基于SpringBoot+Vue+MySQL的校园招聘管理系统

news2024/11/25 22:29:07

系统展示

用户前台界面

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

管理员后台界面

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

公司后台界面

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

系统背景

  随着高等教育的普及和就业市场的竞争加剧,校园招聘成为了连接学生与企业的关键桥梁。然而,传统的校园招聘流程繁琐、效率低下,且信息更新不及时,给企业和求职者带来了诸多不便。为了优化校园招聘流程,提高招聘效率,我们决定开发一款基于SpringBoot+Vue+MySQL的校园招聘管理系统。

目的意义

  该系统的开发旨在通过数字化手段,实现校园招聘流程的自动化和智能化,从而提高招聘效率,降低企业和求职者的成本。同时,系统还能提供实时的招聘信息更新和个性化的求职推荐,帮助求职者更快地找到适合自己的岗位,同时也为企业提供更精准的人才筛选服务。

技术介绍

  SpringBoot作为后端开发框架,提供了简洁、高效的开发体验,能够快速构建稳定、可扩展的Web应用。Vue作为前端框架,以其轻量级、易上手的特点,能够构建出响应迅速、交互性强的用户界面。MySQL作为数据库管理系统,提供了高效的数据存储和查询服务,确保了系统数据的稳定性和安全性。这三者的结合,为构建高性能、易维护的校园招聘管理系统提供了坚实的技术基础。

目录参考

1 绪论
  1.1 研究背景
  1.2 目的和意义
  1.3 研究内容
2 相关技术
  2.1 Java语言
  2.2 B/S结构
  2.3 MySQL数据库介绍
  2.4 SpringBoot框架介绍
  2.5 Vue框架介绍
3 系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 运行可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
  3.4 系统功能分析
4 系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5 系统实现
  5.1 用户前台设计与实现
  5.2 管理员后台的设计与实现
6 系统测试
  6.1 系统测试的特点
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
  6.3 测试结果分析

代码展示

@RestController  
@RequestMapping("/recruit")  
public class RecruitController {  
  
    @Autowired  
    private RecruitService recruitService;  
  
    @GetMapping("/jobs")  
    public ResponseEntity<List<Job>> getJobs(@RequestParam(required = false) String keyword) {  
        List<Job> jobs = recruitService.getJobs(keyword);  
        return ResponseEntity.ok(jobs);  
    }  
}

源码文档

如需观看详细演示视频请联系我

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/2187714.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

Leetcode: 0041-0050题速览

Leetcode: 0041-0050题速览 本文材料来自于LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer&#xff08;第 2 版&#xff09;》、《程序员面试金典&#xff08;第 6 版&#xff09;》题解 遵从开源协议为知识共享 版权归属-相同方式…

CycleGAN图像风格迁移互换

tutorials/application/source_zh_cn/generative/cyclegan.ipynb MindSpore/docs - Gitee.com 本案例运行需要较大内存&#xff0c;建议在Ascend/GPU上运行。 模型介绍 模型简介 CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network) 即循环对抗生成网络&#xff0c;来自论文 U…

【Java】—— 集合框架:Collection子接口:Set不同实现类的对比及使用(HashSet、LinkedHashSet、TreeSet)

目录 5. Collection子接口2&#xff1a;Set 5.1 Set接口概述 5.2 Set主要实现类&#xff1a;HashSet 5.2.1 HashSet概述 5.2.2 HashSet中添加元素的过程&#xff1a; 5.2.3 重写 hashCode() 方法的基本原则 5.2.4 重写equals()方法的基本原则 5.2.5 练习 5.3 Set实现类…

map部分重点

1.map的方括号 给key,返回value的引用&#xff0c;如果没有key&#xff0c;就插入一个key,无参构造的value的pair<> 适用&#xff1a;没有就插入&#xff0c;有就拿找到的值 insert返回pair<iterator,bool>,[]返回值 #include<iostream> #include<map&…

更美观的HTTP性能监测工具:httpstat

reorx/httpstat是一个旨在提供更美观和详细HTTP请求统计信息的cURL命令行工具&#xff0c;它能够帮助开发者和运维人员深入理解HTTP请求的性能和状态。 1. 基本概述 项目地址&#xff1a;https://github.com/reorx/httpstat语言&#xff1a;该工具主要是以Python编写&#xff…

偏标记学习+图像分类(论文复现)

偏标记学习图像分类&#xff08;论文复现&#xff09; 本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 文章目录 偏标记学习图像分类&#xff08;论文复现&#xff09;概述算法原理核心逻辑效果演示使用方式 概述 本文复现论文提出的偏标记学习方法&#xff0c;随着深度神经网络的发…

异常场景分析

优质博文&#xff1a;IT-BLOG-CN 为了防止黑客从前台异常信息&#xff0c;对系统进行攻击。同时&#xff0c;为了提高用户体验&#xff0c;我们都会都抛出的异常进行拦截处理。 一、异常处理类 Java把异常当做是破坏正常流程的一个事件&#xff0c;当事件发生后&#xff0c;…

