# Springboot_Vue_Python_Water_quality_management_prediction 基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统设计毕业源码案例设计 程序开发软件：Eclipse/Idea + WebStorm/VsCode + Pycharm 数据库：mysql 开发技术：Springboot + Vue + Python 这个是一个水质管理和预报系统，它是一个全栈Web应用程序，使用机器学习和深度神经网络算法来预测未来的水质。系统一共有2个身份包括管理员和用户。管理员登录后可以查询最新水质检测数据，也可以上报新的水质数据，可以查询管理历史水质数据，查询历史水质趋势图，训练自己的模型参数，选择一个算法模型结果预测下个月的水质信息，管理所有的用户信息；用户登录后比管理员就少了个用户管理功能。 管理员账号密码： admin/123 用户账号密码：user1/123

在本文中，我们将深入探讨如何使用Java来实现Tron（波场）的测试DEMO，同时结合Spring Boot框架和Gradle构建系统。Tron是一个基于区块链技术的去中心化平台，旨在提供高效、去中心化的数字娱乐内容服务。在开发过程中，Spring Boot简化了Java应用的构建和配置，而Gradle作为现代的构建工具，提供了灵活的依赖管理和构建流程定制。 我们需要在项目中集成Tron的Java SDK。这通常通过在`build.gradle`文件中添加SDK的Maven或JCenter仓库依赖来完成。例如： ```groovy dependencies { implementation 'com.tron:tron-api:版本号' } ``` 确保替换`版本号`为Tron SDK的最新稳定版本。接下来，我们创建一个Spring Boot应用，使用`@SpringBootApplication`注解来启用Spring的自动配置和组件扫描。 ```java import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class TronDemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(TronDemoApplication.class, args); } } ``` 接下来，我们将创建一个服务类，用于与Tron网络进行交互。我们需要配置Tron节点的API端点，然后创建一个`TronClient`实例： ```java import org.tron.api.GrpcAPI; import org.tron.api.GrpcAPI.NodeApi; import org.tron.protos.Protocol.Account; import io.grpc.ManagedChannel; import io.grpc.ManagedChannelBuilder; public class TronService { private ManagedChannel channel; private NodeApi nodeApi; public TronService() { String endpoint = "http://tron-node-endpoint:50051"; // 替换为实际的Tron节点地址 channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(endpoint).usePlaintext().build(); nodeApi = GrpcAPI.NodeApiGrpc.newBlockingStub(channel); } public Account getAccount(String address) { return nodeApi.getAccountById(GrpcAPI.BytesMessage.newBuilder().setValue(ByteString.copyFrom(address.getBytes())).build()).getBaseAccount(); } // 其他与Tron网络交互的方法... } ``` 在`TronService`类中，我们可以看到一个`getAccount`方法，它根据提供的地址获取Tron账户信息。这个类还可以扩展以包含其他Tron API的调用，如转账、智能合约部署和执行等。 为了在Spring Boot应用中使用这个服务，我们可以创建一个`@RestController`，提供HTTP API供外部调用： ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class TronController { @Autowired private TronService tronService; @GetMapping("/account/{address}") public Account getAccount(@PathVariable String address) { return tronService.getAccount(address); } // 其他处理Tron相关请求的方法... } ``` 至此，我们已经构建了一个基本的Spring Boot应用，可以与Tron网络进行交互。在实际的测试DEMO中，你可能还需要实现更多功能，如错误处理、日志记录、身份验证等。此外，你可以使用JUnit或其他测试框架对这些功能进行单元测试和集成测试，确保代码的质量和稳定性。 Java实现Tron测试DEMO的关键在于理解Tron的API以及如何将其与Spring Boot和Gradle相结合。通过这种方式，开发者可以轻松地创建一个可扩展且易于维护的区块链应用，与Tron网络无缝交互。在实际项目中，还应关注性能优化、安全性以及遵循最佳实践。

一、什么是netty Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、基于事件驱动的网络应用程序框架，用以快速开发高性能、高可靠性的网络 IO 程序,是目前最流行的 NIO 框架，Netty 在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用，知名的 Elasticsearch 、Dubbo 框架内部都采用了 Netty。 二、Netty的优点 Netty 对 JDK 自带的 NIO 的 API 进行了封装，解决了上述问题。 1.设计优雅：适用于各种传输类型的统一 API 阻塞和非阻塞 Socket；基于灵活且可扩展的事件模型，可以清晰地分离关注点；高度可定制的线程模型 - 单线程，一个或多个线程池. 2.使用方便：详细记录的 Javadoc，用户指南和示例；没有其他依赖项，JDK 5（Netty 3.x）或 6（Netty 4.x）就足够了。 3.高性能、吞吐量更高：延迟更低；减少资源消耗；最小化不必要的内存复制。 4.安全：完整的 SSL/TLS 和 StartTLS 支持。 5.社区活跃、不断更新：社区活跃，版本迭代周

