本系统以微信小程序为前端载体、SpringBoot为后端技术核心，聚焦奶茶店“订单处理混乱、用户粘性弱、库存管理粗放”的行业痛点，构建集“线上智能点单、后厨高效协同、库存动态预警、会员精准运营”于一体的全链路数字化管理平台，旨在通过微信生态的高触达性与SpringBoot的轻量化架构，打通“用户-门店-后厨-供应链”的信息壁垒，解决传统奶茶店“排队耗时久、错单漏单多、数据决策缺失”等问题，为奶茶店

基于微信小程序的智能招聘小程序系统，以SpringBoot为后端核心、微信小程序为轻量化交互载体、AI算法为智能引擎，聚焦求职招聘“信息不对称、匹配低效、流程冗长”痛点，构建“智能匹配-便捷沟通-流程闭环-数据驱动”的全链路服务体系。系统支持企业通过小程序端快速发布职位（自动生成岗位JD模板，含“技能要求、薪资范围、工作地点”等维度），求职者上传简历后，AI算法（基于Python的NLP技术）自动

课题目的：本课题旨在设计并实现一个基于 SpringBoot+Vue 框架的软件缺陷管理平台，通过整合互联网技术与软件开发流程需求，构建一套智能化、协同化、可视化的缺陷全生命周期管理系统。具体目标包括：实现缺陷信息管理（缺陷提交、分类、优先级设置）、缺陷处理流程（分配、修复、测试、关闭）、项目与版本管理（多项目并行、版本迭代）、团队协作与沟通（评论回复、邮件通知、实时消息）、测试用例管理（用例设计

为解决植物知识分散、专业信息获取门槛高的问题，基于 SpringBoot 开发植物知识管理与分享平台具有重要应用价值。当前植物领域存在显著痛点：专业知识散落于学术文献与科普书籍，普通用户整合困难；植物爱好者交流渠道有限，经验分享缺乏系统性；珍稀植物与本土物种信息传播不足，保护意识薄弱；园艺从业者难以快速获取针对性技术指导，实践应用效率低。该系统依托 SpringBoot 的高效架构，实现植物知识库

在快时尚消费与个性化穿搭需求激增的背景下，现代人衣物数量快速增长，但传统衣橱管理方式存在衣物分类混乱、搭配重复、购置决策盲目等问题。据统计，超 60% 的人每周穿搭重复率达 50%，30% 的衣物购买后使用次数不足 5 次。基于 SpringBoot 的个人网上衣橱系统通过整合人工智能与衣橱管理需求，构建智能化穿搭助手，可有效解决传统衣橱痛点。系统采用 SpringBoot 框架构建后端服务，集成

在数字化办公普及与企业 IT 设备规模扩大的背景下，传统电脑维修管理面临流程繁琐、响应不及时、数据追溯困难等问题。基于 SpringBoot 的电脑维修工单管理系统通过技术创新重构 IT 服务管理生态，整合工单处理、资源调度、数据分析等功能模块，运用工作流引擎与智能分配算法，实现电脑维修全流程的数字化、智能化管理，助力提升维修效率、优化服务质量、降低 IT 运维成本。系统采用前后端分离架构，后端以

基于大数据的短视频用户兴趣分析系统，直击短视频平台 “用户画像模糊、内容推荐低效、运营决策盲” 的核心痛点，依托大数据技术的海量数据处理与深度挖掘能力，构建 “多源数据采集 + 用户兴趣建模 + 精准分析应用” 的一体化分析体系。传统模式下，短视频平台仅依靠播放量、点赞量等浅层数据判断用户偏好，难以挖掘用户潜在兴趣；内容推荐同质化严重，用户粘性易流失；运营方缺乏精准数据支撑，难以制定针对性的内容与

在高校后勤服务数字化转型加速（2023 年智慧校园餐饮市场规模达 300 亿元）与学生用餐体验升级需求增长的背景下，传统校园食堂模式面临排队时间长（高峰期平均等待 15 分钟）、选择有限（日均菜品 < 50 种）、信息不透明（食材来源 / 营养成分）等问题。据统计，超 60% 的学生对食堂满意度不足 70 分，食堂浪费率达 15%，运营成本占收入的 40%。基于 SpringBoot+Vue 的校

基于人工智能的智能客服系统，是融合自然语言处理（NLP）、机器学习、大数据分析等技术的服务终端，已成为企业优化服务体验的核心工具。其核心价值在于打破传统客服的时空限制，以高效、精准的服务提升用户满意度与企业运营效率。系统通过NLP技术实现人机自然交互，能精准识别用户意图，无论是文字咨询还是语音诉求，都可快速匹配知识库答案，解决订单查询、售后问题、产品咨询等80%以上的常规需求。机器学习算法则让系统

在Python程序设计课程普及化的当下，其语法灵活、应用场景广泛的特点既吸引了大量学习者，也带来了教学答疑环节的诸多挑战。当前Python教学中，学习者常因语法细节、逻辑调试、库函数使用等问题产生疑问，而传统答疑模式存在明显局限：课堂时间有限，教师难以兼顾每位学生的个性化问题；课后答疑依赖微信群、邮件等渠道，信息分散且重复答疑现象普遍，加重教师负担；现有通用问答工具缺乏课程针对性，回答往往偏离教学