Java 项目，包含：项目源码、数据库脚本、部署说明等，前后端代码都在里面 。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 一. 技术组成 技术栈：Java,使用 jdk1.8 即可 开发环境：IDEA /Ecplise 数据库：MySql (如果有的话） 二. 部署说明 1. Java，用IDEA 或者 Ecplise 即可 2. 数据库可视化软件，推荐使用它 Navicat，MySql 建议使用 5.7 版本

主要介绍了Nodejs连接mysql并实现增、删、改、查操作的方法,结合实例形式详细分析了nodejs针对mysql数据库的的连接、mysql数据库的创建及nodejs针对mysql增删改查等相关操作具体实现技巧,需要的朋友可以参考下

Java项目-基于 Java+MySql+Swing电影票购票管理系统(视频+源码).zip

mysqlclient 是用于python 3.0及以上的python环境来连接MySQL数据库的安装包

## 设计一个基于微信小程菜单查询app,一共有2个身份包括用户和管理员！用户通过微信小程序打开app后可以查询最新上架的菜谱信息，查询和查看菜谱详情信息，收藏自己喜欢的菜谱，发布留言和查看新闻公告！管理员可以在web端登录后台管理注册用户信息，管理菜谱分类及菜谱信息，管理用户收藏记录，处理回复用户留言，发布新闻公告等！ 用户: 用户名,登录密码,姓名,性别,出生日期,用户照片,联系电话,邮箱,家庭地址,注册时间,微信openid 菜谱类别: 类别id,类别名称,类别描述 菜谱: 菜谱id,菜谱类别,菜谱名称,菜谱图片,参考价格,菜谱介绍,浏览量,发布时间 菜谱收藏: 收藏id,收藏菜谱,收藏用户,收藏时间 留言: 留言id,留言标题,留言内容,留言人,留言时间,管理回复,回复时间 新闻公告: 公告id,标题,公告内容,发布时间 ## 开发技术：微信小程序客户端 + Java后台服务器端 + mysql数据库

社会发展日新月异，用计算机应用实现数据管理功能已经算是很完善的了，但是随着移动互联网的到来，处理信息不再受制于地理位置的限制，处理信息及时高效，备受人们的喜爱。所以各大互联网厂商都瞄准移动互联网这个潮流进行各大布局，经过多年的大浪淘沙，各种移动操作系统的不断面世，而目前市场占有率最高的就是微信小程序，本次开发一套在线厨艺平台的设计与实现微信小程序，有管理员和用户。管理员功能有个人中心，用户管理，菜谱分类管理，食材分类管理，菜谱信息管理，食材展示管理，系统管理等。用户可以注册登录，搜索和查看食谱信息，并且可以进行收藏操作。在线厨艺平台的设计与实现微信小程序服务端用Java开发的网站后台，接收并且处理微信小程序端传入的json数据，数据库用到了MySQL数据库作为数据的存储。这样就让用户用着方便快捷，都通过同一个后台进行业务处理，而后台又可以根据并发量做好部署，用硬件和软件进行协作，满足于数据的交互式处理，让用户的数据存储更安全，得到数据更方便。 关键字：在线厨艺平台的设计与实现微信小程序；微信小程序；Java；MySQL

共包含30+数据库驱动，一次解决全部dbeaver连接问题，再也不用一个一个驱动连接了！

包括摘要，背景意义，论文结构安排，开发技术介绍，需求分析，可行性分析，功能分析，业务流程分析，数据库设计，er图，数据字典，数据流图，详细设计，系统截图，测试，总结，致谢，参考文献。

主要功能有: 一共有2个身份，剁手党用户和商家！用户可以前台注册登录，挑选自己满意的服装，加入购物车提交订单，选择支付方式和收货地址！收到货后可以对购物体验进行评价。商家登录后可以发布管理服装商品，可以对服装进行上架和下架管理，还可以设置不同级别的推荐指数！可以管理维护用户信息！ 商家账号密码： 123/123 用户账号密码： 13598051888/aa1111 运行环境:jdk1.8/jdk1.9 IDE环境： Eclipse,Myeclipse,IDEA都可以 tomcat环境： Tomcat8.x/9.x

基于SSM框架的商品协同过滤推荐商城的功能描述，供你参考实现： 1. 用户管理： - 用户注册和登录：用户可以填写个人信息并注册账号，已注册的用户可以使用用户名和密码登录。用户信息将被保存在数据库中。 - 用户个人信息管理：用户可以查看和编辑个人信息，如用户名、密码、联系方式等。 2. 商品浏览与搜索： - 商品展示：用户可以浏览商城中的商品，可以按照商品分类、品牌、价格等条件进行筛选和排序。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品详细信息展示：用户可以点击商品，查看详细信息，包括商品名称、价格、描述等。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品搜索：用户可以通过关键字在商品库中进行搜索，匹配相关商品并展示。 3. 协同过滤推荐： - 用户喜好分析：系统会根据用户历史购买记录和评价等数据，对用户的喜好进行分析和建模。 - 商品推荐：系统会根据协同过滤算法，根据用户的喜好和行为，推荐相似的商品给用户。推荐结果将展示在用户个人界面。 4. 购物车与订单管理：添加购物车：用户可以将感兴趣的商品加入购物车。 购物车管理：用户