企业内部小型网络管理系统功能介绍 基于Spring Boot和Vue的企业内部小型网络管理系统，为企业提供了一套便捷、高效的网络资源管理方案。该系统主要功能包括： 设备管理：系统支持网络设备的添加、查询、修改和删除，实时显示设备状态，方便管理员进行网络设备的监控和管理。 IP地址管理：管理员可以分配、查询和回收IP地址，避免IP地址冲突和浪费，确保网络资源的有效利用。 网络拓扑图：系统能够自动生成网络拓扑图，直观展示网络结构和设备连接关系，帮助管理员快速定位网络问题。 故障告警：系统实时监控网络设备的运行状态，一旦发现异常或故障，立即发出告警通知，便于管理员及时处理。 访问控制：系统支持设置网络访问规则，如IP地址访问限制、端口访问控制等，保障企业网络安全。 日志管理：系统记录所有网络设备的操作日志和访问日志，便于管理员进行网络行为的审计和追溯。 该系统通过整合Spring Boot和Vue的技术优势，实现了前后端分离的开发模式，提高了系统的稳定性和可维护性。同时，系统提供了丰富的功能模块和友好的用户界面，降低了企业网络管理的难度，提高了管理效率。

演示视频：https://pan.baidu.com/s/1bP3T7w-xGZnLNiFVV7QCmA?pwd=h74f SpringBoot Vue3 ElementPlus 前后端分离后台通用权限管理系统源码,支持多语言切换，带环境搭建，项目运行，代码生成器使用说明 后台管理系统通用权限功能，动态分配系统的功能权限，基本上所有的后台管理以及企业管理系统都是基于这个架构二开的 技术栈:SpringBoot SpringSecurity Jwt redis MybatisPlus Vue3 ElementPlus 数据库版本:Mysql8 开发工具idea 运行环境 Windows JDK版本:1.8 Nodejs 版本 v16 后端构建工具:Maven 前端构建工具:Vite 主要功能列表：用户管理(管理后台的登录用户和对用户授权)，角色管理(分配菜单权限)，菜单管理(动态管理页面上的路由)，权限控制(包括后端和前端的功能访问控制，前端可控制到按钮)机构管理，日志管理(记录后台登录以及所有的操作)，字典管理(统一管理常用数据分类),代码生成(一键生成后端前端增删改查代码)

commons-vfs2-2.8.0.jar kettle-core-9.2.0.0-290.jar kettle-dbdialog-9.2.0.0-290.jar kettle-engine-9.2.0.0-290.jar metastore-9.2.0.0-290.jar pentaho-encryption-support-9.2.0.0-290.jar pentaho-vfs-browser-9.2.0.0-290.jar

SpringBoot + Vue快速整合，实现微信支付、支付宝支付。 微信支付所需材料不足，故只有代码实现，并无功能测试。 支付宝采用沙箱环境开发，既有代码实现，也有功能测试。 payment-demo：支付项目后端代码 涉及技术：SpringBoot、MySQL、Maven、Lombok、Swagger、MyBatis-Plus Gson、WxPay-SDK、AliPay-SDK payment-demo-front：支付项目前端代码 涉及技术：Vue、Element-ui等 运行命令：VS Code中在终端中打开，执行 npm run serve 命令即可

