本文详细介绍了基于Spring、MyBatis和SpringMVC框架的留言本系统开发过程。实验通过构建MySQL数据库和message/user表，采用分层架构实现留言发布、回复、删除等功能。系统包含首页展示、模糊查询、登录验证、留言管理等模块，采用动画设计和分页处理优化用户体验。开发中解决了端口占用、页面加载、编码格式等技术问题，总结了框架整合、数据验证和用户交互设计经验。通过项目实践，作者掌握了三大框架的核心技术，提升了全栈开发能力和问题解决能力。

【源码免费下载链接】：https://renmaiwang.cn/s/o37bn 《基于Spring Boot的学校田径运动会管理系统》旨在为学校提供高效便捷的田径运动会管理解决方案。该系统以Spring Boot框架为核心，结合先进技术和功能模块，致力于优化学校田径运动会组织与管理流程。其主要目标是简化运动会组织工作流程，打造集成了活动管理和监控的综合平台。通过该系统，学校可以实现对运动会各个环节的有效管理与协调安排。具体而言，系统包含了报名管理、项目管理、赛程安排等核心功能模块，并提供了多样的操作界面和便捷的服务功能。每个功能模块均设计了相应的操作流程：例如，在报名管理模块中，用户可通过填写信息、选择项目以及完成支付流程参与运动会；在项目管理模块中，支持对田径项目的设置、人员管理及成绩标准的设定等。系统特别注重比赛数据的记录与分析，通过智能计算和排名展示帮助学校全面掌握运动员表现。此外，赛程安排模块为学校提供了详细的赛事时间表制定功能，并支持多维度的参赛者分组管理。整个管理系统致力于提升学校的运动会组织效率和管理质量，为学校体育工作提供强有力的技术支撑。

# 基于Spring Boot和Disruptor的ETL数据处理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Spring Boot框架和Disruptor高性能并发框架的ETL（Extract, Transform, Load）数据处理系统。系统旨在高效地从多个数据源抽取数据，进行必要的转换，并加载到目标数据源中。支持多数据源查询、多数据源入库、集群处理以及父子任务依赖。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多数据源支持支持从多个数据源（如MySQL、Hive等）进行数据抽取，并能够将处理后的数据加载到不同的目标数据源中。 2. 动态数据源切换通过动态数据源配置，可以在运行时根据业务需求切换不同的数据源。 3. 高性能并发处理利用Disruptor框架实现高性能的并发数据处理，支持高并发下的数据抽取、转换和加载。 4. 任务依赖管理支持父子任务依赖，确保任务按照正确的顺序执行。

# 基于Spring Boot和JavaFX的数据管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Spring Boot和JavaFX框架开发的数据管理系统，集成了Mybatis Plus、Druid和Echarts等技术，实现了用户管理、数据预处理、数据查询、数据分析和数据可视化等功能。项目采用MVC三层架构模式，将系统业务划分为表现层、业务层和数据访问层，确保系统的模块化和可维护性。 ## 项目的主要特性和功能 1. 用户管理提供用户登录、注册、权限管理等功能。 2. 数据预处理支持数据的清洗、转换和加载（ETL）操作。 3. 数据查询提供灵活的数据查询接口，支持多种查询条件和排序方式。 4. 数据分析集成多种数据分析算法，如DBSCAN、异常检测等。 5. 数据可视化使用Echarts进行数据可视化展示，支持多种图表类型。 6. 文件管理支持文件的上传、下载、存储和处理，使用SFTP进行文件存储。

# 基于Spring Boot和Dubbo的探花交友平台 ## 项目简介 探花交友是一个陌生人的在线交友平台，用户可以通过该平台搜索附近的人，查看好友动态，并通过大数据计算进行智能推荐，找到更加匹配的好友。平台还提供了在线即时通讯功能，可以实时的与好友进行沟通。 ## 项目的主要特性和功能 ### 用户管理 注册与登录用户无需单独注册，直接通过手机号登录即可。首次登录成功后需要完善个人信息。 个人信息管理用户可以查看和更新个人信息，包括头像、昵称、性别、年龄、城市、收入、学历、职业、婚姻状态等。 黑名单管理用户可以查看和管理黑名单列表，添加或移除黑名单用户。 ### 交友功能 测灵魂用户可以参与测试题，每次提交答案后更新用户属性。 桃花传音功能类似QQ中的漂流瓶，用户可以发送和接收语音消息。 搜附近根据用户当前所在的位置进行查询，并在10km的范围内进行查询，可以通过筛选按钮进行条件筛选。

