网站内容管理系统后台 设计( 【考试管理考试列表】外卖系统一个完整的支付系统 )

　　网站内容管理系统后台 设计(

【考试管理考试列表】外卖系统一个完整的支付系统

)

　　

　　

　　回答问题

　　

　　考试管理

　　

　　考试名单

　　

　　外卖系统

　　一个完整的外卖系统，包括移动端和后台管理。一个基于Spring Boot和Vue前后端分离的外卖系统，包括完整的手机和后台管理功能。

　　地址：/microapp/flash-waimai

　　

　　影院选座系统

　　开发技术：Spring MVC + Spring + MyBatis框架，MySQL数据库。支付宝沙箱支付LayUI百度Echarts图表Redis缓存中间件。特点：支付、可视化、智能选座等。

　　地址：

　　

　　02

　　移动项目

　　移动项目可以模仿一些当前的主流应用，比如外卖、短视频、直播等。比如下面我要推荐的仿美团项目。您可以更改此项目。你怎么能改变它？

　　给你一个思路：当用户下单外卖时，商家会收到一条消息“你有一个新订单”。商家选择接单或不接单。如果商家接单，则用户付款并进行后续业务。

　　您可以建立校园网上打印预约系统。当用户打开您的系统时，您将看到您学校的所有印刷厂。您选择您感兴趣的商店并上传您的打印文件。这时候印刷店老板会收到一条消息“您有新订单”，商家选择接单或不接单。

　　付款后，商户会自动打印单据。打印后，商店将文档放在打印店的货架上。这时店主点击“通知取件”，您的系统会向用户发送一条短信：“您的“假装是一个文件名”的文件已打印。请前往（左侧100米处）西门）提货，提货号为“666”。

　　我刚刚提到了这个想法。可以通过美团项目更改。支付功能、定位功能、短信功能都不难。支付功能可以使用支付宝沙箱，完全可以满足防御演示的需要。短信发送功能多种多样。云平台提供相关服务。比如我推荐一篇文章的文章：

　　美团外卖订单

　　前端使用vue+vuex+vue-router+axios，后端基于nodej.s框架，数据库使用mongodb。功能涉及登录、定位、浏览商品、添加购物车、下单、支付（微信、支付宝扫码支付）、评价、更改个人信息。

　　项目地址：

　　

　　优化今天的头条新闻

　　数据是抓取今日头条App的数据。使用 RxJava + Retrofit + MVP 开发的开源项目。

　　项目地址：

　　

　　下面两个GitHub项目是移动端开发者开发的抖音 App的副本，之前推荐过。

　　iOS仿制抖音

　　这个抖音 Demo兼容iPhone和iPad，也兼容iOS 8.0-iOS 12.0系统。它是用Object-C语言编写的。标星1.5K Star，项目地址：

　　本项目分为三部分：抖音个人主页实现、网络视频相关功能实现、WebSocket实现IM即时聊天功能。

　　

　　

　　安卓仿制抖音

　　本次Demo涉及的技术要点如下：

　　目标星为1K Star，项目地址：

　　

　　显示视频

　　本项目为短视频社交小程序，系统包括用户终端和后台管理终端。用户可以在小程序上发布自己的短视频，并通过我们的平台添加滤镜或背景音乐，打造独一无二的短视频。具有点赞、评论、下载、分享、转发等功能。技术栈如下：

　　前端：H5、CSS、JavaScript、JQuery、Bootstrap、Themeeaf

　　后端：Spring Cloud、Spring Boot、Sping、Spring MVC、MyBatis、MySQL、Redis、Shiro

　　组件：Bootsrap-table、webUploader、PageHelper

　　项目地址：

　　斗鱼直播

　　Flutter重构的斗鱼直播APP，首页和娱乐都是Material组件；*敏*感*词*和鱼吧纯属定制编写。

　　地址：

　　

　　

　　模仿网易云音乐

　　基于flutter的网易云音乐软件，支持iOS和Android。

　　地址：

　　

　　*敏*感*词*B站

　　基于react+express *敏*感*词*B站的Web移动端

　　

