宠物寄养服务网站系统(源码+数据库+论文+ppt)java开发ssm框架javaweb，可做计算机毕业设计或课程设计 【功能需求】 主页导航栏要有注册登录、宠物寄养、宠物商城、宠物医疗、宠物社区模块点击进入对应页面。 宠物寄养模块：选择门店寄养或上门服务。进入门店寄养页面显示门店信息及寄养价格，确定门店后，选择寄养日期填写宠物基本信息确认信息进行支付，进入上门服务页面显示可选择的工作人员，选择人员后，确认上门照顾的时间段，确认预约后。 宠物商城模块：要包括宠物零食、服饰、主粮、玩具等内容。进入商品详情页面可进入购物车和立即购买，支付成功后能够查看订单信息。 宠物医疗模块：宠物医院可进行线上咨询，或者预约时间。显示关于宠物生病照顾的小知识。 宠物社区模块：能够发布本地图片及文字 【环境需要】 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。 3.tomcat环境：Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.数据库：MySql 5.7/8.0等版本均可； 【购买须知】 本源码项目经过严格的调试，项目已确保无误，可直接用于课程实训或毕业设计提交。里面都有配套的运行环境软件，讲解视频，部署视频教程，一应俱全，可以自己按照教程导入运行。附有论文参考，使学习者能够快速掌握系统设计和实现的核心技术。

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WEB服务器漏洞扫描器，很强的一款漏洞扫描软件，网站做好了之后，必用工具

第3章HBase原理与实战 第4章HBase进阶 第5章容灾与监控 第6章Phoenix & Sqoop 第7章需求分析与技术选型 第8章功能梳理与方案设计 第9章子模块-数据库操作模块 第10章子模块-用户管理模块 第11章子模块-权限管理模块 第12章子模块-文件管理模块 第13章子模块-接口模块 第14章子模块-SDK模块 第15章课程总结 源码 ### Java分布式文件存储项目开发视频教程知识点概览 #### HBase原理与实战（第3章） - **HBase介绍**：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”。不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 - **HBase架构**：深入理解HBase的架构组成，包括Master节点和RegionServer节点的功能和交互机制。 - **HBase数据模型**：学习HBase的数据模型，了解表、行键、列族等基本概念以及它们之间的关系。 - **HBase读写流程**：掌握HBase中的数据读取和写入的具体流程，包括如何定位数据、如何进行读写操作。 - **HBase应用场景**：讨论HBase在大数据处理中的应用场景，如日志分析、消息推送等。 #### HBase进阶（第4章） - **高级特性**：介绍HBase的一些高级特性，例如压缩、缓存机制、版本控制等。 - **性能调优**：讲解HBase性能调优的方法和技术，包括参数配置、硬件选择等方面。 - **故障排查**：学习HBase常见问题及故障排查技巧，提高问题解决能力。 #### 容灾与监控（第5章） - **容灾机制**：介绍HBase的容灾机制，包括数据备份、恢复策略等。 - **集群监控**：学习如何使用工具（如Hadoop生态系统中的Ambari）来监控HBase集群的运行状态。 #### Phoenix & Sqoop（第6章） - **Phoenix概述**：Phoenix是构建在HBase之上的SQL查询引擎，支持快速的SQL查询。 - **Phoenix安装与配置**：详细介绍如何安装和配置Phoenix环境。 - **使用Phoenix进行查询**：教授如何使用Phoenix执行SQL查询，以及如何优化查询性能。 - **Sqoop简介**：Sqoop是一种用于在Hadoop和传统的关系型数据库之间传输数据的工具。 - **使用Sqoop进行数据迁移**：指导如何使用Sqoop将数据从传统数据库导入到Hadoop或从Hadoop导出到传统数据库。 #### 需求分析与技术选型（第7章） - **需求收集**：如何进行有效的业务需求收集和整理。 - **系统设计**：基于需求分析，进行系统架构设计。 - **技术栈选择**：根据项目需求选择合适的技术栈，包括HBase、Spring Boot等。 #### 功能梳理与方案设计（第8章） - **功能模块划分**：按照业务需求对系统进行功能模块划分。 - **模块设计**：对每个模块进行详细的设计，包括接口设计、数据库设计等。 #### 子模块-数据库操作模块（第9章） - **数据库连接池**：实现数据库连接池的管理和使用。 - **CRUD操作**：实现对数据库的基本增删改查操作。 - **事务管理**：实现对数据库事务的管理，确保数据一致性。 #### 子模块-用户管理模块（第10章） - **用户注册与登录**：实现用户的注册和登录功能。 - **密码管理**：实现密码的安全存储和加密解密操作。 - **权限验证**：实现用户权限的验证功能。 #### 子模块-权限管理模块（第11章） - **角色管理**：实现角色的添加、删除、修改等功能。 - **权限分配**：实现对用户权限的分配和撤销操作。 #### 子模块-文件管理模块（第12章） - **文件上传**：实现文件的上传功能。 - **文件下载**：实现文件的下载功能。 - **文件存储**：讨论不同类型的文件存储方式，如本地存储、云存储等。 #### 子模块-接口模块（第13章） - **RESTful API设计**：遵循RESTful风格设计API接口。 - **接口文档**：编写清晰的接口文档，方便前端和其他系统的调用。 #### 子模块-SDK模块（第14章） - **SDK开发**：开发适用于不同平台的客户端SDK。 - **SDK使用示例**：提供SDK使用的示例代码，帮助用户快速上手。 #### 课程总结（第15章） - **项目回顾**：回顾整个项目的开发过程和关键技术点。 - **未来展望**：讨论未来可能的发展方向和技术趋势。 通过本视频教程的学习，学员能够全面掌握使用HBase和Spring Boot进行分布式文件存储系统开发所需的核心技术和实践经验。此外，还能够深入了解各个模块的设计思路和实现细节，为实际工作中遇到的问题提供解决方案。

YOLOv8是一种先进的实时对象检测系统，它是YOLO系列模型的最新版本，具有速度和准确性的均衡。将YOLOv8部署到Web上，可以让用户通过浏览器实时进行图像识别，这在很多应用场景中非常有用，比如在智能安防、智能物流和自动驾驶等领域。 要实现YOLOv8的Web部署，我们通常会选择一个后端框架来处理服务器端的逻辑，这里使用的是Django。Django是一个功能强大的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。它的一个重要特点是自带ORM（Object-Relational Mapping）系统，允许开发者使用Python语言编写数据库查询，而无需编写SQL代码。 在本项目中，Django将作为后端服务器，处理来自前端的请求，执行YOLOv8模型的对象检测，并返回结果。此外，前端使用HTML构建，这是构建Web页面的标准标记语言，通过HTML可以设计用户界面并展示YOLOv8检测后的图像结果。 在实际部署过程中，首先需要在Django项目中集成YOLOv8模型。这通常涉及到以下几个步骤： 1. 安装必要的Python库，包括Django和其他相关的图像处理库。 2. 在Django项目中创建一个应用，用于处理YOLOv8相关的逻辑。 3. 在该应用中创建一个模型，用于存储待检测的图片信息和检测结果。 4. 编写视图函数或类来处理HTTP请求，这些视图将调用YOLOv8模型进行图像检测。 5. 通过Django的ORM系统，将图片数据保存到数据库中，并将处理后的结果存储起来。 6. 创建HTML模板文件，用于展示上传图片和显示检测结果的界面。 7. 配置路由，确保用户可以通过访问特定的URL来触发图片上传和检测的过程。 在前端展示方面，利用HTML可以设计一个简洁直观的用户界面。用户可以通过这个界面上传图片，然后通过JavaScript与Django后端交互，将图片数据发送到服务器。服务器处理完数据后，前端页面可以接收处理结果，并在适当的位置展示出来。 对于YOLOv8模型，它是在Docker容器中运行还是直接在服务器上部署，这取决于实际的应用需求和环境配置。但无论哪种部署方式，都需要确保模型能够稳定运行，并与Django后端无缝对接。 在安全性和性能方面，部署Web应用时还需要考虑数据的安全性，如使用HTTPS协议加密数据传输，以及采取适当措施防止常见的网络攻击。此外，性能优化也是部署过程中不可忽视的一个环节，比如合理配置服务器资源，优化代码以减少不必要的计算和数据传输，使用缓存策略等。 YOLOv8在Web上的部署涉及到的技术和步骤较为复杂，需要前后端开发者紧密合作，共同实现一个高效、稳定且用户友好的实时图像识别Web应用。

