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该酒店系统采用前端Vue.js框架，后端使用Spring Boot和MyBatis技术。

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简介：
该系统由前端部分采用Vue.js框架，以及后端部分使用Spring Boot与MyBatis框架共同构建而成，并包含MySQL数据库脚本。 酒店管理系统的设计理念是前端与后端实现完全分离部署，从而显著提升了系统的可维护性，同时也有助于大幅度提高开发团队的工作效率。

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  • 基于Spring Boot的微服务项目前端采用Vue+Vuetify，后端运用Spring Boot+Spring Cloud+MyBatis
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    这是一个基于Spring Boot框架构建的微服务项目，前端使用了Vue结合Vuetify框架进行开发，而后端则采用了Spring Boot、Spring Cloud以及MyBatis技术栈。 前台采用Vue与Vuetify框架进行开发，后端则使用Spring Boot、Spring Cloud以及Mybatis技术栈，并通过Jwt实现登录验证机制；同时引入ElasticSearch作为动态内容及音乐检索服务的支撑平台，利用RabbitMQ来完成各服务间的消息传递任务。前端和后端之间的通信则是借助于RabbitMQ结合Stomp.js达成。 在项目架构设计上实现了前后端分离的理念，其中页面交互部分采用Vue2.x版本搭配Vuetify框架进行构建，在提升开发效率的同时保证了用户体验；利用Vuex对应用状态进行集中式管理，并通过引入RabbitMQ消息队列来实现邮件发送和异步任务的调度。 此外，项目中还自定义实现了评论模块功能，包括子评论展示以及新消息提醒机制。登录验证则结合Cookie与JWT技术以确保系统的安全性及用户体验的一致性。 综上所述，“msns”是一个基于微服务架构设计的简易社交网站平台，在该平台上分别构建了服务于不同业务需求的应用模块： - msns-admin：负责提供管理员端API接口及相关服务。 - msns-auth：作为验证中心，主要功能为用户登录及权限校验等操作。 - msns-comment：专门处理评论相关的API请求与后台逻辑实现。 - msns-common：用于存放项目中通用的工具类和基础性接口定义文件。 以上描述涵盖了原内容的主要技术选型和技术架构设计思路。
     
  • VueNode：使用TypeScript、Vue.js、Node.js和MySQL构建的前端与后端分离框架...
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    VueNode是一款基于TypeScript语言开发的全栈框架，结合了Vue.js用于前端视图渲染及交互设计，并利用Node.js和MySQL搭建强大的后端服务支持。 VueNode项目始于2017年，初衷是为了进行本地测试，因此代码质量一般。为了优化这一点，并利用假期时间重构该项目，我决定在2019年的中秋节期间对其进行改进。主要改动包括：引入TypeScript以提高类型检查的准确性，在此过程中还修复了原版本中的一些潜在Bug；使用Vue CLI 3重新初始化项目并调整了许多配置项，使其更适合当前需求且性能更佳；文件上传功能已迁移到七牛云OSS上，减少了本地存储空间的同时也充分利用了CDN的优势。此外，我整理和完善了前后端接口文档，并引入async和await来简化异步操作的处理方式。最后还增加了关于未来部署计划的相关说明及Nginx与PM2配置指南。
     
  • Horesy：采用Vuejs前端与FastAPI后端构建的酒店预订系统
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    Horesy是一款集成了Vue.js前端框架和FastAPI后端框架的高效酒店预订平台。它提供了一个直观且响应迅速的界面，使用户能够轻松搜索、比较并预订全球各地的酒店房间。 使用Vuejs客户端和FastAPI后端实现酒店预订系统。
     
  • 外卖点餐系统的后端采用SpringBoot、MyBatis和MyBatis-Plus，前端使用Vue与Element UI
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    本外卖点餐系统基于SpringBoot框架搭建后端服务，结合MyBatis及MyBatis-Plus进行高效数据操作；前端则采用Vue搭配Element UI实现简洁友好的用户界面。 随着互联网外卖市场的持续扩大，越来越多的餐饮企业开始采用外卖点餐系统来提升点单效率和服务质量。在后端开发方面，使用Spring Boot与MyBatis作为主要框架。其中，Spring Boot是一个轻量级且易于学习使用的框架，能够快速搭建项目，并提供自动配置、快速开发和简易部署等特性，特别适合构建微服务架构。它支持多种数据库系统如MySQL及PostgreSQL等，便于进行数据集成工作。 另一方面，MyBatis则是一种Java持久化解决方案，可以将SQL语句映射至对应的Java对象中，简化了操作复杂度；同时提供了易于使用的API接口，能够封装复杂的数据库访问代码为简单的增删改查功能。其增强版MyBatis-Plus进一步提升了开发速度和性能表现。 在前端技术栈的选择上，则采用了Vue框架搭配ElementUI组件库进行构建应用界面。Vue以其简洁易用、响应迅速以及高度可定制化的特性而受到广泛欢迎，非常适合用于快速创建交互性极强的用户界面。
     