　　03

　　机器学习、深度学习

　　机器学习项目和深度学习项目放在一起。对于本科生来说，他们大多没有深度学习和机器学习的基础。如果你没有相关的基础，你还是想做这个相关的项目。我推荐几个教程。这些教程都是我仔细研究过的，有责任告诉大家，看懂这些视频，答辩是没有问题的。

　　吴恩达机器学习：

　　机器学习教程：

　　吴恩达的深度学习：

　　Pytorch 战斗：

　　Tensorflow实战：

　　情绪分析

　　基于机器学习的产品评论情感分析，使用Selenium模拟真实登录行为和爬取数据。使用jieba分词，分类模型使用机器学习算法SVM和深度学习算法LSTM。

　　地址：

　　舆情分析

　　利用微博热点话题舆情聚类分析，主要功能包括微博数据爬取、微博数据文本处理、特征向量提取、Kmeans聚类。

　　地址：

　　这个项目只是使用了一个简单的聚类算法 Kmeans。如果你把这个项目作为自己的毕业项目，我觉得你可以研究一下深度学习相关的算法，读几篇论文，并且有能力复现和改进，只要你有你就可以做很多事情与数据。按照我的想法，应付本科毕业的项目就够了。

　　如果这个项目爬取的数据不能满足你的需求，你可以去这个库看看，非常好用的微博爬虫。

　　图片分类

　　这个 GitHub 上有很多项目。可以直接在GitHub搜索关键词“Pytorch图像分类”或“TensorFlow图像分类”，比如猫狗分类。如果做图像分类，技术路线大致相同，都是基于卷积神经网络。

　　但是你需要改变它，如何改变它？举个栗子：你可以对疾病进行分类。互联网上有很多开源数据集。判断一张图片是猫还是狗，本质上和判断一张图片是否有病是一样的。的。

　　如果你想做一些花哨的事情，你可以使用注意力机制来寻找病变。最终的结果是：输入一张医学图片，它会输出这张图片的概率，并在这张图片上突出显示病变。

　　

　　开源数据集：CQ500

　　对于一个本科毕业项目，我觉得这个级别就够了。如果你不明白我刚才说的技术术语，你可以通过阅读我刚刚推荐的吴恩达深度学习教程来理解。

　　我在这方面做过研究。有兴趣的可以点击观看。如果你看的高，我可以自己开源一个项目，*敏*感*词*教你（甚至录制视频），绝对顶级。

　　生成对抗网络

　　之前写过一篇文章，介绍了一些去马赛克的技术。目前最流行的是通过生成对抗网络（GAN）来实现。GAN是一项非常有趣的技术，包括换脸和一键换脸。(陀)衣服等。

　　如果你已经花了一段时间来完成我分享的深度学习基础知识，我建议你阅读台湾大学李鸿毅教授的课程，其中专门讨论了生成对抗网络。

　　如果 Bi Shi 构建了一个生成对抗网络，那就很不错了。每个人都做分类或推荐。你特立独行，做了这么有趣的事情。相信老师也会给你高分的。

　　不用担心网络正在开发中，但论文不可用。去中国知网反网络搜索硕士论文，按照他们的套路写就可以了。

　　李鸿毅GAN教程地址：

　　Pytorch 官方生成对抗网络的示例代码：

　　这是 Pytorch 官方教程的一章。给小白讲解了GAN，直接上传代码，讲解到位，清晰易懂，注释好。示例模型是DCGAN（不管是什么GAN，反正都是GAN的一种，看教程就懂了）

　　而且您不必担心您的显卡没有经过足够的训练。教程中直接提供了Google Colab环境代码。如果你能访问谷歌，就可以利用它提供的计算资源从头到尾免费运行代码，加深对GAN的理解。

　　下图是经过训练的网络生成的合*敏*感*词*脸。虽然不是很真实，但作为一个快速入门还是相当不错的。

　　

　　地址：

　　搞定了，其实就可以选择自己想做的话题了：比如人脸属性操作，图片风格迁移等等，很有意思的项目，而且重点是这些代码都是开源的，很重要 说三时代：开源！开源！开源！

　　人脸属性操作

　　这是计算机视觉顶级会议CVPR 2019的文章。您可以看到生成的用于操作的人脸，例如眼镜、胡须、发型等。

　　地址：

　　