Spring Boot 2.6.13 集成 FineReport 11.0 教程 本教程旨在指导用户如何将 Spring Boot 2.6.13 集成 FineReport 11.0，实现报表生成和数据可视化。该教程涵盖了环境配置、数据库设置、FineReport 安装、报表设计和预览等多个方面。 知识点 1：环境配置 Spring Boot 2.6.13 集成 FineReport 11.0 需要 JDK 1.8、Maven 3.8.5、MySQL 8.0.23 及 Tomcat 等环境配置。用户需要安装这些组件，并配置好相应的设置。 知识点 2：数据库设置 FineReport 需要连接数据库以获取数据。在本教程中，我们使用 MySQL 8.0.23 创建了一个名为 yimi 的数据库，并创建了一个名为 student 的表。用户需要了解如何创建数据库和表，并插入测试数据。 知识点 3：FineReport 安装 FineReport 的安装需要注册帐号并下载安装包。用户需要了解如何下载安装包、安装 FineReport 并激活软件。 知识点 4：报表设计 在 FineReport 中，我们需要设计报表并连接数据库。用户需要了解如何定义数据连接、添加 JDBC 驱动、设置连接参数等。 知识点 5：报表预览 在报表设计完成后，用户需要预览报表以检测 SQL 是否正确、检查数据是否正确。用户需要了解如何预览报表、排错和解决问题。 知识点 6：连接数据库 FineReport 需要连接数据库以获取数据。用户需要了解如何定义数据连接、添加 JDBC 驱动、设置连接参数等。 知识点 7：报表设计技巧 在报表设计中，用户需要了解如何设计表头、拖入数据列、设置边框等技巧，以便生成美观的报表。 知识点 8：预览报表 在预览报表时，用户需要了解如何设置决策系统的用户名和密码，以便正确预览报表。 本教程涵盖了 Spring Boot 2.6.13 集成 FineReport 11.0 的所有方面，旨在帮助用户快速掌握报表生成和数据可视化的技能。

SpringCloud是中国IT教育品牌黑马程序员推出的一门高级微服务架构课程的实践项目压缩包，它包含了一个完整的demo工程，以及配套的两个数据库脚本：tb-user.sql和tb-order.sql。这个压缩包旨在帮助学习者深入理解和掌握SpringCloud的实战应用。 SpringCloud是一个全面的微服务解决方案集合，它为开发者提供了在分布式系统（如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等）中快速构建一些常见模式的能力。通过SpringBoot的简单约定和Java的易用性，SpringCloud快速上手并简化了微服务架构的实现。 在这个demo工程中，我们可以看到SpringCloud的核心组件被应用，例如： 1. **Eureka**：服务注册与发现，是SpringCloud的基础组件，它允许服务提供者注册自身，服务消费者发现并调用服务提供者。 2. **Zuul** 或 **Spring Cloud Gateway**：作为API网关，负责路由转发、安全过滤、限流等操作，是系统对外的统一入口。 3. **Hystrix**：断路器，防止服务雪崩，确保服务的稳定性和容错能力。 4. **Ribbon**：客户端负载均衡器，与Eureka配合，用于在消费服务时做负载均衡。 5. **Feign**：声明式服务调用，简化了服务之间的调用，使得调用像本地方法一样简单。 6. **Spring Cloud Config**：配置中心，可以集中管理和推送应用的配置，支持动态刷新。 7. **Spring Cloud Bus**：事件、消息总线，通常配合Config使用，实现配置的动态刷新。 8. **Spring Cloud Stream**：提供了消息驱动的应用模型，支持多种消息中间件，如RabbitMQ或Kafka。 数据库文件tb-user.sql和tb-order.sql则可能包含了课程中涉及的业务数据模型。tb-user可能用于存储用户信息，如用户名、密码、联系方式等，而tb-order则可能包含订单相关的数据，如订单号、用户ID、商品信息、价格等。这些数据库脚本可以帮助我们设置和初始化课程中的数据库环境，以便进行实战演练。 在学习这个压缩包的内容时，建议首先了解SpringCloud的各个组件和它们的作用，然后搭建开发环境，导入demo工程，根据项目结构理解各个模块的功能和交互。同时，执行数据库脚本创建表，并填充一些模拟数据。通过实际操作和调试，可以更深入地掌握SpringCloud的使用技巧和最佳实践。 这个SpringCloud教程的demo项目提供了一个完整的学习和实践平台，涵盖了微服务架构中的关键技术和流程，对于提升开发者在分布式系统设计和实现方面的技能具有很高的价值。通过学习和动手实践，你将能够构建出稳定、高效的微服务应用。

随着互联网的普及程度，众多用户倾向于利用手机和电脑处理日常事务，众多传统行业也愈发注重与互联网的融合。本系统聚焦于高校就业招聘，借助持续发展的网络技术，实现了用户注册、登录、浏览公告、接收企业通知、投递简历、查看职位招聘及企业详情等功能，并支持对简历、公告、企业通知、职位投递、职位收藏、职位留言及论坛信息的全面管理。本论文旨在阐述高校就业招聘系统的软件开发过程，该系统主要依托微信平台构建，采用Spring Boot框架作为开发框架，使用Java作为编程语言，并选择MySQL作为数据库系统。