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    基于SSM框架的五金电器商城管理系统的设计与实现(附源码、论文)

    由于互联网发展越来越迅速,人们为了节省时间方便快捷地生活,更愿意把日常生活中的一些要做的事情通过互联网完成。网上购物就是一个很好地体现,人们网购的需求越来越大,于是就有了越来越多商城系统的出现。 这个系统是五金电器商城管理系统,系统分为前台和后台两个部分。首先,前台部分用户可以登录注册、在首页浏览各种各样商品,还可以搜索想要的商品、将喜欢的商品添加到购物车,可以对已添加在购物车的商品增加或减少其数量,然后提交订单,还可以查看我的订单和在留言板块对商品的性能进行评价。其次,后台部分有用户管理,可以对用户的个人信息增删改查。商品管理,可以对商品的价格、内容、数量等进行增删改查。订单管理是对用户已下单的商品发货,还可以进行查询和删除订单的操作。公告管理是进行公告的发布及删除。留言管理是对用户的评价进行操作。

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    基于SSM框架的服饰商城系统的设计与实现(文末附源码)

    现如今我们处于大数据时代,我们对网上商城的概念并不感到生疏,随着互联网科技的发展,网络在人们生活中的运用越来越广泛,网上购物已经成为了现代购物的主流趋势。网上购物具有多种选择、性价比高等优势,网上商城系统冲破了传统线下购物的局限性。 本篇论文首先介绍了基于SSM框架的服饰商城系统的课题背景、研究目的以及现状、服饰商城系统的开发环境与使用技术,然后详细地概述了服饰商城系统的需求分析、和设计实现,最后阐述了服饰商城系统的主要功能的实现与测试。 本系统采用的是本地服务器、JavaEE开发语言编程、MySql5.6数据库,后台框架Spring+Spring MVC+MyBatis,前端使用的是JavaScript。它是一个服饰商城系统,提供用户网上进行购物的功能。本系统主要实现的模块是类目、留言、商品、订单等管理和用户首页、购物车、收藏等功能。通过这个系统,使用户可以利用网络进行购物,不再受地域、时间的限制,实现在家就可以购物,减少聚集,符合现如今疫情防控的准则。

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    比现有方法快5倍,南方科技大学团队提出基于二级结构的蛋白质功能预测模型

    预测蛋白质功能对于理解生物生命过程、预防疾病和开发新的药物靶点至关重要。近年来,基于序列、结构和生物网络的蛋白质功能标注方法得到了广泛的研究。虽然通过实验或计算方法获得蛋白质的三维结构可以提高功能预测的准确性,但高通量技术对蛋白质测序的速度提出了重大挑战。现有的基于一级序列或三级结构的蛋白质功能预测方法具有固有的局限性。首先,仅通过氨基酸序列信息来准确预测未知物种的功能具有挑战性。虽然利用三级结构进行功能预测提高了准确性,但由于其耗时较长,对于分析大量数据集是不切实际的。从初级到三级,正是因为“功能信息密度”不断增加,才更容易预测功能。这个功能信息密度是指功能信息与总信息的比值。因此,开发的基于二级结构的预测算法,将基于一级序列的测序效率与利用部分空间结构信息的准确性相结合,是十分必要的。

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