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本文介绍了一个基于Java+Vue的微服务电商平台的设计与实现。该平台采用微服务架构，将系统拆分为用户服务、商品服务、订单服务等多个独立模块，解决了传统单体架构在扩展性、耦合度和部署效率方面的问题。Java后端负责业务逻辑处理和数据持久化，Vue前端提供交互体验良好的管理界面和用户界面。项目重点解决了微服务协同、数据一致性、高并发访问等挑战，通过JWT鉴权、Redis缓存、消息队列等技术实现用户注
本文探讨了电信运维系统中百万级网元树的高效展示方案。基于SpringBoot+Vue技术栈，提出配置驱动的动态聚合设计：1）后端采用元数据配置模型实现多视图切换，通过异步计数、多级缓存优化性能；2）前端使用扁平化数据流+虚拟滚动提升渲染效率，结合预加载和骨架屏优化交互体验。该方案解决了传统递归加载的性能瓶颈，实现了海量数据下的流畅操作，已在电信级系统中验证有效。
VTJ.PRO是一款专为专业开发者设计的AI低代码引擎，旨在解决传统低代码平台"效率与控制权不可兼得"的痛点。其核心特点包括：生成标准Vue3+TypeScript代码无平台绑定、实现可视化设计与代码编辑双向转换、AI辅助真实开发场景、符合企业级工程化标准。该产品适合需要快速交付项目又不愿牺牲代码质量的技术团队，目前已开源核心引擎并提供企业级增值服务。VTJ.PRO由个人开发者
本文介绍了基于SpringBoot+Vue的个人健康管理系统开发方案。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置并集成Tomcat服务器，前端采用Vue.js实现响应式界面和组件化开发，数据库选用MySQL确保数据安全性和高并发处理能力。文章详细说明了系统设计原则、技术选型理由、核心代码示例以及完整的测试方案，包括登录功能的多场景测试用例。该系统实现了健康数据的规范化管理，具
本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的超市管理系统开发方案。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置并集成Tomcat服务器，前端采用Vue.js实现组件化开发。数据库选用MySQL保证事务处理和数据安全。文章详细说明了系统设计原则、技术选型、功能演示和测试方案，并提供了代码示例和源码获取方式。该系统实现了超市管理的信息化需求，具有清晰的架构设计和良好的用户体验。
摘要：本项目基于Java+Vue技术栈开发了一套多源数据融合的电梯困人事件预测与应急调度系统。系统通过整合电梯传感器、监控平台等多源异构数据，采用随机森林、XGBoost等机器学习算法构建预测模型，实现电梯故障的智能预警。同时结合A*算法等调度策略优化应急响应流程，并通过WebSocket实现实时可视化展示。系统解决了数据孤岛、实时性处理等难题，显著提升了电梯安全管理水平和救援效率。项目包含完整的
更多详细内容请访问http://【校园一卡通】基于Java与Vue的综合服务平台设计基于java+vue的校园一卡通综合服务平台设计与实现的详细项目实例（含完整的程序，数据库和GUI设计，代码详解）资源-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/92850734 https://download.csdn.net/dow
注册一个全局指令（如v-tw// main.js 或 directives.js})
本文介绍了一个基于Java+Vue的智能仓储管理系统设计与实现项目。该系统针对传统仓储管理中数据滞后、效率低下等问题，采用前后端分离架构，实现了从入库到出库的全流程数字化管理。项目包含用户认证、商品管理、库存控制、入库出库审核等核心模块，通过事务控制、权限管理和数据一致性保障，显著提升仓储作业效率和准确性。系统采用Spring Boot后端和Vue前端技术栈，具有良好的扩展性和集成能力，适用于制造
摘要：本文介绍了多页表单的实现方案，通过将复杂表单拆分为多页可显著提升用户体验。核心功能包括：1)支持配置分页和每页字段数；2)智能分页算法，保留辅助字段位置；3)进度显示和导航控制；4)全表单校验机制；5)与条件逻辑的兼容处理。该方案适用于问卷调查、订单提交等多步骤场景，已在开源项目"智枢矩阵"中实现，可有效降低用户填写压力，提高表单完成率。（149字）
在组件中直接使用时，ESLint 抛出的错误提示，虽然不影响代码运行，但会打断开发体验，也不符合代码规范要求。模块导入导出必须严格匹配：命名导出的函数名必须和导入时的解构名称完全一致，大小写、拼写都不能出错；如果使用导出，导入时就不能用解构语法。接口请求一定要加return：之前写接口时不小心漏了return，导致组件中await调用时拿不到接口返回的 Promise，后续处理响应数据时一直报错，
