计算机毕业设计SpringBoot校园二手交易小程序 校园二手交易平台(websocket消息推送+云存储+双端+数据统计)(源码+文档+运行视频+讲解视频)

news2025/2/11 11:57:55

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                         文末获取源码

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

介绍资料

开题报告

题目:SpringBoot校园二手交易小程序

一、项目背景与意义

随着高等教育的普及和校园生活的丰富多彩,学生们在日常学习、生活中会产生大量的闲置物品,如书籍、电子产品、体育用品、生活用品等。这些物品往往对于原主人已失去使用价值,但对于其他同学可能仍有需求。因此,建立一个校园二手交易平台,不仅能够促进资源的循环利用,减少浪费,还能为学生们提供一个便捷、经济的交易渠道,增强校园内部的互动与交流。

Spring Boot作为当前流行的Java框架,以其“约定优于配置”的理念,大大简化了企业级应用的开发流程,使得开发者能够专注于业务逻辑的实现,而非繁琐的配置管理。结合前端技术(如Vue.js或React Native)开发的小程序,能够在移动设备上提供流畅的用户体验,满足学生群体随时随地进行二手交易的需求。

二、研究内容与目标

  1. 系统需求分析:调研校园二手交易市场的现状,分析用户需求,确定小程序应具备的功能模块,如用户注册登录、商品发布与浏览、搜索与筛选、在线聊天、交易评价、订单管理等。

  2. 系统设计与实现

    • 后端:采用Spring Boot框架,设计RESTful API接口,实现用户管理、商品管理、订单管理、消息通知等核心功能。
    • 前端:利用Vue.js或React Native等技术构建小程序界面,实现商品展示、搜索、购买流程、个人中心等交互功能。
    • 数据库:选择MySQL或MongoDB作为数据存储,设计合理的数据库结构,确保数据的高效存储与查询。
  3. 安全与性能优化:实施用户身份验证、数据加密、防止SQL注入等安全措施;通过缓存机制、负载均衡等技术提升系统性能。

  4. 测试与部署:进行系统功能测试、性能测试、安全测试,确保软件质量;部署至云服务器,提供稳定的在线服务。

  5. 用户体验优化:根据用户反馈不断调整界面设计,优化操作流程,提升用户体验。

三、预期成果

  1. 完成一个基于Spring Boot的校园二手交易小程序后端系统,支持多用户并发访问,提供完整的API接口。
  2. 实现一个功能完善、界面友好的小程序前端,覆盖商品浏览、搜索、购买、评价等全流程。
  3. 形成一个校园内活跃的二手交易市场,促进资源有效利用,增强校园文化氛围。
  4. 撰写详细的技术文档,包括系统设计说明书、API文档、用户手册等,为后续维护和扩展提供基础。

四、研究方法与技术路线

  1. 文献调研:查阅相关文献资料,了解国内外校园二手交易平台的现状与发展趋势。
  2. 技术选型:基于项目需求,选择合适的开发框架、数据库、前端技术等。
  3. 敏捷开发:采用Scrum等敏捷开发方法,分阶段迭代开发,确保项目按时交付。
  4. 原型设计:使用Axure等工具进行原型设计,与用户确认需求细节。
  5. 编码实现:按照设计文档进行前后端开发,采用TDD(测试驱动开发)提高代码质量。
  6. 测试与调优:进行单元测试、集成测试、性能测试,根据测试结果进行代码调优。
  7. 用户反馈与迭代:上线后收集用户反馈,持续迭代优化产品。

五、时间规划

  1. 第1-2周:项目立项,文献调研,技术选型,需求分析与原型设计。
  2. 第3-6周:后端系统开发,数据库设计与实现。
  3. 第7-10周:前端小程序开发,前后端联调。
  4. 第11-12周:系统测试,性能优化,安全加固。
  5. 第13周:部署上线,用户培训与推广。
  6. 第14周:收集用户反馈,进行第一轮迭代。
  7. 第15周:撰写项目文档,准备答辩。