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【基于Qt开发的本地数据库管理系统】是一个利用Qt框架构建的应用程序，主要目的是提供一个直观、易用的界面，用于管理和操作本地数据库，替代传统的通过命令行（cmd）进行数据库交互的方式。Qt是一个跨平台的C++图形用户界面库，它为开发者提供了丰富的API和工具，使得构建桌面应用变得更加便捷。 在这款系统中，Qt的数据库模块被充分利用，它支持多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL等，这些数据库系统都是Qt自带驱动支持的。SQLite是一个轻量级的文件型数据库，适合小型应用程序，而MySQL和PostgreSQL则更适合大型、多用户的应用场景，提供了更高的性能和扩展性。 登录页面是该系统的入口，通常会包含用户名和密码输入框，以及登录按钮。用户验证过程可以通过Qt的SQL连接功能实现，连接到相应的数据库，并根据用户提供的凭据查询用户表，以确认其身份。为了安全，通常还会对密码进行加密存储和传输。 数据管理页面是系统的核心部分，允许用户执行常见的数据库操作，如添加、编辑、删除记录，以及查询和筛选数据。这可能通过设计各种表单、按钮和表格控件来实现。Qt的QTableView或QListView可以用来显示数据库中的数据，用户可以直接在界面上进行操作，而背后的数据库操作则由Qt的SQL命令完成，如INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT等。 此外，系统可能还提供了数据导入和导出功能，允许用户将数据从CSV、XML或其他格式导入到数据库，或者将数据库中的数据导出到这些格式。这通常涉及文件I/O操作，Qt的QFile、QTextStream等类可以帮助完成这一任务。 为了保证系统的稳定性和兼容性，开发者在Qt5.7环境下编译了代码，并在win7系统上进行了测试，确保在该环境下能够正常运行。这表明系统可能使用了Qt5.7版本特有的特性和改进，同时兼容Windows 7操作系统。 基于Qt开发的本地数据库管理系统结合了Qt的强大功能和数据库管理的实用性，提供了一个方便的数据库操作平台，尤其适合那些不熟悉命令行操作的用户。通过这个系统，用户可以更加直观地进行数据管理，提升工作效率。

此部分是我的老师给的资料包含了视频以及代码，还需要2个jar包一个是jxl.jar和mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar，自己导入就可以了，另一部分在我的资料里是我自己做的

【SQLSERVER2005 实用数据库上机作业详解】 SQLSERVER2005作为微软推出的数据库管理系统，是企业级数据存储与管理的重要工具。它提供了丰富的功能，包括数据查询、事务处理、备份恢复、安全性控制等，适用于各种规模的企业应用。在交大的这门课程中，学生通过五次上机作业深入学习了SQLSERVER2005的使用技巧和核心概念。 让我们详细解析一下这四份作业中的关键知识点： 1. **基础查询与DML操作**（01 实用数据库上机作业.doc） - SELECT语句：学习了如何通过SELECT语句从表中检索数据，包括选择列、过滤行、排序和分组数据。 - INSERT语句：了解如何向表中插入新的记录，包括单行和多行插入。 - UPDATE和DELETE语句：掌握了更新和删除已有数据的方法，同时学习了如何使用WHERE子句进行条件操作。 2. **数据库设计与ER模型**（02 实用数据库上机作业.doc） - 实体关系模型（ER模型）：理解实体、属性、关系的概念，学会了将ER图转化为SQLSERVER2005中的表结构。 - 数据库规范化：探讨了第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF），以及如何通过规范化减少数据冗余和提高数据一致性。 