【带AI】基于SpringBoot+Vue图书管理系统设计与实现+文档+指导搭建视频
news2026/4/5 15:58:27
特色实现QQ邮箱注册/找回密码WebSocket实时推送协同过滤算法图书推荐接入DeepSeek大模型技术栈1.后端Spring Boot2、MyBatis、Java MailQQ SMTP、WebSocket、DevTools、Spring Security Crypto密码加密2‘前端Vue 2、Vue Router、Vuex、Element-UI 2.15、Axios、ECharts 6核心功能1.用户端登录/注册、邮箱验证找回密码图书浏览/搜索、分类筛选、图书详情与相关推荐借阅记录、在线归还、续借资格校验与申请收藏书单、评论/回复/点赞、系统公告个人中心与阅读/借阅统计2.管理端实时仪表盘WebSocket 推送借阅/收藏/评论/续借动态图书管理上架/下架/编辑/分类绑定/封面上传分类管理、用户管理搜索、编辑、禁用借阅/归还/续借审批全流程评论/公告运营技术亮点1.接入DeepSeek大模型AI图书助手2.实时推送WebSocket连接后端进行 JWT 校验后台向在线仪表盘主动广播运营动态与统计变化3.智能推荐协同过滤算法基于物品的协同过滤Item-based CF基于用户的借阅与收藏行为构建“物品共现矩阵”与每本书的交互次数4.严谨鉴权前端按路径自动注入对应 token源码已经过本人亲自测试可完美运行
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使用siteground主机的wordpress网站，会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后，网站没有变化的情况。
不熟悉siteground主机的新手，遇到这个问题，就很抓狂，明明是哪都没操作错误&#x…
网络编程（Modbus进阶）
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IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总
最近正值期末周，有很多同学在写期末Java web作业时，运行tomcat出现乱码问题，经过多次解决与研究，我做了如下整理：
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利用最小二乘法找圆心和半径
#include <iostream>
#include <vector>
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#include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构
struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {}
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使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明
如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看
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XML Group端口详解
在XML数据映射过程中，经常需要对数据进行分组聚合操作。例如，当处理包含多个物料明细的XML文件时，可能需要将相同物料号的明细归为一组，或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码，增加了开…
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明
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L…
(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)
题目：3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 ：哈希，时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况，哈希表这里用数组即可实现。
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【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览：三层管道、两级检索、兜底大模型
摘要
拍照搜题系统采用“三层管道（多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染）、两级检索（倒排 BM25 向量 HNSW）并以大语言模型兜底”的整体框架： 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后，分别用…
【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板，载入页面后，会显示引导弹窗，适用于引导用户使用页面，点击完成后，会显示下一个引导弹窗，直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…
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上证指数放量收阴线，个股多数下跌，盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型，指数短线有调整的需求，大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技
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观成科技：隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析
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Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具，该工具基于TUN接口实现其功能，利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道，支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式，适应复杂网…
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Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)
服务端与客户端单连接
服务端代码
#include <sys/socket.h>
#include <sys/types.h>
#include <netinet/in.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <pthread.h>
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华为云ModelArts：重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”！
在人工智能浪潮席卷全球的2025年，企业拥抱AI的意愿空前高涨，但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实，却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…
深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向
深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向：
逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应，替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。
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