ssm基于微信小程序的食堂窗口自助点餐系统源码调试讲解

news2024/9/21 5:27:43
1. 环境搭建
  • JDK 1.8:确保您的系统已安装JDK 1.8,并配置好环境变量。JDK 1.8 是目前很多Java项目仍在使用的稳定版本,适用于SSM框架。
  • Tomcat 7:安装并配置Tomcat 7作为您的Web服务器。Tomcat 7 支持Servlet 3.0和JSP 2.2,对于大多数SSM项目来说足够了。
  • MySQL 5.7:安装MySQL 5.7数据库,并创建相应的数据库和表结构。MySQL 5.7 提供了更好的性能、安全性和新功能。
  • Navicat 11:使用Navicat 11作为数据库管理工具,方便数据库的设计、管理和维护。
  • 开发软件:Eclipse、MyEclipse 或 IntelliJ IDEA 都是很好的选择,它们支持Maven并可以方便地集成SSM框架。
  • Maven 3.3.9:确保Maven已安装并配置好环境变量,用于项目的依赖管理和构建。
2. SSM框架
  • Spring:负责应用的上下文管理和依赖注入。
  • Spring MVC:作为MVC框架,处理HTTP请求和响应。
  • MyBatis:数据持久层框架,用于映射SQL语句和Java对象。
3. 项目结构
  • 典型的SSM项目结构包括src/main/java(Java源代码)、src/main/resources(配置文件和资源文件)、src/test/java(测试代码)等。
  • 配置文件可能包括applicationContext.xml(Spring配置文件)、mybatis-config.xml(MyBatis配置文件)、web.xml(Web应用部署描述符)等。
4. 访问路径
  • 您的后台管理页面访问路径为localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html,这意呀着您可能需要在Tomcat中部署一个Web应用,该应用内部包含静态文件或通过Spring MVC控制器转发到静态资源。
5. 管理员账号
  • 管理员账号abo和密码abo应配置在Spring Security或自定义的权限管理模块中,确保系统安全。

Android混合开发(uniapp)

1. 环境搭建
  • HBuilder X:安装HBuilder X作为开发环境,它支持uniapp框架的开发、调试和打包。
  • uniapp:一种使用Vue.js开发所有前端应用的框架,可以编译到iOS、Android、H5、以及各种小程序等多个平台。
2. 开发模式
  • 混合开发:uniapp允许您使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术来开发应用,然后通过原生壳(如DCloud提供的DCloud UniApp SDK)进行打包,实现接近原生应用的性能。
3. 交互与后端
  • 您的uniapp应用可以通过AJAX、Fetch API等方式与SSM框架的Java Web应用进行数据交互,获取或提交数据。
  • 确保您的Web服务接口是RESTful的,方便前端调用。
4. 调试与发布
  • 在HBuilder X中,您可以直接进行真机调试,查看应用在不同设备上的表现。
  • 打包发布时,可以选择生成iOS的IPA包或Android的APK包,并上传到相应的应用商店。

通过上述说明,您应该对如何使用SSM框架开发Java Web应用和如何使用uniapp进行Android混合开发有了更清晰的了解。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2080465.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

黑马JavaWeb开发笔记07——Ajax、Axios请求、前后端分离开发介绍、Yapi详细配置步骤

文章目录 前言一、Ajax1. 概述2. 作用3. 同步异步4. 原生Ajax请求(了解即可)5. Axios(重点)5.1 基本使用5.2 Axios别名(简化书写) 二、前后端分离开发1. 介绍1.1 前后台混合开发1.2 前后台分离开发方式&…

使用 OpenCV 组合和缩放多张图像

在图像处理领域,我们经常需要将多张小图像组合成一张大图。例如,将多张图像按一定布局排列在一起,或者创建一个缩略图画廊。在这篇博客中,我将向你展示如何使用 Python 的 OpenCV 库来完成这一任务。 代码 下面是一段完整的 Pyt…

计算物理精解【2】

文章目录 矢量运动矢量基础定义计算方法示例 矢量的分量二维空间中的矢量分量三维空间中的矢量分量分量的计算示例 参考文献 矢量运动 矢量 基础 矢量的分量是该矢量在相应轴上的投影。 a x a c o o s Q , a y a s i n Q a_xacoosQ,a_yasinQ ax​acoosQ,ay​asinQ求解矢…

【书生大模型实战营(暑假场)】进阶任务三 LMDeploy 量化部署实践闯关任务

进阶任务三 LMDeploy 量化部署实践闯关任务 任务文档视频 1 大模型部署基本知识 1.1 LMDeploy部署模型 定义 在软件工程中,部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域,模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说…

智能科技的浪潮:AI、ML、DL和CV的探索之旅

智能科技的浪潮:AI、ML、DL和CV的探索之旅 前言人工智能:智能科技的基石从专用到通用:AI的分类与演进机器学习:数据中的智慧算法的力量:经典与创新深度学习:解锁复杂性之门神经网络的深度:基础与…

Python网络爬虫模拟登录与验证解析

内容导读 使用Selenium模拟登录 使用Cookies登录网站 模拟表单登录网站 爬虫识别简单的验证码 实例解析 一、使用Selenium模拟登录 1、为什么要模拟登录 在互联网上存在大量需要登录才能访问的网站,要爬取这些网站,就需要学习爬虫的模拟登录。对…