接入一个**只修 CVE、不改 API**的开源 Vue 2.7.16 安全分支：- **仓库**：<https://github.com/joygqz/vue>- **当前版本**：`v2.7.16-security.1`- **接入成本**：改一行 `package.json`，**业务代码零修改**- **协议**：MIT（沿用原作者 Yuxi You 授权）
本文介绍了一个基于Vue.js前端架构的多语言养殖投资返利系统。系统采用Vue 3组合式API和Pinia状态管理，实现投资管理、多语言切换、签到激励等核心功能。前端通过Axios与PHP后端交互，使用Vue I18n实现国际化支持，并采用WebSocket或轮询更新实时数据。文章详细分析了系统的技术架构、业务模块实现和安全考量，展示了Vue.js在现代Web应用开发中的实践能力，为类似项目提供了
本文介绍了一个基于Java+Vue的多租户权限模型统一认证与单点登录系统的设计与实现。该系统采用SpringBoot和Vue框架，通过多租户数据隔离、RBAC权限模型和JWT认证机制，实现了租户间的安全隔离和统一认证。系统支持动态权限路由、微服务架构和安全审计功能，为企业提供高性能、可扩展的身份认证解决方案。项目解决了多租户环境下数据隔离、权限管理和跨系统认证等关键问题，提升了系统安全性和用户体验
本文介绍了小区疫情购物系统的开发背景、技术实现与系统设计。该系统基于SpringBoot+Vue框架，采用MySQL数据库，实现了商品管理、公告发布、配送人员健康监测等功能。文章详细阐述了系统开发的技术选型（Java+MySQL）、可行性分析（技术、经济、操作）、系统流程设计（增删改查操作）以及数据库E-R模型构建。系统界面设计简洁，包含商品管理、公告信息管理等模块，支持管理员进行数据维护。该毕业
摘要：本项目基于Java+Vue开发了一个多目标优化的智能菜品推荐系统，通过遗传算法综合考虑营养均衡、口味偏好、价格预算等多维因素，为用户提供个性化饮食方案。系统采用前后端分离架构，包含数据清洗、用户画像建模、多目标优化引擎等核心模块，支持动态参数调整和推荐结果可视化解释。该方案解决了传统推荐系统单一目标优化的局限性，有效提升饮食健康水平和用户体验，为餐饮行业数字化转型提供技术支持。完整项目包含G
刚开始学习Java语言的时候，是不知道还有Tomcat这些东西的，各种语法各种输出在控制台进行输出结果，当Java网站开发的时候就不可避免的学习到了Tomcat服务器。Tomcat准确的来讲不算是服务器，可以说是vue引擎或者一个容器，这些都是学术上或者原理上都比较贴切的，但是实际工作中Tomcat就是作为一个web服务器来用的，因为可以实现网站的发布和运行。
摘要：本文介绍了一个基于Java+Vue的电力能耗分析与节能优化平台，面向制造业、园区等高耗能场景，解决传统能耗管理方式效率低下的问题。平台采用前后端分离架构，后端实现数据采集、分析计算和规则引擎，前端提供可视化展示和交互分析。核心功能包括多源数据接入、能耗建模、异常检测和节能建议生成，通过数据驱动实现能耗治理闭环。文章详细阐述了平台架构设计、关键技术实现（如实体建模、趋势统计、异常检测）及代码示
本文介绍了一个基于Java+Vue的校友信息管理与互动平台的设计与实现。该平台旨在解决传统校友管理方式中信息分散、更新滞后等问题，通过统一平台整合校友资源，实现信息采集、身份认证、活动发布、消息互动等功能。系统采用前后端分离架构，后端使用Java构建安全稳定的服务体系，前端采用Vue开发交互友好的界面。平台支持多角色权限控制、校友信息管理、活动组织、数据分析等功能，并提供了数据校验、异步处理等技术
SkyTiptap是一个基于Tiptap2.x封装的Vue3富文本编辑器组件，主打轻量化和开箱即用。它通过三行代码即可实现基础编辑功能，包括标题、粗体、列表、代码块等，并支持Markdown快捷输入和多媒体嵌入。其特色在于AI能力集成，支持内容生成、编辑器操控和自动模式三种工作方式，同时保持事件驱动的灵活性，不绑定具体业务实现。组件优化了打包体积，采用按需加载策略，并提供统一风格的自定义弹窗交互。
作为开发者，我开发Lubanno7UniverSheet的核心目标，是解决前端表格开发中“结构化数据管理”与“灵活交互体验”难以兼顾的痛点。这款基于Univer引擎的开源表格组件，既弥补了传统表格工具在Excel级交互上的不足，也解决了底层表格引擎操作结构化数据的复杂度，让开发者能以更低成本实现企业级表格需求。
本文介绍了一个基于Java+Vue的多模态商品检索与推荐系统。该系统通过融合文本、图像等多模态数据，采用深度学习技术实现商品特征提取与对齐，提升检索准确性和推荐个性化水平。系统架构包含多模态特征提取、融合对齐网络、相似度计算等核心模块，支持图文混合检索和智能推荐。项目采用前后端分离设计，后端使用Java实现算法服务，前端基于Vue构建交互界面，通过微服务架构确保系统可扩展性。该系统有效解决了电商场