3. **索引与查询优化**（03 实用数据库上机作业.doc） - 索引类型：学习了聚集索引与非聚集索引的区别，以及它们对查询性能的影响。 - 查询优化：理解了查询执行计划，通过添加索引来提升查询速度，并掌握了如何使用EXPLAIN或SET SHOWPLAN_ALL来分析查询性能。 4. **视图与存储过程**（04 实用数据库上机作业.doc） - 视图：掌握了创建和使用视图，了解视图如何提供逻辑数据抽象，简化复杂的查询。 - 存储过程：学习了存储过程的编写和调用，以及如何利用它们封装复杂操作，提高代码复用和系统性能。 5. **触发器与事务处理**（05 实用数据库上机作业.doc） - 触发器：尽管描述中提到“触发器的作业估计不对”，但触发器是数据库中实现业务规则和数据完整性的重要机制，包括AFTER和INSTEAD OF触发器。 - 事务处理：了解了ACID属性，掌握了BEGIN TRANSACTION、COMMIT和ROLLBACK语句的使用，理解了并发控制和事务隔离级别。 这些作业涵盖了SQLSERVER2005的核心知识点，从基本的SQL语法到数据库设计原则，再到高级功能如触发器和事务处理。通过这样的实践训练，学生能够建立起坚实的数据库理论基础，具备实际操作数据库的能力，为未来在IT领域的工作打下坚实的基础。

12306的数据库设计 原⽂地址：http://blog.csdn.net/hnkontecna/article/details/61672983 标签 标签 PostgreSQL , 12306 , 春节 , ⼀票难求 , 门禁⼴告 , 数组 , 范围类型 , 抢购 , 排他约束 , ⼤盘分析 , ⼴告查询 , ⽕车票 背景 背景 马上春节了，⼜到了⽕车票的销售旺季，⼀票难求的问题依旧存在吗？ 还记得10年前春节前买⽕车票得在放票前1天搬个⼩板凳去排队，对于热门路线，排⼀个晚上都有可能买不到票。 随着互联⽹的发展，⼏年前建设了12306⽹上购票系统，可以从电脑上买票，但是不要以为在电脑上就能买到票。 我记得12306刚推出时，经常发⽣12306⽹站打不开，⽆法付款的问题。 为什么呢？ 原因很简单，春节期间⽹上购票的⼈可能达到⼏亿的级别，⽽且放票⽇期是同⼀天同⼀个时间点，也就是说同⼀时刻12306要接受⼏亿⽤ 户的访问。 处理能⼒和实际的访问需求更不上，带来的结果就是⽹站打不开，系统不稳定的现象。 后来12306想了分线路分时段开启的办法，想办法把不同线路的⽤户错开时间来访问12306的⽹站，但是这个⽅法起初的效果不明显，并 不是所有⽤户都知道的（就好像你临时通知今天不上班，但还是有⽤户会来单位的），所以⼤多数⽤户还是集中在⼀个点去访问12306的 ⽹站。 随着硬件的发展，技术的演进，12306的系统越来越趋于成熟，稳定性和响应速度也越来越好。 据说现在很多商家还开通了云抢票业务，本质上是让你不要冲击12306系统了，把需求提前收集，在放票时，这些系统会进⾏排队与合并 购买，这种⼿段可以减少12306的访问并发。 抢⽕车票是很有意思的⼀个课题，对IT⼈的智商以及IT系统的健壮性，尤其是数据库的功能和性能都是⼀种挑战。 接下来我们⼀起来缕⼀缕有哪些难点，⼜有怎样的解决⼿段。 ⼀、铁路售票系统 ⼀、铁路售票系统 - 西天取经之路开始啦 西天取经之路开始啦 铁路售票系统最基本的功能包括 查询余票、余票统计、购票、车次变化、退票、改签、中转乘车规划 等。 每个需求都有各⾃的特点，例如 1. 查询余票，⽤户在购票前通常会查⼀下到达⽬的地有哪些余票，它属于⼀个⾼并发的操作，同时需要统计余票张数，需要很强的CPU来 ⽀撑实时的查询。 2. 购票，购票和查询不⼀样，购票是会改变库存的，所以对数据库来说是更新的操作。 ⽽且购票很可能发⽣冲突，例如很多⼈要买同⼀趟车的票，那就出现冲突了，到底卖给谁呢？ 需要考虑锁冲突，尽量的让不同的⼈购买时可并⾏，或者可以合并多⼈的购票请求，来减少数据库的更新操作。 3. 中转乘车，当⽤户需要购买的起点和到达站⽆票时，需要计算中转的搭乘⽅案。 ⽐如从北京到上海，如果没有直达车，是不是该转车呢？转哪趟，在哪⾥转就成了问题，简单⼀点就是买票的⼈⾃⼰想。 ⾼级⼀点的话，可以让12306给你推荐路线，这个涉及的是数据库的路径规划功能。 我们来逐⼀分析⼀下这些需求的特点。 1 查询余票 查询余票 1. 普通的余票查询需求 你如果要买从北京到上海的⽕车票，通常会查⼀下哪些车次还有余票。 