Webpack中的自定义 loader 的简单实现

1.loader简单介绍 webpack 中 loader 是用于对模块的源代码进行转换(处理)的插件。例如 webpack 中常见的loader, css-loader、babel-loader。 2.自定义 loader 关于 loader: loader本质上是一个导出为函数的JavaScript模块&am…

故障诊断 | 基于小波时频图与Swin Transformer的轴承故障诊断方法(PyTorch)

文章目录 文章概述程序设计参考资料文章概述 基于小波时频图与Swin Transformer的轴承故障诊断方法 针对用传统的故障诊断方法难以对非线性非平稳的柴油机故障信号进行准确高效诊断的问题, 提出基于小波时频图与Swin Transformer的故障诊断方法。该方法可以有效结合小波时频分…

Qt (11)【Qt窗口 —— 对话框 | Qt内置对话框简介】

阅读导航 引言一、对话框1. 对话框的分类(1)模态对话框(2)非模态对话框 二、Qt内置对话框 引言 在上一篇文章中,我们深入探讨了Qt框架中窗口的基本构建块,它们共同构成了Qt应用程序中用户界面(…

RACL: Adversarially Robust Neural Architectures

RACL: 对抗鲁棒网络架构 论文链接:https://arxiv.org/abs/2009.00902v2 Abstract 深度神经网络(DNN)容易受到对抗性攻击。现有的方法致力于开发各种鲁棒训练策略或正则化来更新神经网络的权值。但除了权重之外,网络中的整体结构和信息流是由网络架构明…

文件.硬盘.IO

一.文件 (1)文件本身是包含多种意义的,这里我简单的说明一下文件的意义。 (2) 狭义上的文件:我们在硬盘中的文件。文件夹(目录)中存放的是文件。 (3) 广义…

云端集中管控边缘服务:利用 EMQX ECP 在 K8s 上快速部署 NeuronEX

随着物联网、边缘计算技术的发展,实现边缘服务的快速部署对于分布式计算环境至关重要。它不仅可以显著降低延迟、节省带宽资源、增强数据的安全性和隐私保护,同时还能改善用户体验,支持动态变化的工作负载需求,提供更高的灵活性和…

【启明智显分享】智能音箱AI大模型一站式解决方案重塑人机交互体验,2个月高效落地

2010年左右,智能系统接入音箱市场,智能音箱行业在中国市场兴起。但大潮激荡,阿里、小米、百度三大巨头凭借自身强大的资本、技术、粉丝群强势入局,形成三足鼎立态势。经过几年快速普及,智能音箱整体渗透率极高&#xf…

数据结构(6.4_1)——最小生成树

生成树 连通图的生成树是包含图中全部顶点的一个极小连通子图(边要尽可能的少,但要保持连通) 若图中顶点数为n,则它的生成树含有n-1条边。对生成树而言,若砍去它的一条边,则会变成非连通图,若加上一条边则会形成一个…

【MySQL 13】视图 (带思维导图)

文章目录 🌈 一、视图的基本概念🌈 二、视图的基本操作⭐ 1. 创建视图⭐ 2. 修改视图⭐ 3. 修改基表⭐ 4. 删除视图 🌈 三、视图的限制规则 🌈 一、视图的基本概念 视图是一种虚拟存在的表,将查询结果以表结构的方式保…

Sigmoid 函数及其导数推导

Sigmoid 函数及其导数推导 1. 了解 Sigmoid 函数 Sigmoid 函数是神经网络中常用的激活函数,因其平滑的S形曲线和将输入压缩至 (0, 1) 的特性,在神经网络的激活函数中扮演着重要角色。其定义如下: σ ( x ) 1 1 e − x \sigma(x) \frac{1…

GUI编程03:3种布局管理器

本节内容视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1DJ411B75F?p5&vd_sourceb5775c3a4ea16a5306db9c7c1c1486b5https://www.bilibili.com/video/BV1DJ411B75F?p5&vd_sourceb5775c3a4ea16a5306db9c7c1c1486b5 1.FlowLayout 流式布局 代码:…

34. 二叉树中和为某一值的路径

comments: true difficulty: 中等 edit_url: https://github.com/doocs/leetcode/edit/main/lcof/%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%9834.%20%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E4%B8%AD%E5%92%8C%E4%B8%BA%E6%9F%90%E4%B8%80%E5%80%BC%E7%9A%84%E8%B7%AF%E5%BE%84/README.md 面试题 34. 二…

关于Linux(CentOS 7)中的用户sudo命令

📝用户提权 测试非root用户的权限浏览该文件 测试非root用户的权限 当我们在当前用户使用sudo命令时,提示使用vimer用户的密码,非root。这是为什么呢? 因为这里系统提示需要用户的密码,则认为vimer用户是受信任的。 输…

用nltk包出现的三个问题 报错显示 缺少 punkt_tab、averaged_perceptron_tagger、wordnet 这三个文件

用nltk包出现的三个问题 报错显示 缺少 punkt_tab、averaged_perceptron_tagger、wordnet 这三个文件 报错是分开来的,你自己缺少哪一个就下哪一个,我这里总共是缺少三个文件,所以我依次去下载的 首先 在自己的虚拟环境中建立一个nltk_data文…