基于微信小程序的咖啡店点餐系统聚焦线下门店与线上服务融合，构建集自助点餐、会员管理、订单追踪于一体的便捷平台。系统支持用户扫码进入小程序，查看菜单（含图文介绍、配料选择、冷热规格）、加入购物车、微信支付完成下单，同时提供到店自提或堂食座位预约功能；商家端可实时接收订单、更新餐品状态、管理库存与菜单，通过数据看板分析热销品与客流高峰。额外设计会员积分体系（消费累计积分兑换饮品）、优惠券发放及生日福利

基于大数据的影评情感分析可视化及推荐系统，聚焦影视内容与用户偏好的精准匹配，构建 “情感挖掘 - 可视化解析 - 智能推荐” 的全链路平台，解决传统影评分析中 “情感模糊、推荐同质化、价值挖掘不足” 的痛点。系统通过 Scrapy 爬取多平台影评数据（文本评论、评分、点赞数），结合用户画像（观影历史、类型偏好），经 Spark NLP 进行情感极性分析（正面 / 负面 / 中性），提取关键词（如

本课题设计开发基于 SpringBoot+Vue 的校园设备维护报修系统，整合设备信息管理、报修提交、工单分配、维修跟踪、评价反馈等功能，支持学生、教职工、维修人员、管理员多角色协作。系统采用前后端分离架构，前端通过 Vue 构建直观的报修与跟踪界面，后端依托 SpringBoot 实现工单流转与数据管理，适配校园设备分散、维护响应需及时的场景。意义在于：为师生提供便捷的在线报修渠道，缩短问题反馈

基于深度学习的蘑菇种类识别系统，聚焦野生蘑菇的快速分类与毒性初筛，构建 “图像采集 - 特征提取 - 种类判定” 的一体化框架，解决传统识别中 “依赖经验、误判率高、毒性难鉴别” 的痛点。系统核心包括：图像预处理模块通过 Python 的 OpenCV 实现蘑菇图像的去噪、裁剪与数据增强（旋转、缩放），构建包含 150 + 常见种类（含 30 种剧毒蘑菇）的图像数据集，标注菌盖形状、菌褶颜色等关键

本课题聚焦传统数码相机销售渠道分散、产品信息展示不直观、专业参数对比不便、售后保障不足等痛点，结合数码产品电商化发展趋势，设计开发基于 SpringBoot 的数码相机商城平台，构建 “产品展示 + 专业选型 + 在线交易 + 售后溯源” 一体化数码购物服务平台。当前传统销售模式依赖线下门店、线下参数查询繁琐、正品保障难确认、售后响应滞后等问题，难以满足摄影爱好者、专业从业者对精准选型、正品保障、

在高校餐饮市场规模扩大（2023 年中国校园餐饮市场达 3000 亿元）与学生消费习惯改变的背景下，传统校园外卖服务存在配送效率低（平均配送时间 30 分钟）、食品安全难保障（40% 的商家无正规资质）、服务时间受限（仅覆盖三餐高峰）等问题。据统计，超 70% 的学生对现有校园外卖服务不满意，商家平均月订单量不足 500 单，配送成本占订单金额的 20%。基于 SpringBoot 的校园外卖平台

基于微信小程序的设备报修系统聚焦设备故障快速响应与全流程管理，构建集报修提交、工单派发、进度追踪于一体的轻量化平台。系统核心功能包括：用户端支持上传故障设备照片 / 视频、填写故障描述、选择设备类型与位置，一键提交报修单并实时查看处理进度；维修员端接收派单通知、更新维修状态（接单 / 处理中 / 已完成）、上传维修记录与耗材使用情况；管理员端可分配工单、统计维修效率、管理设备台账与维修人员信息。结

基于 SpringBoot+Vue 的网上商城系统可针对性破解这些问题：SpringBoot 后端提供稳定的业务支撑（订单管理、支付集成、权限控制），Vue 前端构建响应式交互界面，实现 “前端体验优化 + 后端高效管理” 的双向提升。核心功能包括：商品智能展示系统，按 “品类、标签、用户画像” 多维度分类，支持 3D 预览、短视频展示，结合浏览历史推荐关联商品（如 “购买手机后推荐适配耳机”）；

当前校园论坛存在显著痛点：用户注册缺乏严格身份核验，易出现校外人员混入、虚假账号发布不良信息的情况；论坛内容审核依赖人工，违规言论（如校园谣言、不当言论）难以及时拦截，存在信息安全风险；学生用户身份与校园信息（如院系、年级）脱节，难以形成精准的兴趣社群与话题分类；账号被盗或冒用后，缺乏快速身份核验机制，用户权益难保障。​基于 SpringBoot 结合人脸识别和实名认证的该系统，构建 “身份核验

基于大数据的全国降水分析可视化系统，聚焦降水数据的全域感知与深度应用，构建 “多源数据融合 - 时空动态分析 - 交互式可视化” 的智能平台，解决传统降水分析中 “数据分散、时空关联弱、决策支撑不足” 的痛点。系统通过 Flink 实时采集全国降水数据（气象站观测值、卫星遥感反演数据、雷达回波强度），结合 HDFS 存储近 30 年历史降水档案，经 Spark SQL 清洗整合后，构建覆盖省 -