六、结论

本项目旨在通过SpringBoot框架与前端技术结合,开发一款校园二手交易小程序,旨在解决校园内闲置物品处理难的问题,促进资源的有效利用,同时为学生提供一个实践创新、学习新技术的平台。通过本项目的实施,不仅能够提升学生的技术能力和团队协作能力,还能够为校园文化的建设贡献力量。


以上开题报告概述了基于Spring Boot的校园二手交易小程序项目的背景、研究内容、预期成果、研究方法、时间规划等方面,为项目的顺利开展奠定了坚实的基础。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞关注不迷路,想学习更多项目可以查看主页,大家在毕设选题,项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望可以帮助同学们顺利毕业!🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注,不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻

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/2296301.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

2025年前端面试题~ 【前端面试】更新

前言 金三银四的招聘季即将来临,对于怀揣前端梦想的求职者而言,这是机遇与挑战并存的黄金时段。前端面试可不只是简单的问答,它是一场对综合能力的深度检验。面试官会从多个维度考量,比如扎实的 HTML、CSS 和 JavaScript 基础&…

从基础到人脸识别与目标检测

前言 从本文开始,我们将开始学习ROS机器视觉处理,刚开始先学习一部分外围的知识,为后续的人脸识别、目标跟踪和YOLOV5目标检测做准备工作。我采用的笔记本是联想拯救者游戏本,系统采用Ubuntu20.04,ROS采用noetic。 颜…

Photoshop自定义键盘快捷键

编辑 - 键盘快捷键 CtrlShiftAltK 把画笔工具改成Q , 橡皮擦改成W , 涂抹工具改成E , 增加和减小画笔大小A和S 偏好设置 - 透明度和色域 设置一样颜色 套索工具 可以自定义套选一片区域 Shiftf5 填充 CtrlU 可以改颜色/色相/饱和度 CtrlE 合并图层 CtrlShiftS 另存…

LSTM的介绍

网上一些描述LSTM文章看的云里雾里,只是介绍LSTM 的结构,并没有说明原理。我这里用通俗易懂的话来描述一下。 我们先来复习一些RNN的核心公式: h t t a n h ( W h h t − 1 W x x t b h ) h_t tanh(W_h h_{t-1} W_x x_t b_h) ht​tan…

C++ ——从C到C++

1、C的学习方法 (1)C知识点概念内容比较多,需要反复复习 (2)偏理论,有的内容不理解,可以先背下来,后续可能会理解更深 (3)学好编程要多练习,简…

AI技术填坑记2:标注系统

在问答中,通用大模型往往拥有不可控性,而在正常的业务系统里面,往往有自己的各种专门的术语和内容,标注系统可以对大量数据进行标记,确认大模型解答的结果符合设想。 一、总体思路 一个标注,一般分为模块、应用、提问词汇、标注值,其中,模块可以认为是一种应用分类;应…

【机器学习】超参数的选择,以kNN算法为例

分类准确度 一、摘要二、超参数的概念三、调参的方法四、实验搜索超参数五、扩展搜索范围六、考虑距离权重的kNN算法七、距离的计算方法及代码实现八、明可夫斯基距离的应用九、网格搜索超参数 一、摘要 本博文讲解了机器学习中的超参数问题,以K近邻算法为例&#…

哪吒闹海!SCI算法+分解组合+四模型原创对比首发!SGMD-FATA-Transformer-LSTM多变量时序预测

哪吒闹海!SCI算法分解组合四模型原创对比首发!SGMD-FATA-Transformer-LSTM多变量时序预测 目录 哪吒闹海!SCI算法分解组合四模型原创对比首发!SGMD-FATA-Transformer-LSTM多变量时序预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览…

