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

当前社区团购存在流程混乱、用户体验不佳等问题：团长管理分散，商品信息更新滞后，易出现错单漏单；支付与配送环节衔接不畅，售后处理效率低；用户需求反馈渠道有限，难以精准调整供给；团长与平台结算复杂，影响积极性。基于 SpringBoot 的社区团购系统，整合商品管理、团长运营、订单处理、售后跟踪等功能，构建标准化运营平台，实现商品展示、拼团下单、配送调度、资金结算全流程线上化。这能提升团购效率，保障交

本课题以Android系统为开发基础，聚焦餐饮行业传统点餐模式中效率低下、人力成本高、订单易出错、用户体验不佳等痛点，旨在设计开发一套集菜单展示、智能点餐、在线支付、订单跟踪、评价反馈于一体的移动点餐系统，实现从用户点餐到商家接单、后厨备餐的全流程数字化管理，同时为商家提供数据统计、菜品管理、客户画像分析等功能模块。该课题的研究意义在于，其一，通过Android设备的普及性与便携性，打破传统点餐对

基于招聘网站数据的大数据技术专业人才需求分析，揭示出行业 “供需失衡、结构分化、技能升级” 的核心特征。2025 年相关岗位需求同比激增 40%，全国人才缺口超 150 万，长三角、珠三角等城市群缺口占比达 60%，但仅 10% 简历能通过初筛，供需剪刀差显著。行业需求呈现明显分化，智能制造以 20.3% 的占比成为第一需求领域，数字金融、泛互联网紧随其后，智慧医疗岗位增速高达 53%。岗位类型向