例

🏗️ 专业技术服务

技术路线规划:基于行业发展趋势和个人技术背景,制定差异化的技术成长路径 架构设计咨询:运用企业级开发标准,指导构建高可用、可扩展的系统架构
技术选型决策:结合项目特点和技术生态,提供最优的技术栈选择建议

详细视频演示

请联系我获取更详细的演示视频

系统介绍:

直接拿走,意外获得200多套代码,需要的滴我SpringBoot+Vue 家政服务平台平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】(可提供说明文档(通过AIGC

功能参考截图:

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

文档参考:

在这里插入图片描述

技术架构栈

🔧 后端技术:Spring Boot
Spring Boot 作为现代Java企业级开发的核心框架,以其**“约定优于配置”**的设计哲学重新定义了应用开发模式。 核心特性解析:

零配置启动:集成自动配置机制,大幅减少XML配置文件编写 嵌入式服务器:内置Tomcat/Jetty/Undertow,支持独立JAR包部署
生产就绪:集成Actuator监控组件,提供健康检查、指标收集等企业级特性 微服务友好:天然支持分布式架构,与Spring
Cloud生态无缝集成

开发优势:
通过Starter依赖体系和智能自动装配,开发者可将精力完全聚焦于业务逻辑实现,而非底层基础设施搭建。单一可执行JAR的部署模式极大简化了运维流程。
🎨 前端技术:Vue.js
Vue.js 以其渐进式框架设计和卓越的开发体验,成为现代前端开发的首选解决方案。 技术亮点:

响应式数据流:基于依赖追踪的响应式系统,实现高效的视图更新 组件化架构:单文件组件(SFC)设计,实现样式、逻辑、模板的完美封装
灵活的渐进式设计:可从简单的视图层库扩展至完整的SPA解决方案 丰富的生态系统:Vue Router、Vuex/Pinia、Vue
CLI等官方工具链完备

开发效率:
直观的模板语法结合强大的指令系统,让复杂的用户交互变得简洁明了。优秀的TypeScript支持和开发者工具,为大型项目提供可靠的开发保障。

核心代码

 package com.controller; import java.util.Arrays; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.Map; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import com.annotation.IgnoreAuth; import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper; import com.entity.TokenEntity; import com.entity.UsersEntity; import com.service.TokenService; import com.service.UsersService; import com.utils.CommonUtil; import com.utils.MPUtil; import com.utils.PageUtils; import com.utils.R; import com.utils.ValidatorUtils; /** * 登录相关 */ @RequestMapping("users") @RestController public class UsersController{ @Autowired private UsersService userService; @Autowired private TokenService tokenService; /** * 登录 */ @IgnoreAuth @PostMapping(value = "/login") public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) { UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username)); if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) { return R.error("账号或密码不正确"); } String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole()); return R.ok().put("token", token); } /** * 注册 */ @IgnoreAuth @PostMapping(value = "/register") public R register(@RequestBody UsersEntity user){ // ValidatorUtils.validateEntity(user); if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) { return R.error("用户已存在"); } userService.insert(user); return R.ok(); } /** * 退出 */ @GetMapping(value = "logout") public R logout(HttpServletRequest request) { request.getSession().invalidate(); return R.ok("退出成功"); } /** * 密码重置 */ @IgnoreAuth @RequestMapping(value = "/resetPass") public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){ UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username)); if(user==null) { return R.error("账号不存在"); } user.setPassword("123456"); userService.update(user,null); return R.ok("密码已重置为:123456"); } /** * 列表 */ @RequestMapping("/page") public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UsersEntity user){ EntityWrapper<UsersEntity> ew = new EntityWrapper<UsersEntity>(); PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params)); return R.ok().put("data", page); } /** * 列表 */ @RequestMapping("/list") public R list( UsersEntity user){ EntityWrapper<UsersEntity> ew = new EntityWrapper<UsersEntity>(); ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( user, "user")); return R.ok().put("data", userService.selectListView(ew)); } /** * 信息 */ @RequestMapping("/info/{id}") public R info(@PathVariable("id") String id){ UsersEntity user = userService.selectById(id); return R.ok().put("data", user); } /** * 获取用户的session用户信息 */ @RequestMapping("/session") public R getCurrUser(HttpServletRequest request){ Long id = (Long)request.getSession().getAttribute("userId"); UsersEntity user = userService.selectById(id); return R.ok().put("data", user); } /** * 保存 */ @PostMapping("/save") public R save(@RequestBody UsersEntity user){ // ValidatorUtils.validateEntity(user); if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) { return R.error("用户已存在"); } userService.insert(user); return R.ok(); } /** * 修改 */ @RequestMapping("/update") public R update(@RequestBody UsersEntity user){ // ValidatorUtils.validateEntity(user); UsersEntity u = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())); if(u!=null && u.getId()!=user.getId() && u.getUsername().equals(user.getUsername())) { return R.error("用户名已存在。"); } userService.updateById(user);//全部更新 return R.ok(); } /** * 删除 */ @RequestMapping("/delete") public R delete(@RequestBody Long[] ids){ userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids)); return R.ok(); } } 