Django开发入门 – 3.用Django创建一个Web项目

Django开发入门 – 3.用Django创建一个Web项目 Build A Web Based Project With Django By JacksonML 本文简要介绍如何利用最新版Python 3.13.2来搭建Django环境,以及创建第一个Django Web应用项目,并能够运行Django Web服务器。 创建该Django项目需…

2025.2.8——二、Confusion1 SSTI模板注入|Jinja2模板

题目来源:攻防世界 Confusion1 目录 一、打开靶机,整理信息 二、解题思路 step 1:查看网页源码信息 step 2:模板注入 step 3:构造payload,验证漏洞 step 4:已确认为SSTI漏洞中的Jinjia2…

【C语言标准库函数】标准输入输出函数详解[5]:格式化文件输入输出

目录 一、fprintf() 函数 1.1. 函数简介 1.2. fprintf使用场景 1.3. 注意事项 1.4. 示例 二、fscanf() 函数 2.1. 函数简介 2.2. fscanf使用场景 2.3. 注意事项 2.3. 示例 三、总结 在 C 语言中,格式化文件输入输出函数能够让我们以特定的格式对文件进行…

【详细版】DETR系列之Deformable DETR(2021 ICLR)

论文标题Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection论文作者Xizhou Zhu, Weijie Su, Lewei Lu, Bin Li, Xiaogang Wang, Jifeng Dai发表日期2021年03月01日GB引用> Xizhou Zhu, Weijie Su, Lewei Lu, et al. Deformable DETR: Deformable T…

c++----函数重载

目录标题 为什么会有函数重载函数重载的概念函数重载的例子第一个:参数的类型不同第二个:参数的个数不同第三种:类型的顺序不同函数重载的奇异性重载函数的底层原理有关函数重载的一个问题 为什么会有函数重载 大家在学c语言的时候有没有发现…

从云原生到 AI 原生,谈谈我经历的网关发展历程和趋势

作者:谢吉宝(唐三) 编者按: 云原生 API 网关系列教程即将推出,欢迎文末查看教程内容。本文整理自阿里云智能集团资深技术专家,云原生产品线中间件负责人谢吉宝(唐三) 在云栖大会的精…

多头自注意力中的多头作用及相关思考

文章目录 1. num_heads2. pytorch源码演算 1. num_heads 将矩阵的最后一维度进行按照num_heads的方式进行切割矩阵,具体表示如下: 2. pytorch源码演算 pytorch 代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as Ftorch.set…

常用的python库-安装与使用

常用的python库函数 yield关键字openslide库openslide库的安装-linuxopenslide的使用openslide对象的常用属性 cv2库numpy库ASAP库-multiresolutionimageinterface库ASAP库的安装ASAP库的使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutorxml.etree.ElementTree库skimage库PIL.Image…

对接DeepSeek

其实,整个对接过程很简单,就四步,获取key,找到接口文档,接口测试,代码对接。 获取 KEY https://platform.deepseek.com/transactions 直接付款就是了(现在官网暂停充值2025年2月7日&#xff0…

ChatGPT提问技巧:行业热门应用提示词案例-文案写作

ChatGPT 作为强大的 AI 语言模型,已经成为文案写作的得力助手。但要让它写出真正符合你需求的文案,关键在于如何与它“沟通”,也就是如何设计提示词(Prompt)。以下是一些实用的提示词案例,帮助你解锁 ChatG…

分享如何通过Mq、Redis、XxlJob实现算法任务的异步解耦调度

一、背景 1.1 产品简介 基于大模型塔斯,整合传统的多项能力(NLP、OCR、CV等),构建以场景为中心的新型智能文档平台。通过文档审阅,实现结构化、半结构化和非结构化文档的信息获取、处理及审核,同时基于大…

8.flask+websocket

http是短连接,无状态的。 websocket是长连接,有状态的。 flask中使用websocket from flask import Flask, request import asyncio import json import time import websockets from threading import Thread from urllib.parse import urlparse, pars…