java流浪动物救助系统(毕业设计)

news2024/11/16 17:51:08

项目类型:Java web项目/Java EE项目(非开源)

项目名称:基于JSP+Servlet的流浪动物救助网站[dwjz_web]

进行源码获取

用户类型:双角色(爱心人士、管理员)

项目架构:B/S架构

设计思想:MVC

开发语言:Java语言

前端技术:Layui、HTML、CSS、JS、JQuery、java等技术

后端技术:JSP、Servlet、C3P0、JavaBean等技术

运行环境:Win10、JDK1.8

数  据  库:MySQL5.5/5.7/8.0版本都可以运行

运行服务器:Tomcat7.0及以上版本都可以运行

运行工具:IDEA/Eclipse/MyEclipse。

数据库表数量:7张表

Jsp页面数量:28张左右

是否采用框架:否

是否有分页:有分页

是否有代码注释:有注释

是否有课程报告:暂无

项目简介:流浪动物救助网站主要管理员发布一些流浪动物,爱心人士可以进行领养原主人丢弃的流浪动物,对其进行信息化管理。 

主要功能

网站主要有登录、流浪动物列表、我的收养信息、我要转让、我的转让信息、我的审核。

管理员登录后可以对个人信息进行管理、流浪动物信息管理、收养家庭信息管理、动物转让信息审核、收养回访记录管理 。

项目内容

 

项目骨架

 

数据库

流浪动物列表

 

转让

登录

 

注册

 

流浪动物列表

新增流浪动物

 

新增喂养方式

转让审核记录

 

新增回访记录

回访记录列表

 

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/339785.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

全景拼接python旗舰版

前言在这个项目中,您将构建一个管道,将几幅图像拼接成一个全景图。您还将捕获一组您自己的图像来报告最终的结果。步骤1 特征检测与描述本项目的第一步是对序列中的每幅图像分别进行特征检测。回想一下我们在这个类中介绍过的一些特征探测器:…

KDS安装步骤

KDS kinetis design studio 软件 第一步官网(https://www.nxp.com/ 注册账号下载set成功下载软件。 随着AI,大数据这些技术的快速发展,与此有关的知识也普及开来。如何在众多网站中寻找最有价值的信息,如何在最短的时间内获得最新的技…

家政服务小程序实战教程09-图文卡片

小程序还有一类需求就是展示服务的列表,我们这里用图文卡片组件来实现,我们先要添加一个标题,使用网格布局来实现 第一列添加一个文本组件,第二列添加一个图标组件 修改文本组件的文本内容,设置外边距 设置第二列的样式…

PHP session反序列化漏洞

session请求过程: 当第一次访问网站时,Seesion_start()函数就会创建一个唯一的Session ID,并自动通过HTTP的响应头,将这个Session ID保存到客户端Cookie中。同时,也在服务器端创建一个以Session ID命名的文件&#xff…

Netty网络应用基础

文章目录前言一、基础概念狭义网络网络应用工程库二、总体框架三、应用分层总结前言 开始之前,咱们先澄清一些基础概念、总体框架和应用分层,避免在后续的讨论中给大家带来误解。 一、基础概念 狭义网络 常规Java后端开发中应用到的计算机网络&#x…

【ArcGIS Pro二次开发】(2):创建一个Add-in项目

Add-In即模块加载项,是一种能够快速扩展桌面应用程序功能的全新扩展方式。 一、创建新项目 1、打开VS2002,选择创建新项目。 2、在搜索框中输入“arcgis pro”,在搜索结果中选择【ArcGIS Pro 模块加载项】创建项目,注意选择语言应…

OpenSSL发布修复程序以解决多个安全漏洞!

OpenSSL 项目已发布修复程序以解决多个安全漏洞,包括开源加密工具包中的一个高严重性错误,该错误可能会使用户遭受恶意攻击。 国际知名白帽黑客、东方联盟创始人郭盛华表示,该问题被追踪为CVE-2023-0286,与类型混淆有关&#xff…

激光雷达相关技术

一、参考资料 17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理…… #三维视觉 #点云 3D点云数据标准 自动驾驶之心 自动驾驶之心-专栏 二、重要信息 1. 黑车检测难题 从2018年至今,高线数机械式激光雷达的测距能力一直停留在200米10%反…

