当前位置: 首页 > news >正文

基于SpringBoot+Vue+MySQL的美术馆管理系统

系统展示

用户前台界面

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

管理员后台界面

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

系统背景

  随着文化艺术产业的蓬勃发展,美术馆作为展示与传播艺术的重要场所,其管理工作变得日益复杂。为了提升美术馆的运营效率、优化参观体验并加强艺术品管理,我们开发了基于SpringBoot+Vue+MySQL的美术馆管理系统。该系统旨在通过数字化手段,实现美术馆日常运营的自动化、信息化与智能化,包括艺术品档案管理、展览策划与执行、票务管理、访客服务等多个方面。通过集成先进的技术栈,我们致力于构建一个高效、安全、易用的美术馆管理平台,助力美术馆在艺术与科技融合的时代背景下持续发展。

目的意义

  基于SpringBoot+Vue+MySQL的美术馆管理系统的目的与意义在于,它不仅能够显著提升美术馆的运营效率与管理水平,通过自动化、信息化的手段优化资源配置,减少人力成本;还能够增强观众的参观体验,提供便捷的预约购票、展览信息查询、互动导览等服务,促进艺术文化的传播与交流。此外,该系统还加强了对艺术品的保护与管理,实现了艺术品的数字化建档、追踪与保护,对于传承与弘扬文化艺术遗产具有重要意义。综上所述,该系统的实施将推动美术馆管理向更加科学化、规范化的方向发展,为文化艺术产业的繁荣贡献力量。

技术介绍

  MySQL数据库是一种开源的关系型数据库管理系统(RDBMS),以其高性能、高可靠性、易用性和灵活性而广受欢迎。它支持大规模的并发访问,提供了丰富的数据类型、索引技术和事务处理功能,能够满足从简单应用到复杂企业级应用的各种需求。MySQL数据库通过SQL(结构化查询语言)进行操作,用户可以通过它来创建数据库、表、存储数据、查询数据以及进行数据的增删改查等操作。此外,MySQL还具有良好的跨平台性,可以在多种操作系统上运行,如Linux、Windows、macOS等,是许多Web应用、企业级应用及数据仓库的首选数据库解决方案。

目录参考

1 绪论
  1.1 研究背景
  1.2 目的和意义
  1.3 研究内容
2 相关技术
  2.1Java语言
  2.2 B/S结构
  2.3 MySQL数据库介绍
  2.4 SpringBoot框架介绍
  2.5 Vue框架介绍
3 系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 运行可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
  3.4 系统功能分析
4 系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5 系统实现
  5.1 用户前台设计与实现
  5.2 管理员后台的设计与实现
6 系统测试
  6.1 系统测试的特点
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
  6.3 测试结果分析

代码展示

package com.utils;import cn.hutool.crypto.digest.DigestUtil;public class MD5Util {// 带秘钥加密public static String md5(String text) {// 加密后的字符串String md5str = DigestUtil.md5Hex(text);return md5str;}}

源码文档

如需观看详细演示视频请联系我

相关文章:

基于SpringBoot+Vue+MySQL的美术馆管理系统

系统展示 用户前台界面 管理员后台界面 系统背景 随着文化艺术产业的蓬勃发展,美术馆作为展示与传播艺术的重要场所,其管理工作变得日益复杂。为了提升美术馆的运营效率、优化参观体验并加强艺术品管理,我们开发了基于SpringBootVueMySQL的美…...

golang面试

算法: 1.提取二进制位最右边的 r i & (~i 1) 2.树上两个节点最远距离,先考虑头结点参与不参与。 3.暴力递归改dp。 1.确定暴力递归方式。 2.改记忆化搜索 3.严格表方式: 分析可变参数变化范围,参数数量决定表维度、 …...

基于"WT2605C的智能血压计:AI对话引领个性化健康管理新时代,健康守护随时在线

在当今快节奏的生活中,健康管理已成为我们日常不可或缺的一部分。随着科技的进步,智能设备正逐步融入我们的日常生活,为健康管理带来前所未有的便捷与智能化。今天,让我们共同探索WT2605C AI在线方案如何在血压计中发挥革命性作用…...

redis高级教程

一 关系型数据库和 NoSQL 数据库 数据库主要分为两大类:关系型数据库与 NoSQL 数据库 关系型数据库 ,是建立在关系模型基础上的数据库,其借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据主流的 MySQL 、 Oracle 、 MS SQL Server 和 D…...

prfm命令初探

1. 前言 在查看一段neon代码时,发现有如下片段,为使用汇编进行数据预取操作。这是一个新的知识点,记录一下学习过程。 __asm__ volatile("prfm pldl2keep,[%0, #8192] \n""prfm pldl1keep,[%0, #1024] \n":"r"…...