查询的过滤条件可能很多，⽐如 1.1. 上车站、下车站、中转站 1.2. 车次类型（⾼铁、动车、直达、快速、普客、...） 1.3. 出发⽇期、时段 1.4. 到达⽇期、时段 1.5. 席别（硬座、硬卧、...站票） 1.6. 过滤掉没有余票的车次 展⽰给⽤时还要考虑到怎么排序（是按始发时间排呢，还是按票价，或者按余票数量排？），怎么分页。 眼见不⼀定为实 查询余票通常不是实时的、或者说不⼀定是准确的，有可能是后台异步统计的结果。 即使是实时统计的结果，在⾼并发的抢票期间，你看到的信息对你来说也许很快就会失效。 ⽐如你看到某趟车还有100张票，很可能等你付款的时候，已经卖光了。 所以在⾼峰期，余票信息的参考价值并不⼤，不要被迷惑了。 2. 查询余票的另⼀个更⾼级的需求是路径规划, ⾃动适配(根据⽤户输⼊的中转站点s) 这个功能以前可能没有，但是总有⼀天会暴露出来，特别是车票很紧张的情况下。 就⽐如从北京到上海，直达的没有了，系统可以帮你看看转⼀趟车的，转2趟车的，转N趟车的。（当然，转的越多越复杂）。 从中转这个⾓度来讲，实际上已经扯上路径规划的技术了。 怎么中转是时间最短的、价格最低的、中转次数最少的等等。（⾥⾯还涉及转车的输⼊要求（⽐如⽤户要求在⼀线城市转车，或者必须要转 ⾼铁））。 关于路径规划，可以参考⼀下PostgreSQL pgrouting，已⽀持多种路径规划算法，⽀持算法的⾃定义扩展。 简直是居家旅⾏，杀⼈灭⼝的必备良药。 师⽗⼩⼼，有妖怪。。。 师⽗⼩⼼，有妖怪。。。 1. ⼤多数⽤户是有选择综合症的，通常来说，⽤户可能会查 随着一年一度的春节临近，我国铁路运输部门又将迎来一年一度的客流高峰，对于广大乘客而言，能否在短时间内顺利购买到一张返乡的火车票，无疑是他们最为关心的问题之一。近年来，随着12306网站的正式上线，网络购票成为可能，然而，如何设计一个既能够满足用户需求又能够稳定运行的铁路售票系统数据库，却成为了一个极具挑战性的任务。 铁路售票系统的基本功能包括查询余票、购票、车次变化处理、退票、改签以及中转乘车规划等。每一个功能的实现都对数据库提出了不同的技术挑战。 查询余票功能要求数据库系统能够应对高并发的查询请求。用户在选择车次时会进行大量的查询操作，包括筛选条件如出发地、目的地、车次类型、出发时间和席别等。这些条件的组合将产生海量的查询请求，给数据库带来巨大的压力。为了确保系统的稳定性和查询的实时性，数据库系统必须拥有强大的CPU支持和高效的实时查询能力。然而，由于查询结果可能不是实时更新的，用户在高峰期间看到的余票信息可能存在延迟，即信息的时效性是有限的。因此，系统应采取异步统计和结果缓存机制，以及负载均衡策略，来提升查询效率和系统的稳定性。 购票是第二个核心功能，其操作涉及到数据库中库存数据的更新。由于同一车次的车票数量有限，用户在购票过程中很可能遇到票源紧张导致的并发冲突问题。为了减少并发冲突，数据库系统需要支持高效的并发控制机制，比如使用行级锁或乐观锁技术来避免数据不一致的发生。同时，系统可以采用合并购票请求的策略，减少数据库更新操作的频率和数量，从而提高整体的系统性能。 中转乘车规划则是一个更为复杂的功能，需要考虑到用户起点和终点之间可能存在的多种乘车方案。当用户的目的地没有直接的车次时，系统需提供有效的中转方案供用户选择。例如，从北京到上海没有直达车时，系统应能够根据用户的需求和偏好，推荐转车次数较少、耗时较短、价格合理的路线。这需要数据库具备高效复杂的路径规划能力，PostgreSQL的pgrouting扩展为此提供了解决方案，支持多种路径规划算法，以满足不同用户的需求。 在面对春节这样的高流量时段，12306系统数据库的设计与优化显得尤为重要。对于数据库系统而言，能否通过技术手段解决高并发问题、保证数据的准确性与系统的稳定性，是其能否顺利支撑春节售票的关键。目前，12306系统通过技术升级和策略调整，如分线路分时段放票，减轻了服务器的压力。此外，引入的云抢票服务也进一步分散了高峰期的访问压力，提高了用户的购票体验。 12306系统的数据库设计需要综合考虑高并发数据处理、并发控制、路径规划和大数据分析等多方面的需求，不仅对数据库系统的性能提出了挑战，也对IT团队在高并发场景下设计和优化数据库的能力提出了考验。随着技术的不断进步和数据库技术的不断创新，我们有理由相信，未来的12306系统将能够更好地满足广大用户的需求，提供更稳定、更高效的在线购票体验。