iOS 内购新体验：使用 StoreKit 2 优雅实现支付封装（建议大家更换StoreKit 2，体验极好）

html css js网页设计 基于html+css+js开发的仿苏宁易购商城项目+源码 基于html+css+js开发的仿苏宁易购商城项目+源码 基于html+css+js开发的仿苏宁易购商城项目+源码 该项目商城仿照了苏宁易购的页。 HTML + CSS布局静态页面，JS实现轮播图，倒计时的动态特效，供日常练习。 细节说明已经写在代码的注释里了

蜜淘全球购高保真原型

该压缩包文件“影院选座购票系统”是一个完整的前后端一体化的电影售票应用程序，采用现代Web开发技术构建。下面将详细介绍其中涉及的关键技术点和架构设计。 1. **SpringBoot框架**：SpringBoot是由Pivotal团队提供的快速开发框架，用于简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它内置了Tomcat服务器，简化了配置，使得开发者可以快速启动项目。在本项目中，SpringBoot作为后端的基础框架，提供了依赖管理和自动配置功能，帮助开发者快速搭建和运行服务。 2. **MyBatis-Plus**：MyBatis-Plus是MyBatis的扩展插件，它简化了常见的数据库操作，如 CRUD（创建、读取、更新、删除）和分页。MyBatis-Plus提供了强大的条件构造器，使SQL编写更加简洁，同时支持Lambda形式的API，提高了代码的可读性和可维护性。在本项目中，MyBatis-Plus作为数据访问层，负责与数据库交互，实现业务逻辑。 3. **Vue.js**：Vue.js 是一款轻量级的前端MVVM（Model-View-ViewModel）框架，以其易学易用、高性能和灵活性著称。Vue.js 提供了响应式的数据绑定和组件化开发模式，非常适合构建用户界面。在这个项目中，Vue.js 被用来构建用户友好的界面，实现选座、购票等交互功能。 4. **Element UI**：Element UI 是一套基于Vue.js的开源UI组件库，它提供了一系列企业级的高质量组件，如表格、按钮、提示、下拉框等，帮助开发者快速构建美观的后台管理系统。在本项目中，Element UI为前端界面提供了丰富的组件支持，提升用户体验。 5. **前后端分离**：项目采用了前后端分离的架构设计，前端和后端通过API进行通信。前端Vue应用负责用户交互和展示，后端SpringBoot应用处理业务逻辑和数据访问。这种架构有利于团队协作，前后端可以独立开发和测试，同时提高了系统的可扩展性和维护性。 6. **选座功能**：系统的核心功能之一是选座，这需要后端提供座位状态查询和预订接口，前端则需要实现交互式的座位图展示，允许用户选择并锁定座位。这部分可能涉及到二进制编码或特殊数据结构来高效存储和管理座位状态。 7. **支付集成**：购票通常涉及在线支付，项目可能集成了第三方支付平台如支付宝、微信支付等，需要处理支付请求、回调验证和订单状态同步等逻辑。 8. **安全性考虑**：系统应具备基本的安全防护措施，如防止SQL注入、XSS攻击，以及使用HTTPS协议确保数据传输安全。 9. **部署与运维**：项目上线后，需要考虑服务器部署、负载均衡、日志监控等问题，确保系统稳定运行。 10. **测试**：项目开发过程中，单元测试、集成测试和压力测试是必不可少的，确保各个模块的功能正确无误，并能应对高并发场景。 以上就是这个“影院选座购票系统”项目中涉及的主要技术和知识要点。通过学习和实践这个项目，开发者可以深入理解SpringBoot+MyBatis-Plus的后端开发，以及Vue+Element UI的前端应用开发，同时也能掌握前后端交互、选座逻辑、支付集成等相关实战经验。

电影购票系统是一个结合了现代科技与用户需求的典型应用，主要目标是提供高效、准确且用户体验友好的在线购票服务。本课题将采用SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架结合Vue.js前端技术栈来构建这样一个系统。 一、系统设计目的 随着生活水平的提升，电影已成为大众喜爱的休闲娱乐方式。传统的线下购票方式已不能满足大量观影人群的需求，易出错且耗时。因此，基于Web的电影购票系统应运而生，旨在解决这些问题。系统通过计算机自动化处理，减少了人为错误，节省了消费者购票时间，提高了购票效率，提升了用户的观影体验。 二、系统现状与发展 在国外，网络信息化已较为成熟，票务系统多元化，例如在日本，网络售票已成为普遍现象，包括电影院、演出等多类票务。而在国内，随着网购的普及，电影购票网站也开始兴起，操作简便，用户群体广泛。如哈票网，其在线选座和支付功能便捷，有效缓解了影院人流压力，提高了运营效率。 三、系统设计重点与难点及解决途径 1. 重点：在线选座和支付功能的实现。系统需以不同颜色区分已选和未选座位，用户选座后即时更新状态，支付方式多样化。 2. 难点：保证界面友好，后台操作高效。解决方案： - 使用模块化开发，各模块职责分明，易于维护。 - HTML+CSS构建清晰界面，优化用户体验。 - 引入Web框架（如SpringMVC），提高后端处理速度，便于测试和维护。 - 使用MySQL数据库，通过合理的表设计和数据结构优化，减少查询延迟。 - 应用Java容器和排序算法提升系统运行效率。 四、进度计划 整个项目分为多个阶段，包括开题、报告和任务书的编写，系统分析与设计，系统开发与实现，测试，论文撰写与修改，最终提交和答辩。 五、参考资料 系统设计参考了多篇基于Java的网上购物系统相关文献，借鉴了B/S架构、数据库设计和优化等方面的实践经验。 总结来说，本项目将运用现代Web技术和Java后端框架构建一个集在线选座、支付于一体的电影购票系统，以提高购票效率和用户满意度。通过模块化设计、优化数据库和采用高效算法，确保系统的稳定性和可扩展性，满足不断增长的电影市场和用户需求。

