整个系统分为 管理员， 用户端。管理员可以进行商品管理，订单管理 ，用户管理。用户可以浏览鞋子，然后进行购买等基础的商城操作。管理员账号信息：admin / 123456用户账号： hadluo / 123456（也可以自己注册，注册需要配置好邮箱服务器）

今天教大家如何设计一个 鲜花商城 , 基于目前主流的技术：前端vue3，后端springboot。学习完这个项目，你将来找工作开发实际项目都会又很大帮助。文章最后部分还带来的项目的部署教程。系统有着基于用户的协同过滤推荐算法，还有保证库存不超卖的库存系统设计，还带有订单（发货，收获，退款，评价），购物车，运费等某块功能的设计，基本上符合将来工作上的实际项目。鲜花商城（带用户协同过滤算法推荐）首先，

1.先来看一个例子package arithmetics;public class AgentToolsTest {public void hello(int i) {System.err.println("第" + i+" 次 hello");}public static void main(String[] args) throws Exception {Class<?> claz

摘要：本文介绍了一款基于SpringBoot+VUE+Java的人脸识别系统，采用前后端分离架构，具备人脸数据录入、管理和摄像头识别功能。系统技术栈包括Vue前端、SpringBoot+Hibernate后端、MySQL8.0数据库和JDK8。部署步骤包括注册虹软SDK账号、配置数据库、设置人脸图片存储路径等。前端需安装特定版本Node.js(v20.17.0)并配置npm镜像源。完整源码可通过关

本文介绍了如何利用AI技术高效处理百万级Excel数据关联问题。针对传统VLOOKUP函数和PowerQuery在处理大数据量时的性能瓶颈，文章推荐使用"PowerQueryAI"智能工具，该工具基于MySQL引擎，支持本地化处理百万级数据。操作时只需上传主表和关联表，通过自然语言描述查询需求（如"从订单信息、商品信息、用户信息表中查询订单ID、用户姓名等字段&quo

摘要：本文介绍了一种利用AI智能体快速核对海量Excel数据的新方法。通过"PowerQueryAI"工具，用户无需掌握Excel函数或SQL语法，只需用自然语言描述需求（如"找出两个表中相同的交易流水号"），即可在本地完成百万级数据的比对工作。该方案采用本地化处理保障数据安全，借助临时文件缓存解决大数据量性能问题，将传统需要复杂技术操作的数据核对简化为&q

架构图从下往上我们可以看到，分为几层：数据采集，传输层数据存储层数据计算查询层数据展示层后面我们会详细介绍各层的组件，敬请期待~~大数据的前景一、大数据在医疗行业的应用大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平

Gemma 3 是 Google DeepMind 推出的新一代轻量级开源大语言模型（LLM），基于 Gemini 2.0 技术构建，主打高性能、低部署门槛和多模态能力。该模型系列提供多种参数规模（1B、4B、12B、27B），适用于从移动设备到数据中心的各类硬件环境。

摘要：本文介绍了一款基于SpringBoot+VUE+Java的人脸识别系统，采用前后端分离架构，具备人脸数据录入、管理和摄像头识别功能。系统技术栈包括Vue前端、SpringBoot+Hibernate后端、MySQL8.0数据库和JDK8。部署步骤包括注册虹软SDK账号、配置数据库、设置人脸图片存储路径等。前端需安装特定版本Node.js(v20.17.0)并配置npm镜像源。完整源码可通过关

本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的在线外卖点餐系统，包含商家端、用户端和管理平台三个模块。系统采用MySQL8数据库，使用JWT token认证和Shiro权限管理，通过WebSocket实现实时聊天功能。商家端支持菜单管理、订单处理和客户互动；用户端提供店铺浏览、在线点餐和订单跟踪功能；管理平台则负责用户、商家和订单管理。部署说明包括数据库初始化、前后端项目启动步骤等。系统采用主流