基于SpringBoot的旅游网站(程序+数据库+报告)

embedded/2024/11/20 8:34:09/

基于SpringBoot的旅游网站,系统包含两种角色:管理员、用户,系统分为前台和后台两大模块,主要功能如下。

【前台】:
- 首页:展示旅游网站的核心内容,包括推荐的旅游线路、最新的旅游资讯等。
- 旅游线路:展示各类旅游线路,包括线路名称、线路介绍、价格等信息。
- 最新线路:展示最新发布的旅游线路,方便用户了解最新的旅游信息。
- 旅游资讯:提供最新的旅游资讯、游记分享等内容,方便用户获取旅游相关的信息。
- 个人中心:用户可以在个人中心管理自己的个人信息,包括修改密码、查看订单等。
- 购物车:用户可以将感兴趣的旅游线路加入购物车,方便统一结算。
- 客服:提供在线客服功能,方便用户在遇到问题时进行咨询和反馈。

【后台】:
【管理员】:
- 个人中心:管理员可以查看和编辑个人信息,包括修改密码等。
- 用户管理:管理员可以管理系统的用户账号,包括添加、编辑和删除用户。
- 线路分类管理:管理员可以管理旅游线路的分类,包括添加、编辑和删除分类。
- 旅游线路管理:管理员可以管理旅游线路的信息,包括添加、编辑和删除线路。
- 最新线路管理:管理员可以管理最新发布的旅游线路,包括添加、编辑和删除最新线路。
- 系统管理:管理员可以管理系统的其他配置信息,包括网站公告、参数设置等。
- 订单管理:管理员可以查看和处理用户的订单,包括确认订单、取消订单等操作。

【用户】:
- 个人中心:用户可以查看和编辑个人信息,包括修改密码等。
- 我的收藏管理:用户可以管理自己收藏的旅游线路信息,包括查看收藏、取消收藏等操作。
- 订单管理:用户可以查看和管理自己的订单,包括查看订单详情、取消订单等操作。

二、项目技术
编程语言:Java
数据库:MySQL
项目管理工具:Maven
前端技术:Vue
后端技术:SpringBoot

三、运行环境
操作系统:Windows、macOS都可以
JDK版本:JDK1.8以上都可以
开发工具:IDEA、Ecplise、Myecplise都可以
数据库: MySQL5.7以上都可以
Maven:任意版本都可以
 


http://www.ppmy.cn/embedded/139026.html

相关文章

Python爬虫下载新闻,Flask展现新闻(2)

上篇讲了用Python从新闻网站上下载新闻,本篇讲用Flask展现新闻。关于Flask安装网上好多教程,不赘述。下面主要讲 HTML-Flask-数据 的关系。 简洁版 如图,页面简单,主要显示新闻标题。 分页,使用最简单的分页技术&…

汽车资讯新篇章:Spring Boot技术启航

4系统概要设计 4.1概述 本系统采用B/S结构(Browser/Server,浏览器/服务器结构)和基于Web服务两种模式,是一个适用于Internet环境下的模型结构。只要用户能连上Internet,便可以在任何时间、任何地点使用。系统工作原理图如图4-1所示: 图4-1系统工作原理…

【Qt 蓝牙服务器实现】

在 Qt 中实现一个蓝牙服务器可以使用 Qt Bluetooth 模块。下面是一个基本的蓝牙服务器示例,它能够接受来自客户端的连接。 首先,请确保你已经安装了 Qt Bluetooth 模块并在项目文件中包含了相关库。 1. 项目文件 (.pro) 配置 在项目文件中添加以下行,以确保包含 Qt Bluet…

selenium元素定位---元素点击交互异常解决方法

🍅 点击文末小卡片 ,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快 1、异常原因 在编写ui自动化时,执行报错元素无法点击:ElementClickInterceptedException 具体报错:selenium.common.exc…

设计模式——模板方法模式

定义一个操作中的算法框架,而将一些步骤延迟到子类中,模版方法模式使得子类可以不改变算法结构即可重新定义算法的某些特定步骤 1.优点: 在父类中定义一个算法,而右它的子类来实现细节处理,在子类实现详细的处理算法并…

Ascend C算子性能优化实用技巧05——API使用优化

Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言,原生支持C和C标准规范,兼具开发效率和运行性能。使用Ascend C,开发者可以基于昇腾AI硬件,高效的实现自定义的创新算法。 目前已经有越来越多的开发者使用Ascend C,我们…

梯度消失和梯度爆炸

梯度消失与梯度爆炸 这两个问题通常在深度神经网络中出现,特别是在反向传播过程中,会严重影响网络的训练效果。 1. 梯度消失(Vanishing Gradient) 现象 在反向传播时,梯度值逐层减小,导致靠近输入层的权…

用 Python 从零开始创建神经网络(五):损失函数(Loss Functions)计算网络误差

用损失函数(Loss Functions)计算网络误差 引言1. 分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss)2. 分类交叉熵损失类(The Categorical Cross-Entropy Loss Class)展示到目前为止的所有代码3. 准确率计算…