基于Java+SpringBoot+SSM闲置物品循环交易保障系统(源码+LW+调试文档+讲解等)/闲置物品交易系统/循环交易平台/物品循环利用系统/交易保障机制/闲置物品处理系统/循环交易保障

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本文项目技术选型介绍

前端:Spring+SpringMVC+Mybatis
后端:SpringBoot+Mybatis
数据库:MySQL、SQLServer
开发工具:IDEA、Eclipse、Navicat等
✌关于毕设项目技术实现问题讲解也可以给我留言咨询!!!

详细视频演示

请联系博主获取更详细的演示视频-源码编号4472

具体实现截图

框架介绍

前端技术介绍

SSM 框架在程序设计中具有不可替代的地位。它不仅提供了丰富的功能和强大的性能,还能够提高开发效率、降低维护成本。无论是大型企业级项目还是小型应用开发,SSM 都能为程序设计者提供可靠的技术支持,助力实现高质量的软件产品。后端技术介绍

在程序设计中,Spring Boot 提供了强大的嵌入式服务器支持。无论是 Tomcat、Jetty 还是 Undertow,都可以轻松集成到项目中。这使得程序的部署变得极为简单,无需额外配置复杂的服务器环境。开发者可以快速将应用打包成可执行的 JAR 或 WAR 文件,方便进行部署和测试。

项目相近词(可忽略)

闲置物品交易系统、循环交易平台、物品循环利用系统、交易保障机制、闲置物品处理系统、循环交易保障、物品交易安全系统、

项目相关介绍

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系统测试

在程序设计中,系统测试是至关重要的环节。它就像是一座坚实的桥梁,连接着开发与实际应用。系统测试确保了程序的稳定性、可靠性和性能。在进行系统测试时,测试人员会模拟各种实际使用场景,从用户的角度出发去检验程序的每一个功能模块。例如,对于一个电商平台的程序设计,测试人员会测试商品搜索功能是否准确快速,购物车结算是否无误,订单处理流程是否顺畅等。同时,还会进行压力测试,模拟大量用户同时访问的情况,以确保服务器能够承受高并发的负载。只有经过严格的系统测试,程序才能在实际应用中稳定运行,为用户提供优质的服务。

部分核心代码

 @RestController @RequestMapping("/news") public class NewsController { @Autowired private NewsService newsService; /** * 后端列表 */ @RequestMapping("/page") public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,NewsEntity news, HttpServletRequest request){ EntityWrapper<NewsEntity> ew = new EntityWrapper<NewsEntity>(); PageUtils page = newsService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, news), params), params)); return R.ok().put("data", page); } /** * 前端列表 */ @IgnoreAuth @RequestMapping("/list") public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,NewsEntity news, HttpServletRequest request){ EntityWrapper<NewsEntity> ew = new EntityWrapper<NewsEntity>(); PageUtils page = newsService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, news), params), params)); return R.ok().put("data", page); } /** * 列表 */ @RequestMapping("/lists") public R list( NewsEntity news){ EntityWrapper<NewsEntity> ew = new EntityWrapper<NewsEntity>(); ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( news, "news")); return R.ok().put("data", newsService.selectListView(ew)); } /** * 查询 */ @RequestMapping("/query") public R query(NewsEntity news){ EntityWrapper< NewsEntity> ew = new EntityWrapper< NewsEntity>(); ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( news, "news")); NewsView newsView = newsService.selectView(ew); return R.ok("查询房屋租赁公告成功").put("data", newsView); } 

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在 VSCode 中本地运行 DeepSeek,打造强大的私人 AI

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本文将分步向您展示如何在本地安装和运行 DeepSeek、使用 CodeGPT 对其进行配置以及开始利用 AI 来增强您的软件开发工作流程,所有这些都无需依赖基于云的服务。  步骤 1:在 VSCode 中安装 Ollama 和 CodeGPT         要在本地运行 DeepSeek,我们首先需要安装Ollama,它允许我们在我们的机器上运行 LLM,以及CodeGPT,它是集成这些模型以提供编码辅助的 VSCode 扩展。 安装 Ollama Ollama 是一个轻量级平台,可以轻松运行本地 LLM。 下载Ollama 访问官方网站:https://ollama.com * 下载适合您的操作系统(Windows、macOS 或 Linux)的安装程序。 * 验证安装 安装后,打开终端并运行: ollama --version  如果 Ollama 安装正确,

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DeepSeek-R1是真码农福音?我们问了100位开发者……

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从GitHub Copilot到DeepSeek-R1,AI编程工具正在引发一场"效率革命",开发者们对这些工具的期待与质疑并存。据Gartner预测,到2028年,将有75%的企业软件工程师使用AI代码助手。 眼看着今年国产选手DeepSeek-R1凭借“深度思考”能力杀入战场,它究竟是真码农福音还是需要打补丁的"潜力股"? ZEEKLOG问卷调研了社区内来自全栈开发、算法工程师、数据工程师、前端、后端等多个技术方向的100位开发者(截止到2月25日),聚焦DeepSeek-R1的代码生成效果、编写效率、语法支持、IDE集成、复杂代码处理等多个维度,一探DeepSeek-R1的开发提效能力。 代码生成效果:有成效但仍需提升 * 代码匹配比例差强人意 在代码生成与实际需求的匹配方面,大部分开发者(58人)遇到生成代码与实际需求完全匹配无需修改的比例在40%-70%区间,12人遇到代码匹配比例在70%-100%这样较高的区间。 然而,有30人代码匹配比例低于40%。这说明DeepSeek-R1在代码生成方面有一定效果,但在部分复杂或特定场景下,仍有很大的提升空间。

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AI+游戏开发:如何用 DeepSeek 打造高性能贪吃蛇游戏

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前言 今天的是 zty 写DeepSeek的第1篇文章,这个系列我也不知道能更多久,大约是一周一更吧,然后跟C++的知识详解换着更。 来冲个100赞兄弟们 最近啊,浙江出现了一匹AI界的黑马——DeepSeek。这个名字可能对很多人来说还比较陌生,但它已经在全球范围内引发了巨大的关注,甚至让一些科技巨头感到了压力。简单来说这 DeepSeek足以改变世界格局                                                   先   赞   后   看    养   成   习   惯  众所周知,一篇文章需要一个头图                                                   先   赞   后   看    养   成   习   惯   上面那行字怎么读呢,让大家来跟我一起读一遍吧,先~赞~后~看~养~成~习~惯~ 想要 DeepSeek从入门到精通.pdf 文件的加这个企鹅群:953793685(

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