AI大模型需要学什么?怎么学?从零基础入门大模型(保姆级),从这开始出发!

一.初聊大模型 1.为什么要学习大模型? 在学习大模型之前,你不必担心自己缺乏相关知识或认为这太难。我坚信,只要你有学习的意愿并付出努力,你就能够掌握大模型,并能够用它们完成许多有意义的事情。在这个快速变化的时代…...

python自述3

Python 条件控制 if语句的一般形式如下所示: if condition_1: statement_block_1 elif condition_2: statement_block_2 else: statement_block_3 Python 中用 elif 代替了 else if,所以if语句的关键字为:if – elif – else。 注意: 1、每个条件后面要使用冒号 :,表…...

Redis常见的数据结构

Redis底层的数据结构是Redis高效存储和操作数据的基础,Redis提供了五种基本的数据类型,每种类型在底层都有对应的数据结构来实现。这五种数据类型分别是:字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List…...

批量插入insert到SQLServer数据库,BigDecimal精度丢失解决办法,不动代码,从驱动层面解决

概述 相信很多人都遇到过,使用sql server数据库,批量插入数据时,BigDecimal类型出现丢失精度的问题,网上也有很多人给出过解决方案,但一般都要修改应用代码,不推荐。 丢失精度的本质是官方的驱动有BUG造成…...

随手记:uniapp小程序登录方式和小程序使用验证码登录

小程序登录方式&#xff1a; 方式一&#xff1a;小程序授权登录 通过uni.login获取 临时登录凭证code&#xff0c;向后端换取token。 <u-button type"primary" shape"circle" click"login">登 录</u-button>login() {uni.login({p…...

【Hadoop|HDFS篇】DataNode概述

1. DataNode的工作机制 1&#xff09;一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上&#xff0c;包括两个文件&#xff0c;一个是数据本身&#xff0c;一个是元数据包括数据块的长度&#xff0c;块数据的校验和&#xff0c;以及时间戳。 2&#xff09;DataNode启动后向NameNod…...

Vue2 VueRouter学习笔记

VueRouter 官方文档 版本对应 vue2&#xff1a;3.x.x vue3&#xff1a;4.x.x 路由&#xff1a;访问路径与vue组件&#xff08;页面&#xff09;之间的映射关系 VueRouter&#xff1a;Vue官方提供的插件&#xff0c;本质上是一个 JavaScript 库&#xff0c;用于在 Vue.js 应用…...

3D培训大师,化工企业安全教育与应急演练的新助力

化工企业的生产安全培训&#xff0c;作为保障员工生命安全与企业稳定运营的基石&#xff0c;其重要性不言而喻。传统的培训方式内容僵化、形式单一缺乏互动、效果难以评估&#xff0c;越来越不适应化工企业的实际需求。因此&#xff0c;探索和应用更为高效、创新的培训工具&…...

斯坦福大学论文润色chat-gpt指令

Quick Prompts快速提示 To enhance text clarity-为了增强文本清晰度 As a non-native English speaker, kindly help me revise the following text for improved understand clarity. Please check for spelling and sentence structure errors and suggest alternatives.为…...

简单硬件在环搭建(ROS+Prescan+Carsim+simulink)

本文通过ROSPrescanCarsimsimulink搭建简单的硬件在环仿真测试平台。 系统架构如下&#xff1a; 在Windows中运行prescan场景仿真软件&#xff0c;在jetson Nano中运行ROS&#xff0c;硬件上两台电脑通过一根网线相连传输信息&#xff1b; 1.prescan与carsim的集成 在C:\car…...

【Python 数据分析学习】Pandas基础与应用(1)

题目 1 Pandas 简介1.1 主要特征1.2 Pandas 安装 2 Pandas中的数据结构2.1 Series 数据结构和操作2.1.1 Series的数据结构2.1.2 Seres的操作 2.2 DataFrame 数据结构和操作2.2.1 DataFrame 数据结构2.2.2 Dataframe 操作2.2.3 DateFrame 的特殊操作 2.3 Series 和 DataFrame 的…...

pytorch入门(1)——pytorch加载数据初认识

环境配置及其安装&#xff1a; 2023最新pytorch安装&#xff08;超详细版&#xff09;-CSDN博客 pytorch加载数据初认识 Dataset&#xff1a;创建可被Pytorch使用的数据集 提供一种方式获取数据及其label Dataloader&#xff1a;向模型传递数据 为网络提供不同的数据形式 …...

