springboot湘潭市瓶装液化气配送管理平台摘要随着社会的发展,社会的方方面面都在利用信息化时代的优势。互联网的优势和普及使得各种系统的开发成为必需。本文以实际运用为开发背景,运用软件工程原理和开发方法,它主要是采springboot技术和mysql数据库来完成对系统的设计。整个开发过程首先对湘潭市瓶装液化气配送管理平台进行需求分析,得出湘潭市瓶装液化气配送管理平台主要功能。接着对湘潭市瓶装液化气配送管理平台进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括管理功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等;详细设计主要包括湘潭市瓶装液化气配送管理平台数据库访问的实现,主要功能模块的具
【SpringBoot应用篇】【AOP+注解】SpringBoot+SpEL表达式基于注解实现权限控制SpringSpEL基本表达式类相关表达式表达式模板SpEL表达式实现权限控制PreAuthAuthFunPreAuthAspectUserControllerSpelParserUtilsSpringSpELSpring表达式语言SpEL是一种非常强大的表达式语言,它支持在运行时查询和操作对象图。它提供了许多高级功能,例如方法调用和基本的字符串模板功能。表达式语言给静态Java语言增加了动态功能。Spring表达式语言最初是为Spring社区创建的,它拥有一种受良好支持的表达式语言,可用于S
博主介绍:黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频;项目的界面和功能都可以定制,包安装运行!!!如果需要联系我,可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式可行性分析是在项目初期对项目进行评估,判断项目是否具备可行性和实施的可能性。下面是基于Java+SpringBoot+Vue.js前后端分离箱包购物商城
1.项目背景唉!本文写起来都是泪点。不是刻意写的本文,主要是对日常用到的文件上传做了一个汇总总结,同时希望可以给用到的小伙伴带来一点帮助吧。上传本地,这个就不水了,基本做技术的都用到过吧;阿里云OSS,阿里云是业界巨鳄了吧,用到的人肯定不少吧,不过博主好久不用了,简单记录下;华为云OBS,工作需要,也简单记录下吧;七牛云,个人网站最开始使用的图床,目的是为了白嫖10G文件存储。后来网站了升级了https域名,七牛云免费只支持http,https域名加速是收费的。https域名的网站在谷歌上请求图片时会强制升级为https。又拍云,个人网站目前在用的图床,加入了又拍云联盟,网站底部挂链接,算是推
企业资产管理系统目录目录基于springboot企业资产管理系统设计与实现一、前言二、系统功能设计 三、系统实现1、用户信息管理2、用户审核管理3、资产分类管理 4、资产信息管理5、资产信息添加6、资产借出统计7、资产归还审核8、资产维修管理9、资产维修添加四、数据库设计 1、实体ER图五、核心代码 六、论文参考七、最新计算机毕设选题推荐八、源码获取:博主介绍:✌️大厂码农|毕设布道师,阿里云开发社区乘风者计划专家博主,CSDN平台Java领域优质创作者,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。✌️主要项目:小程序、SpringBoot、SSM、Vue、Html、Jsp、Nodejs等
🏆作者简介,愚公搬代码🏆《头衔》:华为云特约编辑,华为云云享专家,华为开发者专家,华为产品云测专家,CSDN博客专家,CSDN商业化专家,阿里云专家博主,阿里云签约作者,腾讯云优秀博主,腾讯云内容共创官,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》:2022年度博客之星TOP2,2023年度博客之星TOP2,2022年华为云十佳博主,2023年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》:.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、
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1.GPT简介 GPT(GenerativePre-trainedTransformer)模型是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型,由OpenAI开发。它采用了无监督学习的方式进行预训练,然后通过微调适应特定的任务。GPT模型的结构由多层Transformer解码器组成,每个解码器由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制能够对输入的序列进行编码,并捕捉序列中的上文关系,而前馈神经网络则负责对编码后的向量进行进一步的非线性转换。通过堆叠多个解码器,GPT模型能够学习到更加丰富的语义表示。 在预训练阶段,GPT模型采用了大规模的无标签文本数据
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