Fastjson 1.83漏洞利用猜想

0x00 前言 这篇是去年五月发到i春秋的~ 在不久前fastjson<1.2.83又爆出来了新的问题,详细内容可以参考 https://github.com/alibaba/fastjson/wiki/security_update_20220523,这篇文章主要是抛转引玉,写一种可能的利用思路,详细的利用链可能要等大佬们来给出了。 文内…

【LeetCode】动态规划总结

动态规划解决的问题 动态规划和贪心的区别&#xff1a; 动态规划是由前一个状态推导出来的&#xff1b; 贪心是局部直接选最优的。 动态规划解题步骤 状态定义&#xff1a;确定dp数组以及下标的含义状态转移方程&#xff1a;确定递推公式初始条件&#xff1a;dp如何初始化遍历…

java学习记录day7

类与对象 对象数组与管理 对象数组就是数组里的每个元素都是对象&#xff1a;House[] home new House[10];使用对象数组实现多个House的管理。 拓展:数组的扩充: 扩充原来数组的一半&#xff1a; public void add(House[] home){int newLen home.length*3/21;home Array…

ARM uboot源码分析3-启动第一阶段

一、start.S 解析7 总结回顾&#xff1a;lowlevel_init.S 中总共做了哪些事情&#xff1a; 检查复位状态、IO 恢复、关看门狗、开发板供电锁存、时钟初始化、DDR 初始化、串口初始化并打印 ‘O’、tzpc 初始化、打印 ‘K’。 其中值得关注的&#xff1a;关看门狗、开发板供电锁…

计算机网络1:Tcp三次握手和四次挥手

一、TCP传输的过程-三次握手 1.建立连接并确认连接&#xff08;三次握手&#xff09; ** 过程&#xff1a; ** &#xff08;1&#xff09;客户端向服务端发出连接请求SYN1&#xff0c;seqx&#xff0c;等待服务端响应.状态由CLOSED转为SYN_SENT &#xff08;2&#xff09;服务…

升级到https

现在很多站长都会考虑将自己的站点从http升级到https&#xff0c;不仅是基于安全的考虑&#xff0c;有的也是因为第三方平台的限制&#xff0c;如谷歌浏览器会将http站点标记为不安全的站点&#xff0c;微信平台要求接入的微信小程序必须使用https等。 那如何将一个http站点升…

C++006-C++分支结构练习题

文章目录C006-C分支结构练习题案例练习题目描述 有一门课不及格的学生题目描述 分段函数题目描述 骑车与走路在线练习&#xff1a;总结C006-C分支结构练习题 在线练习&#xff1a; http://noi.openjudge.cn/ch0104/ https://www.luogu.com.cn/ 案例练习 参考&#xff1a;http…

春招Leetcode刷题日记-D1-贪心算法-分配问题

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 D1-贪心算法-分配问题何为贪心力扣455. 分发饼干思路代码何为贪心 1、顾名思义&#xff0c;贪心算法采用贪心的策略&#xff0c;保证每次操作都是局部最优的&#xff0c;从而…

神经网络损失函数分布可视化神器

论文名称和地址&#xff1a;Visualizing the Loss Landscape of Neural Netshttps://arxiv.org/pdf/1712.09913.pdf1.1 背景和动机作者主要想研究几个问题&#xff1a;为什么我们能够最小化高度非凸神经损失函数&#xff1f;为什么得到的最小值这个结果具有泛化性&#xff1f;不…

【C语言进阶】预处理与程序环境

目录一.详解编译与链接1.前言2.翻译环境3.剖析编译过程4.运行环境二.预处理详解1.预定义符号2.剖析#define(1).定义标识符(2).定义宏(3).替换规则(4).#和##(5).宏与函数的对比(6).#undef3.条件编译4.文件包含(1).头文件包含的方式(2).嵌套文件包含一.详解编译与链接 1.前言 在…

《流浪地球2》的现实倒影(三):从脑机接口到数字永生

是人&#xff0c;就会死。这个事实听起来或许很悲哀&#xff0c;但电影《流浪地球2》在一开始&#xff0c;就给出了另一种可能性——疯狂科学家进行数字生命实验&#xff0c;通过连接大脑的电极片&#xff0c;将思维意识上传到计算机&#xff0c;从而让人永生。电影开头的这位印…

《Keras深度学习:入门、实战与进阶》CIFAR-10图像识别

本文摘自《Keras深度学习&#xff1a;入门、实战与进阶》。 https://item.jd.com/10038325202263.html 这个数据集由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集整理&#xff0c;共包含了60000张3232的彩色图像&#xff0c;50000张用于训练模型、10000张用于评估模型。…