Spring下载文件

1、controller /*** 下载文件通过ID** param auditInformationDTO 靓号稽核文件DTO* param servletResponse 响应体*/ GetMapping(value "/downloadAuditFileByAuditFileId") public void downloadAuditFileByAuditFileId(ModelAttribute final GoodNumberAuditInf…...

如何在数据库中备份表:操作指南与注意事项

在数据库管理中&#xff0c;备份表是一种常见的操作&#xff0c;它可以帮助我们保存数据的当前状态&#xff0c;以便在需要时进行恢复或分析。备份表可以通过创建一个新表并复制原表的所有数据到新表中来实现。 以下是具体的SQL语句&#xff1a; CREATE TABLE backup_table A…...

【数据结构】第八节:链式二叉树

个人主页&#xff1a; NiKo 数据结构专栏&#xff1a; 数据结构与算法 源码获取&#xff1a;Gitee——数据结构 一、二叉树的链式结构 typedef int BTDataType; typedef struct BinaryTreeNode {BTDataType data;struct BinaryTreeNode* left; // 左子树根节点struct BinaryT…...

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...

Chapter03-Authentication vulnerabilities

文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?

Otsu 是一种自动阈值化方法&#xff0c;用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理&#xff0c;能够自动确定一个阈值&#xff0c;将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

Go 并发编程基础:通道(Channel)的使用

在 Go 中&#xff0c;Channel 是 Goroutine 之间通信的核心机制。它提供了一个线程安全的通信方式&#xff0c;用于在多个 Goroutine 之间传递数据&#xff0c;从而实现高效的并发编程。 本章将介绍 Channel 的基本概念、用法、缓冲、关闭机制以及 select 的使用。 一、Channel…...

uniapp手机号一键登录保姆级教程(包含前端和后端)

目录 前置条件创建uniapp项目并关联uniClound云空间开启一键登录模块并开通一键登录服务编写云函数并上传部署获取手机号流程(第一种) 前端直接调用云函数获取手机号&#xff08;第三种&#xff09;后台调用云函数获取手机号 错误码常见问题 前置条件 手机安装有sim卡手机开启…...

9-Oracle 23 ai Vector Search 特性 知识准备

很多小伙伴是不是参加了 免费认证课程&#xff08;限时至2025/5/15&#xff09; Oracle AI Vector Search 1Z0-184-25考试&#xff0c;都顺利拿到certified了没。 各行各业的AI 大模型的到来&#xff0c;传统的数据库中的SQL还能不能打&#xff0c;结构化和非结构的话数据如何和…...

Unity中的transform.up

2025年6月8日&#xff0c;周日下午 在Unity中&#xff0c;transform.up是Transform组件的一个属性&#xff0c;表示游戏对象在世界空间中的“上”方向&#xff08;Y轴正方向&#xff09;&#xff0c;且会随对象旋转动态变化。以下是关键点解析&#xff1a; 基本定义 transfor…...

STM32标准库-ADC数模转换器

文章目录 一、ADC1.1简介1. 2逐次逼近型ADC1.3ADC框图1.4ADC基本结构1.4.1 信号 “上车点”&#xff1a;输入模块&#xff08;GPIO、温度、V_REFINT&#xff09;1.4.2 信号 “调度站”&#xff1a;多路开关1.4.3 信号 “加工厂”&#xff1a;ADC 转换器&#xff08;规则组 注入…...

13.10 LangGraph多轮对话系统实战:Ollama私有部署+情感识别优化全解析

LangGraph多轮对话系统实战:Ollama私有部署+情感识别优化全解析 LanguageMentor 对话式训练系统架构与实现 关键词:多轮对话系统设计、场景化提示工程、情感识别优化、LangGraph 状态管理、Ollama 私有化部署 1. 对话训练系统技术架构 采用四层架构实现高扩展性的对话训练…...

shell脚本质数判断

shell脚本质数判断 shell输入一个正整数,判断是否为质数(素数&#xff09;shell求1-100内的质数shell求给定数组输出其中的质数 shell输入一个正整数,判断是否为质数(素数&#xff09; 思路&#xff1a; 1:1 2:1 2 3:1 2 3 4:1 2 3 4 5:1 2 3 4 5-------> 3:2 4:2 3 5:2 3…...