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Java毕业设计:基于SpringBoot的服装搭配推荐系统(SpringBoot+Layui+JQ+HTML)1011

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简介:
本项目是一款基于SpringBoot框架开发的服装搭配推荐系统,结合了Layui、jQuery和HTML技术。旨在为用户提供个性化的服饰搭配建议,优化用户购物体验。 基于Spring Boot的服装搭配推荐系统为用户提供未来一周的天气预报,并根据预测天气情况和个人现有的衣物进行着装建议。该系统还提供未来六小时内的精确温度数据,帮助用户在出行前调整穿着。 每日用户可以对系统推荐的穿搭舒适度进行反馈,从而让系统依据用户的体验来优化服装保暖系数。通过多次反馈和调整,实现个性化、精准化的穿衣建议服务。 具体来说,本系统的功能包括: 1. 显示未来五天的天气信息; 2. 展示未来六小时内详细的温度变化情况; 3. 存储用户个人衣帽间的衣物数据; 4. 根据天气预报和个人服装资料提供出行穿搭推荐; 5. 接收每日反馈,以实现对服装保暖系数的个性化调整。

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客服
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  • JavaSpringBootSpringBoot+Layui+JQ+HTML1011
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    本项目是一款基于SpringBoot框架开发的服装搭配推荐系统,结合了Layui、jQuery和HTML技术。旨在为用户提供个性化的服饰搭配建议,优化用户购物体验。 基于Spring Boot的服装搭配推荐系统为用户提供未来一周的天气预报,并根据预测天气情况和个人现有的衣物进行着装建议。该系统还提供未来六小时内的精确温度数据,帮助用户在出行前调整穿着。 每日用户可以对系统推荐的穿搭舒适度进行反馈,从而让系统依据用户的体验来优化服装保暖系数。通过多次反馈和调整,实现个性化、精准化的穿衣建议服务。 具体来说,本系统的功能包括: 1. 显示未来五天的天气信息; 2. 展示未来六小时内详细的温度变化情况; 3. 存储用户个人衣帽间的衣物数据; 4. 根据天气预报和个人服装资料提供出行穿搭推荐; 5. 接收每日反馈,以实现对服装保暖系数的个性化调整。
  • 优质
    本服饰推荐系统致力于为用户提供个性化的穿搭建议,通过分析用户的喜好和风格,提供最合适的服装搭配方案。 服饰搭配推荐系统的目录结构包括:app前置应用、服务器服务端脚本以及images图像数据集。
  • SpringbootJava人职匹项目
    优质
    本项目是一款基于Spring Boot框架开发的Java应用,旨在通过算法模型实现精准的人才与职位匹配推荐,优化招聘流程,提高人力资源配置效率。 基于Spring Boot开发的人职匹配推荐系统旨在为企业和求职者提供高效、精准的职位推荐平台。该系统的功能包括: 用户画像构建:通过收集求职者的教育背景、工作经验及技能特长等信息,系统能够建立详细的用户档案,深入了解其职业需求与期望。 职位信息发布管理:企业可以发布包含职位描述、要求以及薪资待遇在内的详细招聘信息,帮助求职者更好地了解和筛选适合的岗位。 智能推荐算法:利用先进的机器学习技术,根据用户的个人资料和企业的具体职位需求进行匹配分析,并向求职者提供个性化的岗位推荐服务。 交互界面设计:为用户提供一个简洁明了的操作平台,方便用户浏览、搜索并收藏感兴趣的职位或直接投递简历查看推荐结果。 数据分析与反馈机制:系统会收集用户的操作数据以供进一步的统计和优化工作使用。同时设有意见反馈渠道,以便根据求职者对于推荐岗位的意见来持续改进服务质量。 企业招聘管理功能:允许企业在平台上维护其发布的招聘信息、查阅应聘者的个人简历,并能通过平台直接沟通交流提高整体招聘流程效率。 该系统能够帮助企业和求职者更快捷地匹配到彼此的需求,从而有效降低双方的寻找成本并提升整个过程的工作效率。
  • JAVAVue+SpringBoot+MySQL店库存管理
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    本项目为一款基于Java技术栈开发的服装店库存管理系统,采用Vue前端框架结合Spring Boot后端框架与MySQL数据库,旨在提高服装零售行业的库存管理效率。 基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的服装店库存管理系统包括了服装档案模块、服装入库模块以及服装出库模块,支持自由管理服装库存数据。此外,系统还内置用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理和数据字典等功能,并提供文件管理和图表展示等基础服务。 该系统采用基于角色的访问控制机制,适用于不同权限级别的管理人员和普通店员使用。它可以将权限细化至按钮级别,支持自定义创建角色并分配相应权限,非常适合需要精确设定用户权限限制的需求场景。
  • SpringBoot选题分
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    本系统是一款基于Spring Boot框架开发的毕业设计选题分配平台,旨在帮助高校师生高效管理和匹配毕业设计题目与学生需求。 该毕设分配选题管理系统支持学生、老师及教务管理员三个角色使用,并提供了一个简洁版的毕业设计课题选择平台。系统还包含了基础的用户管理、文件管理、角色管理和日志记录等功能。 对于教师,他们可以在平台上发布毕业设计课题和上传任务书,同时审核学生的选题情况。 学生则可以浏览并选取老师发布的毕设题目,取消已选定的主题,并下载相关文档以获取详细信息。此外,系统还允许学生查询自己当前的选题状态。 教务管理员负责维护专业档案、管理用户及角色权限等基础操作。 总的来说,该软件旨在简化毕业设计课题分配的过程,同时确保所有参与者都能顺利地完成他们的任务与职责。