CMU 10423 Generative AI:lec16(Mixture of Experts 混合专家模型)

关于MoE推荐博客&#xff1a; https://huggingface.co/blog/zh/moehttps://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/06_distributed_training/moe_cn.html 1 概述 这个文档是关于Mixture of Experts (MoE) 的介绍和实现&#xff0c;主要内容如下&#xff1a;…

virtualbox配置为NAT模式后物理机和虚拟机互通

virtualbox配置为 NAT模式后&#xff0c;虚拟机分配到的 IP地址一般是 10.xx网段的&#xff0c;虚拟机可以通过网络地址转换访问物理机所在的网络&#xff0c;但若不做任何配置&#xff0c;则物理机无法直接访问虚拟机。 virtualbox在提供 NAT配置模式时&#xff0c;也提供了端…

深度学习:CycleGAN图像风格迁移转换

基础概念 CycleGAN是一种GAN的变体&#xff0c;它被设计用来在没有成对训练数据的情况下学习两种不同域之间的图像到图像的转换&#xff0c;不需要同一场景或物体在两个不同域中的对应图像。 CycleGAN由Jun-Yan Zhu等人在2017年提出。 CycleGAN的模型架构主要由两组生成器和…

mac配置python出现DataDirError: Valid PROJ data directory not found错误的解决

最近在利用python下载SWOT数据时出现以下的问题&#xff1a; import xarray as xr import s3fs import cartopy.crs as ccrs from matplotlib import pyplot as plt import earthaccess from earthaccess import Auth, DataCollections, DataGranules, Store import os os.env…

CSS3--美开二度

免责声明&#xff1a;本文仅做分享&#xff01; 目录 定位 相对定位 绝对定位 定位居中 固定定位 堆叠层级 z-index 定位-小结 CSS 精灵 京东案例 字体图标 下载字体 使用字体 上传矢量图 CSS 修饰属性 垂直对齐方式 vertical-align 过渡 transition 透明度 opa…

【西门子V20变频器】 变频器运行时报A922报警

报警说明 原因&#xff1a; 1.变频器未接负载 2.变频器设定的电机参数与实际电机不匹配 3.查看P2179查看 无负载监控 设定的电流极限值&#xff0c;出厂默认为“3.0”

mysql事务 -- 事务的隔离性(测试实验+介绍,脏读,不可重复读,可重复度读,幻读)

目录 事务的隔离性 引入 测试 读未提交 脏读 读提交 不可重复读 属于问题吗? 例子 可重复读 幻读 串行化 原理 总结 事务的隔离性 引入 当我们让两个客户端共同执行begin语句时,就开始了两个事务并发访问 在这个过程中,可能会出现sql交叉的问题 但我们不希望因为…

项目定位与服务器(SERVER)模块划分

目录 定位 HTTP协议以及HTTP服务器 高并发服务器 单Reactor单线程 单Reactor多线程 多Reactor多线程 模块划分 SERVER模块划分 Buffer 模块 Socket模块 Channel 模块 Connection模块 Acceptor模块 TimerQueue模块 Poller模块 EventLoop模块 TcpServer模块 SE…

【ADC】噪声(1)噪声分类

概述 本文学习于TI 高精度实验室课程&#xff0c;总结 ADC 的噪声分类&#xff0c;并简要介绍量化噪声和热噪声。 文章目录 概述一、ADC 中的噪声类型二、量化噪声三、热噪声四、量化噪声与热噪声对比 一、ADC 中的噪声类型 ADC 固有噪声由两部分组成&#xff1a;第一部分是量…

【树莓派系列】树莓派wiringPi库详解,官方外设开发

树莓派wiringPi库详解&#xff0c;官方外设开发 文章目录 树莓派wiringPi库详解&#xff0c;官方外设开发一、安装wiringPi库二、wiringPi库API大全1.硬件初始化函数2.通用GPIO控制函数3.时间控制函数4.串口通信串口API串口通信配置多串口通信配置串口自发自收测试串口间通信测…

Django 后端数据传给前端

Step 1 创建一个数据库 Step 2 在Django中点击数据库连接 Step 3 连接成功 Step 4 settings中找DATABASES Step 5 将数据库挂上面 将数据库引擎和数据库名改成自己的 Step 6 在_init_.py中加上数据库的支持语句 import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb() Step7 简单创建两…

以企业的视角进行大学生招聘

课程来源&#xff1a;中国计算机学会---朱颖韶&#xff08;资深人力资源领域--HR&#xff09; 一、招聘流程 1.简历->门槛 注重&#xff1a;专业学历、行业经验 2.笔试面试->专业知识与技能 3.简历面试-> 过往的成果 4.面试 沟通能力、学习力-----了解动机、价值观…

Pikachu-Sql Inject-insert/update/delete注入

insert 注入 插入语句 insert into tables values(value1,value2,value3); 如&#xff1a;插入用户表 insert into users (id,name,password) values (id,username,password); 当点击注册 先判断是否有SQL注入漏洞&#xff0c;经过判断之后发现存在SQL漏洞。构造insert的pa…