　　图像风格迁移

　　这个项目的代码质量也很高。你可以在它的基础上进行修改，也可以在设计中实现你想要实现的功能。风格迁移的核心思想是你可以从一个图像中提取风格（比如梵高的夜空风格）和内容（比如你可以在画中看到河边的一匹马）。您可以告诉计算机以 B 样式再次绘制 A。这样的话题有意思吗？

　　地址：

　　

　　04

　　推荐系统

　　电影推荐系统

　　本项目是一个基于大数据过滤引擎的电影推荐系统，包括爬虫、电影网站（前后端）、后端管理系统、推荐系统（Spark）。

　　通过在电影网站系统中埋点，将用户的点击事件（比如用户喜欢哪部电影或者某部电影的评分）和信息传递给推荐系统，由推荐系统做出根据信息进行相应的响应处理，将推荐结果保存到MySQL数据库中，Web前端通过查询数据库将推荐的电影展示给用户。

　　地址：

　　新闻推荐系统

　　本项目是基于大数据计算引擎的新闻推荐系统，包括爬虫、新闻网站（前后端）、推荐系统（Spark），今天的网站是基于Spring的Web项目引导框架，用户网站完成注册登录后，网站会记录用户的浏览行为。同时，网站也会将推荐结果呈现给用户。

　　地址：

　　05

　　大数据项目

　　地铁客运分析大数据项目

　　本项目主要分析深圳通的*敏*感*词*数据，从大数据技术角度研究深圳地铁的客运能力，探索深圳地铁优化服务的方向。

　　这个项目涉及到很多技术栈，项目发布没多久，我之前也推荐过。由于涉及到更多的通用技术框架，可以加深对各个技术栈的理解和应用。只有在使用的过程中才能体会到各个框架的差异和优劣，为以后的项目开发技术选择打下基础。

　　以下是GitHub和Gitee的开源地址。本项目使用的数据也在项目中。建议在中国更快地访问Gitee。

　　新闻网实时大数据项目

　　这是一个基于Spark2.x新闻网的大数据实时分析可视化系统项目。本项目基于企业大数据经典案例项目（大数据日志分析），全面、全流程讲解大数据项目业务分析、技术选型、架构设计、集群规划、安装部署、集成，继承与发展，网页视觉交互设计。

　　主要业务包括抓取用户浏览日志信息，实时分析流量最高的前20个新闻话题，实时统计当前在线新闻话题，统计用户浏览量最高的时间段。

　　地址：这是系统设计流程：

　　

　　其他渠道

　　除了GayHub和Gitee，其实还有一些网站的项目你可以找到，可以部署，只是你不知道。

　　1. 最代码

　　这个网站的UI有点上世纪了，但主要业务是源码共享。源代码的质量参差不齐，但也算是一个找到项目源代码的地方。主要原因是每个上传的源代码都会由宿主亲自部署，以确保它可以顺利运行，然后再挂在上面。

　　网站：

　　

　　2. Mukenet

　　其实Mukenet上有很多实战项目。虽然有些需要付费，但是老师会引导你完成代码，环境配置也会教你如何配置。还提供了项目实战所需的源码和软件。

　　地址：

　　

　　在我学习Java的时候，我的第一个实践项目是来自吉利老师的。老实说，我当时学到了很多东西。

　　

　　3. PHP中文网

　　这个网站比较小众，也专注于PHP技术栈，但提供的资源包括但不限于各种视频教程、中文文档、实战可部署源码等。如果你觉得PHP是世界上的最优秀的语言，打算用PHP写成全集，那么就到这里了。

　　

　　地址：

　　

　　4.

　　How2j 的 Java 教程涵盖了全面的 Java 内容，例如 J2EE、Web 前端和框架技术。基于示例代码和视频讲解的学习方法或许能为你以后的java生涯打下坚实的基础。当然，也有很多实际的项目源码，并附有视频讲解，可以给大家一些有用的参考。

　　地址：