本文介绍了一个基于Java+Vue的多模态商品检索系统，重点实现以图搜图和相似查找功能。系统采用深度学习模型（如ResNet、BERT）提取商品图像和文本特征，通过多模态融合技术构建统一嵌入空间，并利用Faiss等向量索引实现高效相似度检索。后端基于SpringBoot提供RESTful API，前端使用Vue构建交互界面，支持图片上传、文本查询等多种检索方式。该系统有效解决了传统电商搜索中&qu
本文介绍了一个基于Java+Vue的城市空气质量预测与可视化平台的设计与实现。该项目面向环境治理、健康防护和精细化管理需求，通过机器学习模型将传统"事后监测"升级为"事前预测"。系统采用分层架构：Java后端负责数据采集、清洗、特征工程和模型预测；Vue前端实现多维度可视化展示。关键技术包括时间序列特征构建、线性回归模型训练、异常值处理和数据可视化渲染。平台
更多详细内容请访问http://智慧城市基于Java+Vue的城市噪声热力图可视化平台设计基于java+vue的城市噪声热力图可视化平台设计与实现的详细项目实例（含完整的程序，数据库和GUI设计，代码详解）资源-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/92844380https://download.csdn.net/
本项目基于Java+Vue技术栈开发了一套智能外卖配送路径优化系统。系统采用SpringBoot+Vue前后端分离架构，集成Dijkstra、A*等路径算法实现动态路线规划。主要功能包括：1) 实时路网数据处理与空间索引构建；2) 多因素配送路径优化；3) 订单智能调度与骑手状态管理；4) 机器学习驱动的参数自适应优化。系统通过可视化界面展示配送路径和订单状态，并采用微服务架构确保高并发性能。项目
本文介绍了一个基于Java+Vue的医院挂号预约系统设计与实现项目。该系统旨在解决传统挂号方式效率低、排队时间长等问题，通过线上预约优化医疗资源配置，提升患者就医体验。项目采用前后端分离架构，后端使用Java处理核心业务逻辑，前端采用Vue构建用户界面。系统实现了科室管理、医生排班、预约挂号等功能，并解决了号源并发、权限控制等技术难点。文章还提供了部分核心代码示例，包括实体模型、服务层实现和前端页
把下面的代码补全，要求：实现 reactive 函数（用 Proxy），修改属性时打印"更新了"，支持嵌套对象（可选，进阶）。Deepseek前端进阶计划第二条：搞懂 Object.defineProperty 和 Proxy 的区别。这些都是 Proxy 内置的，自动识别的。✍️ 动手：实现一个 reactive(obj)，让修改属性时打印“更新了”。get/set 不能直接操作 obj.nam
做全栈开发这几年，我踩过最大的坑不是技术选型，而是重复造轮子。每次接一个新项目，用户管理写一遍、角色权限写一遍、文件上传写一遍、字典翻译写一遍……一套后台管理系统的基础功能，怎么也得磨上一两周。直到我遇到了忆笙智云（YsCode AI Cloud Platform），一个基于 SpringBoot 3 + Vue 3 的企业级AI低代码开发平台，我才发现原来这些基础活儿可以这么省事。## 一个项目
本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的古城景区管理系统开发项目。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置并集成Tomcat服务器，前端采用Vue.js实现组件化开发和数据双向绑定，数据库选用MySQL关系型数据库。文章详细说明了系统设计原则、技术选型理由，并提供了功能演示、代码示例和测试案例。项目由大厂开发经验博主提供，包含完整源码和开发文档，适合作为计算机专业毕
本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的个人云盘系统开发方案。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置并集成Tomcat服务器，前端采用Vue.js实现组件化开发。数据库选用MySQL保证数据安全性和高并发处理能力。文章详细说明了系统设计原则、技术选型理由，并提供了核心代码示例和测试用例。该系统实现了用户认证、文件管理等基础功能，具有良好的扩展性和安全性，适合作为计
本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的个人博客系统开发项目。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置并集成Tomcat服务器，前端采用Vue.js实现组件化开发。数据库选用MySQL关系型数据库，支持事务处理和高效查询。文章详细说明了系统设计原则、技术选型、功能演示、代码参考和测试案例，并提供了源码获取方式和最新毕设选题推荐。该系统具有清晰的架构设计、完善的功能模
本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的大学生竞赛管理系统开发方案。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置并集成Tomcat服务器，前端采用Vue.js实现组件化开发。数据库选用MySQL保证数据安全性和高并发处理能力。文章详细说明了系统设计原则、技术选型理由，并提供了核心代码示例和测试用例。该系统实现了竞赛信息管理、用户权限控制等功能，具有响应快速、易于维护的特
