项目名
基于SpringBoot的springboot“一分钟”寝室小卖部系统
技术栈
SpringBoot+Vue+MySQL+Maven
文章目录
- 一、环境介绍
- 1.1 运行环境
- 二、系统介绍
- 2.1 项目介绍
- 三、系统展示
- 3.1部分功能图文展示
- 四、部分代码设计
- 4.1.部分代码如下:
- 五、结束语
一、环境介绍
1.1 运行环境
开发语言:Java
数据库:MySQL
系统架构:B/S
后端:SpringBoot(MyBatis)
前端:Vue
工具:IDEA,JDK1.8,Maven
二、系统介绍
2.1 项目介绍
在如今快节奏的校园生活中,学生群体对于便利性的需求日益增加。尤其是在寝室这样的生活密集区域,传统的购物方式已不能满足他们的需求。基于SpringBoot框架开发的"一分钟"寝室小卖部系统,正是为了解决这一问题而诞生。SpringBoot是一个开源的Java基础框架,用于创建独立、生产级的基于Spring框架的应用程序。它简化了基于Spring的应用开发,使得开发者可以快速启动和运行Spring应用程序。
随着科技的不断进步,数字化转型已经成为各行各业的发展趋势。在教育领域,数字化不仅提高了教学效率,也为校园生活带来了极大的便利。"一分钟"寝室小卖部系统正是在这样的背景下应运而生,它通过提供一个在线平台,让学生能够快速、方便地购买到所需的商品,从而节省了他们宝贵的时间和精力。系统的设计初衷是利用现代信息技术,实现商品的即时配送服务,让学生在寝室内就能享受到如同在家一般的购物体验。
此外,该系统还具有重要的社会意义。它不仅能够为学生提供更加便捷的生活服务,还能够促进校园经济的内循环,带动校园创业氛围。通过这个平台,学生可以参与到商品的推荐、评价等环节,增加互动性,同时也能够激发学生的创业思维和实践能力。对于商家而言,"一分钟"寝室小卖部系统提供了一个低成本、高效率的销售渠道,有助于他们更好地了解学生需求,优化商品结构,提高服务质量。
综上所述,"一分钟"寝室小卖部系统以其高效、便捷的服务特点,不仅满足了学生群体的生活需求,也推动了校园数字化转型的进程,具有深远的社会和经济意义。随着系统的不断完善和发展,它有望成为校园生活中不可或缺的一部分,为构建智能化、人性化的校园环境贡献力量。
三、系统展示
3.1部分功能图文展示
【Java毕设选题推荐】基于SpringBoot的springboot“一分钟”寝室小卖部系统
四、部分代码设计
4.1.部分代码如下:
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper; import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import java.util.List; @RestController @RequestMapping("/goods") public class GoodsController { @Autowired private GoodsService goodsService; // 获取商品列表 @GetMapping("/list") public List<Goods> getGoodsList() { return goodsService.list(); } // 分页获取商品列表 @GetMapping("/page") public Page<Goods> getGoodsPage( @RequestParam(defaultValue = "1") Integer current, @RequestParam(defaultValue = "10") Integer size) { return goodsService.page(new Page<>(current, size)); } // 根据条件查询商品 @GetMapping("/search") public List<Goods> searchGoods(GoodsQuery query) { QueryWrapper<Goods> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); if (query.getName() != null) { queryWrapper.like("name", query.getName()); } if (query.getMinPrice() != null) { queryWrapper.ge("price", query.getMinPrice()); } if (query.getMaxPrice() != null) { queryWrapper.le("price", query.getMaxPrice()); } return goodsService.list(queryWrapper); } // 添加商品 @PostMapping("/add") public boolean addGoods(@RequestBody Goods goods) { return goodsService.save(goods); } // 更新商品信息 @PutMapping("/update") public boolean updateGoods(@RequestBody Goods goods) { return goodsService.updateById(goods); } // 删除商品 @DeleteMapping("/delete/{id}") public boolean deleteGoods(@PathVariable Integer id) { return goodsService.removeById(id); } } class GoodsQuery { private String name; private Integer minPrice; private Integer maxPrice; // Getters and Setters public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public Integer getMinPrice() { return minPrice; } public void setMinPrice(Integer minPrice) { this.minPrice = minPrice; } public Integer getMaxPrice() { return maxPrice; } public void setMaxPrice(Integer maxPrice) { this.maxPrice = maxPrice; } }根据最近的行业调研和招聘数据,AI的发展确实对Java工程师提出了新挑战,但也带来了明确的转型机遇。其现状可概括为:市场分化明显,初级岗位收缩,但“Java+AI”的复合型人才需求正在崛起。
🛠️ 给Java工程师的转型行动建议
转变核心角色定位
- 目标应从“业务代码实现者”转向 “智能系统构建者” 或 “AI与业务的中枢架构师” 。这意味着你的核心价值在于设计能容纳AI能力的系统、确保其稳定高效运行,并深刻理解业务以找到AI的最佳落地场景
构建“Java + AI”双技能栈:
巩固Java深度:深入JVM性能调优、分布式系统设计,这是你区别于纯AI算法工程师的基石。
学习AI应用层技术:不必从零开始研究算法。优先学习如何使用AI工具和框架,例如:
Prompt Engineering(提示词工程):高效驱动大模型的关键技能。
AI应用框架:学习 LangChain4J、Spring AI 等,掌握在Java中集成和调度AI模型的方法。
向量数据库:了解Milvus等,这是构建AI语义搜索、推荐系统的基础。
从“用AI辅助编程”开始实践
- 立即在日常工作中使用GitHub Copilot等工具,亲身体验其如何改变工作流。同时,警惕过度依赖,将节约出的时间用于更高层的设计和优化工作。
选择垂直领域深耕
- 将你的Java经验与某个行业(如金融、医疗、工业物联网)结合,成为既懂行业业务又懂AI落地解决方案的专家,这会形成强大的竞争壁垒。
因此捕获AI,掌握技术是关键,让AI成为我们最便利的工具.
一定要把现有的技术和大模型结合起来,而不是抛弃你们现有技术!掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地!大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇!
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L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。
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L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
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L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。
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