随着现代科技的进步，智能无人仓库管理系统的应用变得越来越广泛，这在很大程度上依赖于软件框架技术的支撑。Spring Boot作为当下流行的Java开发框架之一，因其简洁的配置和高效的开发模式受到了开发者的青睐。Spring Boot 154版本，作为该框架的一个迭代更新，无疑提供了更多的特性支持和性能改进，这对于构建智能无人仓库管理系统来说至关重要。 智能无人仓库管理系统是一种高度自动化、信息化的物流仓储解决方案，它通过集成先进的自动化设备、信息技术和智能控制系统，实现仓库内货物的自动存取、分拣、搬运以及库存管理等功能。这样的系统不仅提高了物流效率，降低了人工成本，而且通过精确的数据分析和处理，为供应链管理提供了强有力的数据支撑。 在构建这样一个系统时，使用Spring Boot框架可以带来多方面的优势。Spring Boot简化了企业级应用的搭建流程，通过自动配置减少了大量繁琐的手动配置工作，开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。Spring Boot集成了Spring生态中的众多模块，如Spring Data、Spring Security等，这些模块为智能仓库管理系统提供了丰富的功能组件，包括但不限于数据持久化、权限控制等。 智能无人仓库管理系统的核心在于其控制系统和设备的集成。这通常涉及到机器人、自动化导引车（AGV）、货架、条码扫描器等硬件设备。Spring Boot能够与这些硬件设备进行良好的配合，通过RESTful API、消息队列（如RabbitMQ、Kafka）等技术手段，实现系统与设备之间的通信和数据交换。此外，Spring Boot还支持与云平台的集成，为智能仓库管理系统提供了云计算的扩展性和灵活性。 对于开发智能无人仓库管理系统，Spring Boot提供了Spring Data JPA或MyBatis等数据持久化方案，方便地与关系型数据库或非关系型数据库交互，高效地处理大量数据。同时，Spring Boot还提供了Spring MVC用于构建RESTful接口，满足前后端分离的开发需求，使得前端工程师可以更方便地与后端进行数据交互。 在安全方面，Spring Boot集成了Spring Security，提供了强大的安全机制，能够对系统进行权限验证和访问控制，确保系统的安全稳定运行。Spring Security不仅能够防御常见的网络攻击，还能够提供细致的访问权限管理，这对于保护商业数据的安全至关重要。 Spring Boot的易用性、扩展性以及丰富的生态系统，使得智能无人仓库管理系统能够在不断变化的业务需求中快速适应和更新。通过Spring Boot，可以快速地构建出一个稳定、可靠、易维护的智能无人仓库管理系统，为企业提供强大的物流支持。

随着社会的发展，社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。 毕业生信息招聘平台，主要的模块包括查看管理员；首页、个人中心、企业管理、空中宣讲会管理、招聘岗位管理、毕业生管理、个人简历管理、求职信息管理、信息咨询管理、岗位应聘管理、线上面试管理、面试回复管理、试卷管理、试题管理、管理员管理、论坛管理、系统管理、考试管理等功能。系统中管理员主要是为了安全有效地存储和管理各类信息，还可以对系统进行管理与更新维护等操作，并且对后台有相应的操作权限。 要想实现毕业生信息招聘平台的各项功能，需要后台数据库的大力支持。管理员验证注册信息，收集的毕业生信息，并由此分析得出的关联信息等大量的数据都由数据库管理。本文中数据库服务器端采用了Mysql作为后台数据库，使Web与数据库紧密联系起来。在设计过程中，充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。 本系统的开发使获取毕业生信息招聘平台信息能够更加方便快捷，同时也使毕业生信息招聘平台信息变的更加系统化、有序化。系统界面较友好，易于操作。

