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具备留言评论功能的用户发布系统

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简介：
该系统允许注册用户发布内容并添加留言和评论功能，促进用户间的互动交流。是一款集创作与沟通于一体的发布平台。 用户登录、注册以及留言评论等功能是论坛常见的功能需求。这里提供了一个基于Spring Boot 和 MyBatis 实现的解决方案，欢迎下载使用。

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  • 具备留言评论功能的用户发布系统
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    该系统允许注册用户发布内容并添加留言和评论功能，促进用户间的互动交流。是一款集创作与沟通于一体的发布平台。 用户登录、注册以及留言评论等功能是论坛常见的功能需求。这里提供了一个基于Spring Boot 和 MyBatis 实现的解决方案，欢迎下载使用。
     
  • 具备增删改查功能的简单留言板系统
    优质
    本项目是一款集成了基本CRUD操作的简易留言板应用程序，用户可以轻松发布、编辑及删除个人留言，并浏览他人评论。 这是我自己制作的一个简单的留言板，适合初学者使用！
     
  • 模仿新浪博客的留言评论功能
    优质
    本项目旨在复刻新浪微博博客页面下的留言与评论互动模块，采用现代化前端技术实现用户友好且交互性强的网页应用。 该功能已完全实现，仿照新浪博客的评论系统设计，并支持1楼到N楼的无限循环、表情显示及分页与评分功能。此外还具备头像展示功能，使用简便。项目所需的CSS文件以及SQL文件均已包含在内，导入数据库即可直接使用。我个人认为这个项目的质量与其分数相符。
     
  • 只具备增删改查功能的留言板
    优质
    这是一款基础版的留言板应用，主要提供添加、编辑和删除留言的功能，便于用户间的简单交流与信息管理。 初学者简单地编写了一个只能实现增删改查功能的留言板。
     
  • 小程序实现评论发布功能
    优质
    本项目旨在开发一款便于用户发表和互动的小程序插件，专注于优化评论系统的用户体验与功能性。 本段落详细介绍了如何在小程序中实现发表评论功能，并具有一定的参考价值。有兴趣的读者可以参考一下。
     
  • 在线留言板设计：支持用户留言与留言管理功能
    优质
    本项目是一款在线留言板的设计方案，旨在为用户提供便捷的留言服务及完善的留言管理功能，增强用户体验和网站互动性。 设计一个在线留言板，实现用户留言和管理留言的功能。
     
  • 个人博客平台（含用户登录、文章发布与评论功能）
    优质
    这是一款集用户登录、文章发布和互动评论于一体的个人博客平台，为用户提供个性化的创作空间和社交体验。 1. 用户注册和登录功能，用户可以修改个人信息，并进行权限管理。 2. 提供文章的发布、删除及编辑等功能。 3. 支持对文章的回复以及对这些回复再行回复的功能。 4. 允许添加好友并提供好友管理工具。 5. 个人主页可自定义设置，并支持保存功能。
     
  • 普通用户：可在留言板发布留言供所有人查看，
    优质
    这是一个开放式的留言板平台，允许所有注册用户发表和浏览他人留下的信息与评论。 一般用户可以在留言板中发表留言信息，该留言可以被所有人看到，也可以是仅版主能看到的悄悄话。版主负责管理本留言板中的所有留言，并可回复或删除留言内容。管理员则有权管理留言板上的各个版主信息及其所发的内容，包括添加、修改和删除版主的信息。
     
  • 留言板系统（支持留言、查看和回复等功能）
    优质
    本留言板系统提供便捷的在线交流平台，用户可以发布留言并进行互动回复。管理员可轻松管理内容，确保良好的沟通环境。 用户可以通过注册账号成为会员，例如：用户名为xiaolou, 密码为xiaolou。然后使用自己的账号登录后，可以进行添加、删除以及回复留言的操作。在添加留言时，用户可以选择自定义头像。数据库备份文件名为liuyan。
     
  • 具备情感分析功能的AJAX电影推荐系统：通过内容推荐类似影片并评估用户评论的情感反应
    优质
    本作品介绍了一种结合情感分析与AJAX技术的电影推荐系统。该系统不仅能依据内容为用户推荐相似度高的电影，还能智能解析和评估用户对电影的评论情感，从而提供更加个性化的观影建议和服务体验优化。 基于内容的电影推荐系统使用AJAX进行情感分析。该应用程序通过用户喜欢的电影来推荐相似影片，并且会分析这些评论的情感倾向。利用TMDB API获取每部电影的具体信息，如标题、类型、放映时间、评分及海报等。 为了进一步增强推荐系统的功能，在IMDb网站上抓取了用户的评论并进行情感分析处理。您可以通过链接查看现场演示和YouTube上的相关演示视频。 此外，我还开发了一个名为“电影院”的类似应用，它支持所有语言的电影，并使用TMDB的推荐引擎来提供服务。与本应用程序不同，“电影院”不局限于单一语种内容；然而，在此项目中创建的推荐部分无法处理多语言影片数据（即使部署到Heroku平台后），因为为TMDB中的70万部电影生成Count Vectorizer矩阵会消耗过多内存资源。 如果您对这一应用感兴趣，可以访问相关链接以获取更多信息。