  • Java项目Spring Boot学生宿舍管理系统.zip 基于Spring Boot框架，前端采用EasyUI设计用户界面，后端开发
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    本项目为基于Spring Boot框架的学生宿舍管理系统，结合EasyUI实现美观且功能齐全的前端界面，旨在提升宿舍管理效率与用户体验。 SpringBoot 高校宿舍管理系统源码附带论文（适合毕业设计参考学习研究）包含答辩视频、设计思路、任务书、开题报告及文献综述，并提供英文翻译。运行环境：idea/eclipse+mysql5.7+jdk1.8+maven3。 项目技术： - SpringBoot - layui 系统描述： 该系统的代码质量高，功能强大，附带论文供学习参考。 主要功能包括： （1）基本信息管理 此部分分为学生信息和宿舍信息两方面。其作用是维护这些数据，并支持增删查改等操作。 （2）宿舍分配管理 根据已有的宿舍与学生的信息，依据特定规则为未安排床位的学生自动分配宿舍；允许学生选择自己的床位位置；最终的分配结果可以导出成文件形式，如Excel表格。 （3）日常宿舍管理 该部分包含卫生、报修及留言等子项。 - 卫生：记录并维护卫生检查的信息； - 报修：添加、查看和修改维修单信息； - 留言：发布通知公告、招领失物启事，以及普通留言板，并进行相应的信息管理。 （4）离返校管理 对节假日学生去向及寒暑假期间学生的留宿情况进行统计与管理；并以图表形式展示相关数据。
     
  • 小区物业管理系统（包含前后端代码 - 前端使用Vue.js，后端采用Java）.zip
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    本项目为一个完整的小区物业管理系统的源码包，前端部分基于Vue.js框架开发，提供用户友好的界面；后端由Java编写，负责数据处理与业务逻辑实现。 小区物业管理系统（包含前后端开发，前端采用Vue框架，后端基于Java）.zip是计算机专业、软件工程专业以及通信工程专业的大学生课程设计作品，适合用于课程设计或毕业设计参考。该设计方案以Java为基础进行开发。
     
  • 酒店管理系统的源码（使用Spring、SpringMVC和MyBatis技术栈）.zip
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    这是一个基于Spring、SpringMVC以及MyBatis框架开发的酒店管理系统源代码包。项目旨在展示如何构建高效的企业级应用，适用于学习与参考。 酒店管理系统源码采用Spring、Spring MVC及Mybatis框架开发。
     
  • Spring Boot后端+Vue前端
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    本项目采用Spring Boot框架搭建高效稳定的后端服务，并结合Vue.js进行现代化前端开发，旨在打造高性能、易维护的企业级应用。 构建Spring Boot Web完整项目涉及多个步骤，包括创建基础项目、配置应用设置、添加Web依赖以及实现RESTful服务等功能模块。整个过程中需要确保项目的结构清晰合理，并且遵循最佳实践来保证代码的可维护性和扩展性。此外，在开发阶段还需要进行充分测试以验证功能正确无误，最后部署上线前还需考虑安全性与性能优化等关键因素。
     
  • 基于 Java Spring-boot、MyBatis 和 MySQL 的前后端分离后台管理系统与 Vue 结合使用
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    本项目为一基于Java Spring Boot框架及MyBatis数据映射工具开发的后台管理系统，前端采用Vue实现界面动态渲染。系统通过MySQL数据库进行数据存储和管理，并实现了前后端分离架构以提高开发效率和代码可维护性。 项目采用SpringBoot+Vue开发。 后端技术栈： 1. SpringBoot 2. SpringSecurity 3. MyBatis 4. MySQL 前端技术栈： 1. Vue 2. ElementUI 3. axios 4. vue-router 具体详细配置以及运行请参照压缩包里的readme.md文件。
     
  • 采用协同过滤算法的新闻推荐系统，后端运用SpringBoot与Mybatis-Plus框架，前端应用Vue.js及Element组件库
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    本项目构建了一个基于协同过滤算法的智能新闻推荐系统。后台使用Spring Boot与Mybatis-Plus，前端则结合了Vue.js和Element UI，实现高效、个性化的新闻推送服务。 基于协同过滤算法的新闻推荐系统采用以下技术栈： 1. 后端使用SpringBoot与Mybatis-Plus框架。 2. 前端界面则选用Vue.js搭配Element-Plus及Windi CSS框架构建。 3. 数据抓取工作通过Python结合Scrapy框架完成。 4. 大数据处理和推荐功能利用Scala配合Spark实现协同过滤算法，具体采用余弦相似度进行计算。 5. 整体项目打包部署使用Docker与Maven工具。