本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的大学生心理测评与分析系统开发项目。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置并集成Tomcat服务器，前端采用Vue.js实现组件化开发。数据库选用MySQL保证数据安全性和高并发处理能力。文章详细说明了系统设计原则、技术选型方案，并提供了功能演示、测试用例和源码获取方式。该项目可作为计算机专业毕业设计选题参考，具备完整的用户认
本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的二手交易系统开发方案。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置并集成Tomcat服务器，前端采用Vue.js实现组件化开发和数据双向绑定，数据库选用MySQL保证事务安全。文章详细说明了系统设计原则、技术选型理由、核心代码示例以及完整的测试方案，包括用户登录功能的多场景测试用例。该方案提供了从技术架构到具体实现的完整参考，适合
本文介绍了基于SpringBoot+Vue的养老院信息系统开发方案。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化配置并集成Tomcat服务器，前端采用Vue.js实现组件化开发。数据库选用MySQL保证数据安全性和高并发处理能力。文章详细说明了系统设计原则、技术选型、代码实现和测试方案，提供了完整的项目架构图和技术实现细节。该系统实现了养老院信息化管理功能，具有清晰的导航结构和一致
基于 Vue 3 + Vite + Leaflet + Pinia 开发的郑州文旅地图实战项目。覆盖 60+ 景点，实现地图展示、打卡签到、游戏化收集（物品掉落/作物种植/宝藏探索）、14个成就徽章、3 种地图主题 × 5 种季节主题、电子护照、AI 路线规划等完整功能闭环。纯前端 + localStorage 持久化，零服务器成本，并封装为 Electron桌面应用。适合学习 Vue 3 组合式
本文介绍了基于B/S架构的社团管理系统设计概要。系统采用B/S结构和Web服务模式，支持互联网环境下随时访问。主要内容包括：1）系统架构设计，采用B/S模式；2）数据库设计，详细说明了社团活动评论、社团信息、社长信息等12个数据表的结构；3）功能模块实现，包括管理员模块（用户信息管理、社长信息管理）、社长模块（社团信息管理、加入社团审核）和用户模块（社团加入、活动报名）三大功能模块。系统通过E-R
求助deepseek它说是。change事件返回值为。版本change事件返回。
最终这一版用下来整体体验很好。无论是在Antigravity、Cursor还是GitHub Copilot、Codex上，表现都还挺稳的，基本能直接用了。最近多个项目并行开发，之前用的agent.md有时还是不够全面，于是在使用中慢慢沉淀、踩坑、补漏，最终有了这一版。分享给有需要的同学。
若依框架仍活跃发展，提供多个版本选择，包括微服务版（RuoYiCloud）、Go语言版（RuoYiGo）和前后端分离版（RuoYiVue），支持JDK8到21。AI模型（如GPT4、Claude3.5）可配合官方文档生成合规代码。该框架适合快速开发后台系统，尤其适合私活或企业内部项目，能节省基础功能开发时间，但复杂业务逻辑仍需手动编写。对于追求高度定制或高并发的项目可能不是最佳选择。
摘要： Claude Code在生成React代码时表现优异（82%一次通过率），但在Vue 3项目中质量明显下降（67%通过率）。这种差异主要源于：1）训练数据中React代码更多；2）React的函数式范式更易被AI理解；3）React生态有更多典型案例。不过，Vue的模板语法反而能约束AI生成更规整的代码，且通过自定义指令可提升生成质量（接受率提升至75%）。技术选型标准正在从"开
一个基于Vue 3的批次记账应用开发过程。该项目从最初的通用记事应用Notely AI转型为专注批次核算的垂直工具，核心采用"Batch+Record"双层数据模型，通过Pinia实现本地领域状态管理，集成Vant组件库处理移动端交互，并利用ApexCharts实现数据可视化。重点探讨了AI助手在业务闭环中的定位——作为自然语言输入解释器而非内容生成器，强调用户确认环节的重要性
在 语境下，，指的就是，用来驱动 Claude 做。用来做：代码生成、审查、测试、提交、初始化等在终端里长这样👇。有了它，你和团队对 Claude 的使用方式会变得像 Git 命令一样稳定、可预期。
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