  • 算法Java商城SpringBoot
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    本项目为一个基于Spring Boot框架开发的Java商城系统,采用先进的推荐算法提升用户体验,实现个性化商品推荐。 JAVA商城系统前端框架使用HTML、CSS以及jQuery;后端框架采用IDEA + Java + Springboot + MySQL + Maven。MySQL数据库可以通过执行以下SQL语句来重置某张表:`truncate table studentsplanmanagementsystem.coursevariable; alter table table_name auto_increment=1;` 推荐算法包括协同过滤(用户CF和商品CF)以及基于权重的推荐方法,用于向用户推荐商品。 系统模块介绍如下: - 普通用户登录模块 - 注册模块 - 首页模块(首页搜索) - 商品详情模块(查看商品信息) - 购物车模块 - 订单模块 - 充值模块(买家在页面充值,等待管理员批准后才能购买东西) - 评论模块 推荐算法用于根据用户的浏览和购物习惯提供个性化的产品建议。
  • Java-SpringBoot购物.zip
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    本项目为基于Java SpringBoot框架开发的时装购物系统,旨在提供一个完整的在线购物平台解决方案,适合用作高校毕业生的设计作品展示。 使用Java技术开发了一个管理系统。整个开发过程首先进行需求分析以确定系统的主要功能。然后对系统进行全面设计与详细设计。总体设计涵盖了系统的功能规划、整体架构设定、数据结构安排以及安全策略制定;而详细设计则包括数据库访问的实现方式,各个主要模块的具体实施方法及其关键代码等细节内容。在开发完成后进行了全面的功能测试,并分析了测试结果以总结经验教训。该系统包含完整的程序源代码和数据库文件,能够完美运行于指定配置环境中。
  • (含源码)SpringBoot旅游网站 080833
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    本作品为一款基于Spring Boot框架开发的旅游推荐网站,旨在通过个性化推荐算法提供给用户最佳旅行建议。项目附带详细源代码,适合用于学术研究和学习参考。 前台功能介绍: - 酒店预订:旅游网站的重要组成部分之一是酒店预订服务,在旅游高峰期用户可通过在线平台预定酒店,并提前做好旅行准备。在到达目的地后能够迅速入住,提高行程效率。 - 推荐路线:提供一系列的推荐线路信息供游客选择,包括各条线路的名字、详细内容介绍及费用情况等。 - 国内(景点)板块和国外(景点)板块:为用户提供国内外不同地区的旅游资讯。 - 交通方式:用户可以根据自己的需求选择合适的交通工具进行旅行规划。 - 关于我们:展示网站的基本信息与联系方法,使客户能够了解平台的背景及相关服务政策等重要细节。 后台管理功能: - 旅游线路管理:对各条路线的信息(如名称、描述和价格)实施添加、修改或删除操作,并确保前台用户能便捷地访问到这些资料。 - 新闻管理:发布关于旅游业相关的新闻信息,帮助游客了解最新的行业动态。
  • SpringBoot——Java超市进销存SpringBoot+Vue).zip
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    本项目为一款基于SpringBoot与Vue框架开发的超市进销存管理系统。该系统旨在通过前后端分离的方式,提供高效的商品管理、库存监控及销售记录查询等功能,助力中小型超市实现数字化运营转型。 SpringBoot 完整项目提供了一站式的解决方案。下载后只需简单部署即可使用。该项目包含了项目源码、数据库脚本以及软件工具,并且前后端代码齐全。 此系统功能完善,界面美观,操作简便,具备全面的功能及便捷的管理方式,在实际应用中具有很高的价值。所有项目均经过严格调试以确保能够顺利运行! 技术组成如下: - 前端:Vue/JSP - 后台框架:SpringBoot - 开发环境:IntelliJ IDEA - 数据库:MySQL(建议使用5.7版本,8.0有时会出现兼容性问题) - 数据库工具:Navicat - 部署环境:Tomcat(推荐采用7.x或8.x版本),Maven
  • Hadoop大数据电影Java SpringBootLayui源码实现
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    本作品为一款基于Hadoop的大数据电影推荐系统,采用Java SpringBoot框架和Layui前端技术进行开发。通过分析用户行为数据,提供个性化电影推荐服务。 基于Hadoop的大数据电影推荐系统采用Java SpringBoot与Layui技术栈实现。该系统以豆瓣电影作为数据集,用户注册登录后可以浏览并为喜爱的影片打分。算法模块定期运行,从MySQL数据库中读取评分信息,并将这些数据上传至HDFS文件系统;随后通过执行基于MapReduce框架开发的协同过滤算法计算用户的推荐结果。最后,该推荐列表会被拉回到业务展示层进行用户界面呈现。 此项目的核心技术包括:Java编程语言、SpringBoot框架、Layui前端库以及Apache Hadoop大数据处理平台。利用这些组件和技术,系统能够有效地实现基于用户行为分析的大规模电影个性化推荐功能。