课题针对传统文具销售用户采购不便（线下门店有限）、品类分类混乱（难快速找目标文具）、订单售后追踪难、商家库存管理低效等痛点，以微信小程序为载体、SSM 为后端，构建文具用品线上销售系统。后端用 SSM 实现业务解耦与数据存储，集成 Shiro 管控用户、商家、管理员权限，Redis 缓存热门文具（如笔记本、笔类）与用户购物车，对接支付 / 物流接口；前端小程序支持用户按品类（办公文具、学生文具）筛

基于 Python 的人脸识别考勤系统，聚焦解决传统考勤 “代打卡、效率低、数据统计繁琐” 的问题，依托 Python 在计算机视觉（如 OpenCV）、人脸识别（如 dlib、FaceNet）的技术优势，构建集 “人脸采集注册、实时识别考勤、异常记录预警、考勤数据统计” 于一体的智能考勤平台。核心模块涵盖：人脸采集与注册（录入员工基本信息，通过摄像头采集人脸图像，提取人脸特征向量存储至数据库，支

当前人们生活节奏加快，对在线外卖的需求愈发旺盛，无论是日常餐饮、下午茶还是生鲜零食，都希望通过便捷渠道快速获取，但传统外卖模式存在诸多痛点：用户需下载独立 APP 才能下单，操作门槛高；不同商家分散在多个平台，难以 “一站式” 筛选心仪美食，且商家资质、食材来源等信息不透明，食品安全难保障；订单提交后，配送进度缺乏实时追踪，易出现 “超时送达” 却无法及时沟通的问题；同时商家面临订单处理效率低（如

在智能手机普及率超过 80% 的背景下，手机售后服务需求激增，但传统服务模式面临效率低下、流程不透明、客户体验差等问题。据中国消费者协会统计，手机售后投诉占电子产品投诉总量的 45%，其中服务响应不及时占比 32%，维修质量不达标占比 28%。开发基于 SpringBoot 的手机售后服务系统，旨在构建智能化、全流程的售后管理平台，推动服务效率与客户满意度双提升。该系统以 SpringBoot 为

本系统以 Python 为开发语言，融合 AI 推荐算法（协同过滤、内容特征分析），针对音乐平台 “推荐同质化、用户偏好匹配度低” 等痛点，构建 “用户画像 - 特征分析 - 智能推荐 - 反馈优化” 一体化平台，适配音乐 APP、在线电台等场景的个性化推荐需求。​技术上，后端采用 Python+Flask 框架搭建服务，MySQL 存储用户数据（听歌记录、收藏偏好）、音乐特征（曲风、节奏、歌词情

本课题针对传统电商模式适配品牌化运营不足、产品生态整合薄弱、用户精准服务欠缺、订单履约效率待提升等痛点，结合小米“手机×AIoT”生态发展需求，设计实现基于SpringBoot框架的小米电商平台系统。系统以“整合品牌生态、优化交易体验、强化精准运营”为核心，采用Java作为开发语言，SpringBoot框架简化开发部署、提升系统灵活性与可扩展性，MySQL存储产品信息、用户数据、订单记录及运营数据

基于 SpringBoot 的人工智能智能家居系统是融合物联网与 AI 技术的家居智能化管理平台，采用 SpringBoot+Vue 前后端分离架构，后端整合 MyBatis-Plus 实现数据持久化，MQTT 协议实现设备通信，MySQL 存储用户信息、设备数据、场景规则等核心内容，Redis 缓存设备状态与用户操作指令提升响应效率；前端基于 Vue3 框架结合 Element Plus 组件库

基于 SpringBoot + 人脸识别的图书馆管理系统采用前后端分离架构，后端以 SpringBoot 构建核心服务，集成人脸识别 SDK（如百度 AI、虹软）实现身份核验，前端用 Vue 开发交互界面，MySQL 存储图书与用户数据，Redis 缓存借阅信息。核心功能包括人脸识别入库 / 出库（自动核验读者身份，记录借阅 / 归还时间）、图书管理（智能检索、位置导航、逾期提醒）、座位预约（人脸

本课题旨在设计并实现基于 SpringBoot+AI 技术的农作物生命周期识别系统，破解传统农业生产中农作物生长阶段判断依赖人工经验、效率低、误差大，以及病虫害早期发现难、农事决策缺乏数据支撑等痛点。系统面向农户、农业技术员、农业合作社管理人员及农业监管部门四类角色，核心功能涵盖：AI 驱动的生命周期识别（基于卷积神经网络（CNN）构建识别模型，通过 SpringBoot 整合模型接口，支持上传农

本系统以 Python 为开发语言，融合 AI 推荐算法（协同过滤、内容特征分析），针对音乐平台 “推荐同质化、用户偏好匹配度低” 等痛点，构建 “用户画像 - 特征分析 - 智能推荐 - 反馈优化” 一体化平台，适配音乐 APP、在线电台等场景的个性化推荐需求。​技术上，后端采用 Python+Flask 框架搭建服务，MySQL 存储用户数据（听歌记录、收藏偏好）、音乐特征（曲风、节奏、歌词情