在当今的软件开发领域，企业应用集成(EAI)是实现不同系统间通信和数据共享的关键技术之一。传统的集成方法往往复杂且耗时，而基于Spring框架的集成方式则因其轻量级和开发效率高而受到许多开发者的青睐。Spring框架作为一个开源的Java平台，它提供了一系列功能，可以大大简化企业级应用的开发。 随着人工智能技术的发展，将AI技术与Spring框架相结合，形成所谓的SpringAI，为开发人员提供了一种新思路。SpringAI利用Spring框架的灵活性和扩展性，结合人工智能技术，从而创建出智能化的业务系统。其中，RAG系统作为SpringAI的一部分，它代表的是一个响应式和适应性强的系统架构，它能够在不断变化的环境中自我调节和优化。 SpringAI的RAG系统不仅仅是一个简单的应用集成解决方案，它通过响应式编程模型和AI算法，实现了对数据流的实时处理和智能决策支持。这使得它在与各种基于Spring体系的业务系统集成时，能够提供更加灵活和高效的服务。例如，在一个电子商务平台中，RAG系统可以实时分析用户的购物行为，预测用户需求，并调整推荐系统，从而提升用户体验和销售效率。 RAG系统的无缝集成能力，来源于它对Spring核心特性的利用，比如依赖注入、面向切面编程(AOP)和声明式事务管理等。这些特性使得RAG系统能够轻松地与现有的业务系统连接，并且提供一致的编程模型和开发体验。此外，RAG系统的集成不局限于传统的服务间通信，它还包括数据集成、消息传递、事件驱动架构等多个方面，从而为构建复杂的系统集成提供了全方位的解决方案。 在标签方面，“人工智能”和“deepseek”这两个词汇暗示了RAG系统在实现智能化服务时，可能采用了深度学习等先进的机器学习技术。深度学习是人工智能研究领域的一个热点，它通过构建多层的神经网络模型，能够从大数据中学习复杂的模式和关系。RAG系统可能利用深度学习进行自然语言处理、图像识别、预测分析等任务，以此来提高系统的智能化水平和业务价值。 基于SpringAI的RAG系统展现了将传统的Spring框架优势与现代AI技术相结合的潜力，为开发人员提供了一种全新的、智能化的企业应用集成方式。通过RAG系统，企业可以在保证业务连续性和系统稳定性的同时，快速适应市场变化和业务需求的演进。

基于spring-ai框架实现的RAG增强检索，及ai对话demo后端服务源码。 Demo中演示了，根据本地客户宠物的洗澡剪毛记录，和剪毛和洗澡间隔规则，询问ai,哪些宠物应该剪毛或洗澡了。 运行前准备工作： 1.Java运行环境：openjdk22 2.安装ollama 3.pull大模型nomic-embed-text，wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4 详细运行步骤，请参考以下文章：https://blog.csdn.net/weixin_42545951/article/details/140129688

该项目是一个毕业设计，主要采用了Spring Cloud技术来构建一个乒乓球论坛，旨在提供一个交流乒乓球技巧、比赛信息和心得的在线平台。下面将详细讲解Spring Cloud及其在项目中的应用，以及相关的关键知识点。 Spring Cloud是Spring.io推出的一套微服务解决方案，它提供了包括服务发现、配置中心、负载均衡、熔断器、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、集群状态等在内的多种功能，方便开发者快速构建分布式系统。在本项目中，Spring Cloud可能被用于搭建服务注册与发现（如Eureka）、API路由管理（如Zuul或Gateway）、服务间调用（如Ribbon和Feign）、服务熔断和降级处理（如Hystrix）以及配置管理（如Config Server）。 1. **服务注册与发现**：Eureka作为服务注册与发现组件，负责管理各个微服务实例的注册信息，使得服务消费者能通过Eureka找到对应的服务提供者。 2. **API路由管理**：可能使用Zuul或Spring Cloud Gateway作为API网关，统一处理请求的路由、过滤和安全控制，同时对下游服务进行负载均衡。 3. **服务间通信**：Ribbon和Feign是Spring Cloud提供的客户端负载均衡器，用于服务消费者和服务提供者之间的通信，可以实现无状态的服务调用。 4. **服务熔断和降级**：Hystrix是Netflix开源的容错管理工具，用于隔离服务调用，防止因某个服务故障导致整个系统瘫痪，实现服务的熔断和降级策略。 5. **配置管理**：Config Server作为配置中心，可以集中管理所有微服务的配置，使得配置变更无需重启服务即可实时生效。 项目中的“数据库设计\pingpang.cdm”文件表明，项目有数据库设计部分，可能是关于论坛用户信息、帖子、评论等数据表的设计。而“pingpang_backend\src\main\resources\static\乒乓球基础技能教学.html”和“pingpang_fornt\index.html”分别代表后端和前端的静态资源，可能包含了一些乒乓球教学内容和论坛首页的HTML代码。 “pingpang_fornt\.gitignore”和“pingpang_backend\.gitignore”是Git版本控制系统忽略文件列表，定义了在版本控制中不应包含的文件类型，例如开发工具产生的临时文件、编译输出等。 “.gitignore”是项目的全局忽略文件，定义了整个项目中不需要纳入版本控制的文件。“pingpang_backend\pingpang_backend.iml”是IntelliJ IDEA项目的配置文件，包含了项目结构和依赖信息。 这个基于Spring Cloud的乒乓球论坛项目涉及了微服务架构的核心组件和实践，结合数据库设计和前端页面，提供了一个完整的论坛系统实现。通过学习和分析这个项目，开发者可以深入理解Spring Cloud的使用方法，并提升在分布式系统开发中的能力。