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)

　　

　　

　　回答提问

　　

　　考试管理

　　

　　考试清单

　　

　　外卖系统

　　完整的外卖系统，包括移动端、后台管理。基于Spring Boot和Vue的前后端分离的外卖系统，收录完整的移动端和后台管理功能。

　　地址：/microapp/flash-waimai

　　

　　电影院座位系统

　　开发技术：Spring MVC + Spring + MyBatis 框架，MySQL 数据库。支付宝沙盒支付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

　　对于移动端的项目，可以模仿一些目前主流的app，比如外卖、短视频、直播等。比如下面我会推荐的模仿美团项目，你可以改这个项目，怎么改？

　　我给你一个思路：当用户下单外卖时，商家会收到“你有新订单”的消息。商家选择是否接受订单。如果商家接受订单，用户将付款，然后进行后续业务。

　　您可以获得校园的在线打印预订系统。当用户打开你的系统时，他们会看到你学校里所有的印刷厂。您选择您感兴趣的商店并上传您的打印文件。这时，打印店老板会收到“您有新订单”的消息。接受订单或不接受订单。

　　付款后，商家会自动打印文件。打印完成后，店家将文件放在打印店的货架上。此时店主点击“通知取货”，您的系统会向用户发送一条短信：“您的文件“冒充文件名”已打印，请前往（左侧100米）西门）取货，取货号为“666”。

　　刚才提到了这个想法，可以通过美团的项目彻底改变。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盒，完全可以满足防御演示的需要。有多种短信发送功能。所有云平台均提供相关服务。比如我推荐一篇文章文章：

　　仿美团外卖订单

　　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、加入购物车、下单、支付（微信、支付宝扫码支付）、评价、个人信息变更等。

　　项目地址：

　　

　　精仿今日头条

　　数据是捕捉今日头条App的数据。使用 RxJava + Retrofit + MVP 开发的开源项目。

　　项目地址：

　　

　　以下两个 GitHub 项目都是移动开发者开发的 抖音 App 的克隆版本，之前是老广推荐的。

　　iOS仿抖音

　　这个 抖音 Demo 兼容 iPhone、iPad 和 iOS 8.0 - iOS 12.0 系统。用Object-C语言编写。Mark Star1.5K Star，项目地址：

　　本项目分为三个部分：抖音个人主页实现、网络视频相关功能实现、IM即时聊天功能的WebSocket实现。

　　

　　

　　仿安卓抖音

　　本次demo涉及的技术点如下：

　　本项目目标star为1K Star，项目地址：

　　

　　显示视频

　　本项目是一个短视频社交小程序。该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，打造出独一无二的短视频。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、Themeleaf

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

　　组件：Bootsrap-table、webUploader、PageHelper

　　项目地址：

　　斗鱼直播APP

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

　　地址：

　　

　　

　　仿网易云音乐

　　基于Flutter的仿网易云音乐软件，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，大部分都没有深度学习和机器学习的基础。如果你没有相关的基础做这个相关的项目，我推荐几个教程。这些教程都是老光仔细研究过的，负责任的告诉大家，看懂这些视频，应付答辩肯定没问题。

　　吴恩达机器学习：

　　机器学习教程：

　　吴恩达深度学习：

　　火炬战斗：

　　张量流实战：

　　情绪分析

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

　　地址：

　　舆论分析

　　使用微博热点舆情聚类分析，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：

　　本项目只使用了简单的聚类算法 Kmeans。如果你把这个项目作为你的毕业设计，我想你可以研究深度学习相关的算法，读几篇论文，有能力复现然后改进。你可以用数据做很多事情。按照我的思路，应付本科毕业项目就够了，而且就算你有硕*敏*感*词*，估计也过不了题。

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

　　图像分类

　　有很多 GitHub 项目。可以直接在 GitHub 上搜索关键词“Pytorch 图像分类”或者“TensorFlow 图像分类”，比如猫狗分类等。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：你可以做疾病分类。互联网上有许多开源数据集。判断一张图片是猫还是狗，图片是否有病，本质上是一样的。的。

　　如果你想做一些花哨的事情，你可以使用注意力机制找出病灶。最终的效果是：输入一张医学图片，输出这张图片的概率，高亮这张图片上的病灶。.