【uni-app黑马优购】项目详解 uni-app是一款由DCloud(数字天堂)开发的多端统一开发框架，它允许开发者使用一套代码实现跨平台应用的开发，包括iOS、Android、Web（H5）、微信小程序、支付宝小程序、百度小程序、QQ小程序等。本项目“uni-app黑马优购”显然是一款基于uni-app框架构建的电商类应用程序，旨在提供一个全面的购物体验。 1. uni-app框架基础： - 框架结构：uni-app采用Vue.js语法，结合了Vue的组件化思想和uni-app自身的API，为开发者提供了便捷的开发环境。 - 页面结构：uni-app的页面由多个组件构成，如view、text、button等，通过JSON配置文件定义页面路由和导航。 - 资源管理：uni-app支持CSS、JS、图片等资源的本地管理和云端编译。 2. 小程序开发： - 小程序适配：uni-app提供了一套统一的API，可以自动适配不同平台的小程序特性，减少开发者在不同平台间做额外的适配工作。 - 数据绑定与响应式：uni-app遵循Vue的数据绑定机制，使用mustache语法进行数据绑定，实现数据的实时更新。 - 事件处理：uni-app支持自定义事件和原生事件，方便交互设计。 3. 黑马优购电商平台特点： - 商品展示：项目可能包含了商品列表、商品详情页，展示商品图片、价格、库存等信息。 - 购物车：用户可以添加商品到购物车，进行数量调整，同时支持全选、删除等操作。 - 结算与支付：集成第三方支付接口，如微信支付、支付宝支付，实现安全快速的在线支付。 - 用户系统：包括用户注册、登录、个人信息管理等功能，可能还涉及积分、优惠券等会员权益。 - 订单管理：用户可以查看订单状态，进行订单取消、申请退款等操作。 - 物流追踪：与物流公司的API对接，提供实时的物流信息查询。 4. 文件结构分析： - "liangjiabing-shop"很可能代表项目的主目录，其中可能包含pages、static、components等子目录。 - pages：存放各个页面的Vue组件，如首页、分类页、商品详情页等。 - static：存储静态资源，如图片、字体文件等。 - components：自定义组件库，如轮播图、导航栏、评价模块等。 - unpackage：编译后生成的各平台特定的打包资源。 5. 开发流程： - 环境搭建：安装HBuilderX IDE，配置uni-app插件，创建项目模板。 - 编写代码：根据需求设计页面结构，编写Vue组件和样式。 - 调试测试：使用HBuilderX内置的真机调试功能进行实时预览和测试。 - 打包发布：编译生成各平台的包文件，上传至对应的小程序平台审核发布。 6. 高级特性： - 网络请求：uni-app提供了uni.request API，用于发送HTTP/HTTPS请求，实现数据的获取和提交。 - 地图集成：通过uni.map API，可以实现地图显示、定位、路径规划等功能。 - 通知推送：可以集成第三方推送服务，实现消息推送，提高用户活跃度。 通过以上分析，我们可以看出"uni-app黑马优购"是一个集成了uni-app框架和电商功能的多端应用，开发者在开发过程中需熟悉uni-app的API和Vue.js语法，同时理解电商系统的业务逻辑，才能高效地构建出功能完善的移动购物应用。

javaweb 期末大作业 在线购书系统 jsp+Servlet+mysql5.6 javaweb 期末大作业 在线购书系统 jsp+Servlet+mysql5.6 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，内容都是经过专业老师审定过的，基本能够满足学习、使用参考需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

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数据科学 项目1：足球运动员的评分（ ） 使用来自欧洲足球数据库的数据并建立了回归模型，以基于各种属性预测足球运动员的整体评分。 使用Flask构建了基本的API，并将其部署到GCP，Herolu和Pivotal云平台中。 项目2：预测一个人每年的收入是否超过5万（ ） 建立了几个分类模型，以预测一个人每年从经典成人数据集中赚取的收入是否超过5万。 建立了KNN，决策树，随机森林和XGBoost模型，并通过比较各自的AUC和准确性得分，比较了哪一种最适合数据集。 项目3：Zomato_EDA（ ） 是否在Zomato印度餐厅数据集上进行了广泛的EDA分析。 zomato探索性数据分析旨在为美食家找到最佳的餐馆，并在他们所在的地区物有所值。 它还有助于在当地找到所需的美食。