文章下方名片联系我即可~

✌💗大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看✌💗
👇🏻获取联系方式👇🏻
精彩专栏推荐订阅:在下方专栏👇🏻

Read more

Nunchaku FLUX.1 CustomV3实战案例:为AR应用生成带透视校准的3D风格参考图

Nunchaku FLUX.1 CustomV3实战案例:为AR应用生成带透视校准的3D风格参考图 1. 引言:当AR设计遇上AI绘图 想象一下,你正在为一个增强现实(AR)应用设计一个虚拟家具。你需要一张参考图,这张图不仅要展示家具的3D形态,还要有精确的透视关系,确保它在真实环境中看起来“站得住脚”。传统方法可能需要3D建模、渲染,耗时耗力。 今天,我们用一个实战案例,看看如何用 Nunchaku FLUX.1 CustomV3 这个AI绘图工具,快速生成一张符合AR应用需求的、带有准确透视的3D风格参考图。整个过程,从想法到成品,可能只需要几分钟。 简单来说,Nunchaku FLUX.1 CustomV3是一个专门优化过的文生图工作流程。它基于强大的FLUX.1-dev模型,并融合了FLUX.1-Turbo-Alpha和Ghibsky Illustration LoRAs等技术,目的就是生成质量更高、细节更丰富的图片。对于需要精确视觉表达的AR、游戏或产品设计领域,它是个非常趁手的工具。 2.

实现Python将csv数据导入到Neo4j

实现Python将csv数据导入到Neo4j

目录 一、获取数据集 1.1 获取数据集 1.2 以“记事本”方式打开文件 1.3  另存为“UTF-8”格式文件 1.4 选择“是” 二、 打开Neo4j并运行 2.1 创建新的Neo4j数据库 2.2 分别设置数据库名和密码 编辑 2.3 启动Neo4j数据库 2.4 打开Neo4j数据库  2.5 运行查看该数据库是否为空 三、打开Python创建项目  3.1 创建一个包,存项目 3.2 创建一个项目 3.3 检查自己的依赖是否完全

宇树科技机器人核心技术

宇树科技机器人核心技术

前言 宇树科技作为全球足式/人形机器人领域的标杆企业,其技术体系覆盖消费级(Go2)、工业级(B2)、人形(G1/H1)全产品线,以“硬件自研+软件全栈+AI赋能”构建核心壁垒。本文不仅拆解宇树机器人的关键技术(单硬件、单软件、软硬件协同、AI+),还配套就业技能图谱、学习路线与工具推荐,适合机械、电子、计算机、AI领域开发者/求职者参考。 一、宇树科技机器人核心技术全景(附插图建议) 宇树的技术体系可概括为“四层金字塔结构”,从下到上实现“能运动→会运动→智能运动”的进阶: 技术层级核心定位代表技术应用价值底层硬件机器人“躯体骨架”自研伺服电机、分层计算平台、4D激光雷达保障运动性能与环境适配性全栈软件机器人“智慧大脑”MPC/WBC控制算法、SLAM感知融合、ROS2中间件实现精准控制与灵活交互软硬件协同机器人“神经中枢”实时控制闭环、

GraphRAG论文阅读:From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization

文章链接:https://arxiv.org/abs/2404.16130 从局部到全局:一种面向查询聚焦摘要生成的GraphRAG方法 摘要 利用检索增强生成(RAG)从外部知识源检索相关信息,使大语言模型(LLMs)能够回答关于私有和/或先前未见过的文档集合的问题。然而,针对整个文本语料库的全局性问题,例如“数据集中的主要主题是什么?”,RAG则无法胜任,因为这本质上是一个查询聚焦的摘要生成(QFS)任务,而非显式的检索任务。同时,先前的QFS方法无法扩展到典型RAG系统索引的文本数量。为了结合这些不同方法的优势,我们提出了GraphRAG,一种基于图的方法,用于在私有文本语料库上进行问答,该方法能随用户问题的广泛性和源文本的数量而扩展。我们的方法使用LLM分两个阶段构建图索引:首先,从源文档中推导出实体知识图谱;然后,为所有紧密相关的实体组预先生成社区摘要。给定一个问题,每个社区摘要被用于生成部分回答,然后所有这些部分回答再次汇总成一个最终回答返回给用户。对于在约100万标记范围内的数据集上的一类全局意义构建问题,我们表明,与传统的RAG基线相比,GraphRAG在生成答