　　

　　开源数据集：CQ500

　　对于一个本科毕业的项目，我觉得这个水平就够了。如果你不明白我刚才说的技术术语，你可以在阅读我刚刚推荐的 Andrew Ng 深度学习教程后理解。

　　老广在这方面做过研究。有兴趣的可以点进去观看。如果浏览量比较高，我可以自己开源一个项目，教你动手（甚至录个视频），绝对是顶级的。

　　生成对抗网络

　　之前，我写了一个文章，介绍了一些去马赛克的技术。目前，最流行的一种是通过生成对抗网络（GAN）来实现。GAN是一个非常有趣的技术，包括换脸和一键换脸。(tuo) 衣服等。

　　如果你花了一些时间来完成我分享的深度学习基础知识，我建议你观看国立台湾大学李宏毅教授教授的课程，该课程专门*敏*感*词*成对抗网络。

　　如果你正在做一个生成对抗网络，那将是非常令人印象深刻的。每个人都会做分类或推荐。如果你是独一无二的，做出这么有趣的事情，相信老师会给你高分的。

　　不用担心网络出来了，但你不能拿出论文。去 CNKI 搜索关于生成对抗网络的硕士论文。只需按照他们的例行程序编写即可。

　　李宏毅GAN教程地址：

　　Pytorch 官方生成对抗网络示例代码：

　　这是 Pytorch 官方教程的一章。给小白讲解GAN，直接上代码。解释到位，清晰易懂，注释很好。例子的模型是DCGAN（你不用管它是什么GAN，反正就是个GAN，看完教程就明白了）

　　而且您不必担心您的显卡没有得到足够的训练。Google Colab 环境代码在教程中直接提供。如果你能访问谷歌，你可以利用它提供的计算资源，免费从头到尾运行代码，加深你对 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，但作为快速入门还是相当不错的。

　　

　　地址：

　　搞定这个，其实可以选择自己想做的话题：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，重要的事情要说三倍：开源！开源！开源！

　　人脸属性操作

　　这是计算机视觉领域的顶级会议CVPR 2019的文章。可以看到生成的人脸可以操作，比如眼镜、胡须、发型等。

　　地址：

　　

　　图像风格转移

　　这个项目的代码质量也非常高，你可以在它的基础上进行神奇的修改，或者在你的最终设计中实现你想要实现的功能。风格迁移的核心思想是可以从一幅图像中提取出风格（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）。你可以告诉计算机以 B 的风格再次画出 A。这个主题有趣吗？

　　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）、后台管理系统和推荐系统（Spark）。

　　通过在电影网站系统中埋点，获取用户的点击事件（比如用户喜欢哪部电影或者某部电影的评分）并将信息传递给推荐系统，推荐系统做出根据信息采取相应的行动。经过处理后，推荐结果存储在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

　　本项目是一个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）。今天的小站是一个基于Spring Boot框架的web项目。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

　　本项目主要对深高速刷卡数据进行分析，通过大数据技术的视角研究深圳地铁的载客量，探索深圳地铁服务优化的方向。

　　这个项目涉及很多技术栈。项目刚刚发布不久，之前也推荐过。因为涉及到比较常见的技术框架，所以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区别和优缺点，为以后的项目开发技术选型打下基础。

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

　　新闻网实时大数据项目

　　这是一个基于Spark2.x新闻网络的大数据实时分析可视化系统项目。本项目以企业大数据经典案例项目（大数据日志分析）为基础，全方位、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、集成继承开发、Web可视化交互设计。

　　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，实时统计在线曝光的新闻话题，统计哪个时间段用户的页面浏览量最多.

　　地址：这是系统设计流程：

　　

　　其他渠道

　　除了GayHub和Gitee，其实还有一些网站项目可以部署，只是你不知道。

　　1. 大多数代码

　　这个网站的UI有点上世纪的味道，但主营业务是源码分享。源码质量参差不齐，但也是找项目源码的地方。主要是每个上传的源代码都会由站长自己部署，保证能流畅运行再挂掉。

　　网站:

　　

　　2. 慕课

　　其实MOOC上的实战项目还是蛮多的。虽然有些需要付费，但代码都是老师指导的，环境配置也是你教的。还提供了实际项目所需的源代码和软件。

　　地址：

　　

　　在我学习Java的时候，第一个实际项目是吉利先生的。说实话，那段时间我学到了很多。

　　

　　3. PHP中文网站

　　这个网站比较小，也是专注于PHP技术栈，但是提供的资源包括但不限于各种视频教程、中文文档、实际可部署源码等。如果你觉得PHP是最如果你有一门好的语言，并且你打算用 PHP 编写你的最终项目，那么这里就是你要去的地方。

　　

　　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解释的学习方法可能为您未来的 Java 职业生涯奠定坚实的基础。当然里面也有很多实际的项目源码，还有视频讲解，可以给你最终的项目一些有用的参考。

　　地址：

　　

　　

　　嗯，今天就分享到这里。如果这个文章可以转发到集合中防止被发现。也可以标记本书的公众号，以便尽快收到推送。