人口普查管理系统基于VUE+SpringBoot+Spring+SpringMVC+MyBatis开发设计与实现
目录
1. 系统概述
2. 系统架构设计
3. 技术实现细节
3.1 前端实现
3.2 后端实现
3.3 数据库设计
4. 安全性设计
5. 效果展示 编辑编辑
6. 测试与部署
7. 示例代码
8. 结论与展望
一个基于 Vue + Spring Boot + Spring + Spring MVC + MyBatis 的人口普查管理系统的设计与实现,可以从以下几个方面展开:
1. 系统概述
背景:随着城市化进程加快,人口流动日益频繁,准确的人口统计数据对于政府决策至关重要。 需求分析: 数据采集:支持多种方式录入人口信息。 数据统计:提供丰富的统计报表功能。 用户管理:区分不同角色(管理员、普通用户等)。 安全性要求:保证数据安全,防止未授权访问。
技术选型 前端:Vue.js,适合构建响应式界面。 后端:Spring Boot + Spring MVC + MyBatis,快速搭建服务端应用。 数据库:MySQL,存储大量人口数据。 其他工具:Docker、Nginx、Redis 等辅助工具。
2. 系统架构设计
前后端分离架构 前端:负责展示和交互逻辑。 后端:处理业务逻辑,提供API接口。 通信:通过RESTful API进行数据交换。
模块划分: 用户模块:登录注册、权限管理。 数据采集模块:数据录入、导入导出。 数据统计模块:生成报表、数据分析。 日志模块:记录系统操作日志。
3. 技术实现细节
3.1 前端实现
Vue.js:使用Vue CLI快速搭建项目结构。
组件化开发:将系统拆分为多个可复用组件。
状态管理:使用Vuex进行全局状态管理。
路由管理:使用Vue Router进行页面跳转。
样式管理:使用SCSS或LESS进行样式编写。
3.2 后端实现
Spring Boot:快速搭建服务端基础环境。
Spring MVC:处理HTTP请求。
MyBatis:数据访问层,编写SQL语句。
实体类设计:定义数据模型。
Service层:封装业务逻辑。
Controller层:处理前端请求,返回JSON数据。
3.3 数据库设计
表结构设计:设计合理的数据库表结构。
索引优化:合理设置索引以提高查询效率。
事务管理:确保数据一致性。
4. 安全性设计
认证与授权 JWT认证:使用JSON Web Tokens进行用户认证。 权限控制:根据用户角色分配不同的操作权限。
数据加密 密码加密:对用户密码进行加密存储。 数据传输加密:使用HTTPS协议。
5. 效果展示


6. 测试与部署
单元测试 前端测试:使用Jest进行单元测试。 后端测试:使用JUnit进行单元测试。
集成测试 接口测试:使用Postman或Swagger进行接口测试。 性能测试:使用JMeter进行压力测试。
部署方案 容器化部署:使用Docker进行容器化部署。 负载均衡:使用Nginx进行负载均衡。 持续集成:使用Jenkins进行自动化构建和部署。
7. 示例代码
//判断提交的表单 是否可以登录@RequestMapping("/userLogin")@ResponseBodypublic ResultUtil userLogin(String account, String password, Integer roleId, HttpSession session) {Map<String, Object> map_parameter = new HashMap<>();map_parameter.put("account", account);map_parameter.put("password", password);map_parameter.put("roleId", roleId);// 获取需要保存在 jwt 中的数据JwtModel jwtModel = new JwtModel();if (roleId == 100) {//居民登录Residents residents = residentsService.residentsLogin(map_parameter);if (residents == null) {return ResultUtil.error().message("用户名或密码错误!");} else {jwtModel.setId(residents.getId());jwtModel.setAccount(residents.getAccount());jwtModel.setTelphone(residents.getTelphone());jwtModel.setRoleId(100);map_parameter.put("id", residents.getId());map_parameter.put("info", residents);session.setAttribute("user_session", residents);//登录后的后续代码使用此session中的数据来判断}} else {//普查员超级管理员登录User user = userService.userLogin(map_parameter);if (user == null) {return ResultUtil.error().message("用户名或密码错误!");} else {jwtModel.setId(user.getId());jwtModel.setAccount(user.getAccount());jwtModel.setTelphone(user.getTelphone());jwtModel.setRoleId(user.getRoleId());map_parameter.put("id", user.getId());map_parameter.put("info", user);session.setAttribute("user_session", user);//登录后的后续代码使用此session中的数据来判断}}
8. 结论与展望
总结:通过上述设计与实现,系统具备高效的数据处理能力和良好的用户体验。
未来展望:进一步优化系统性能,增加更多高级功能,如AI预测分析等。
通过以上详细的描述,可以全面了解基于 Vue + Spring Boot + Spring + Spring MVC + MyBatis 构建的人口普查管理系统的设计与实现过程。
相关文章:

人口普查管理系统基于VUE+SpringBoot+Spring+SpringMVC+MyBatis开发设计与实现
目录 1. 系统概述 2. 系统架构设计 3. 技术实现细节 3.1 前端实现 3.2 后端实现 3.3 数据库设计 4. 安全性设计 5. 效果展示 编辑编辑 6. 测试与部署 7. 示例代码 8. 结论与展望 一个基于 Vue Spring Boot Spring Spring MVC MyBatis 的人口普查管理…...

使用VBA快速将文本转换为Word表格
Word提供了一个强大的文本转表格的功能,结合VBA可以实现文本快速转换表格。 示例文档如下所示。 现在需要将上述文档内容转换为如下格式的表格,表格内容的起始标志为。 示例代码如下。 Sub SearchTab()Application.DefaultTableSeparator "*&quo…...

力扣题解1870
这道题是一个典型的算法题,涉及计算在限制的时间内列车速度的最小值。这是一个优化问题,通常需要使用二分查找来求解。 题目描述(中等) 准时到达的列车最小时速 给你一个浮点数 hour ,表示你到达办公室可用的总通勤时…...
D3.js数据可视化基础——基于Notepad++、IDEA前端开发
实验:D3.js数据可视化基础 1、实验名称 D3数据可视化基础 2、实验目的 熟悉D3数据可视化的使用方法。 3、实验原理 D3 的全称是(Data-Driven Documents),是一个被数据驱动的文档,其实就是一个 JavaScript 的函数库,使用它主要是用来做数据可视化的。本次实…...
在Robot Framework中Run Keyword If的用法
基本用法使用 ELSE使用 ELSE IF使用内置变量使用Python表达式本文永久更新地址: 在Robot Framework中,Run Keyword If 是一个条件执行的关键字,它允许根据某个条件来决定是否执行某个关键字。下面是 Run Keyword If 的基本用法: Run Keyword…...

虚拟机ip突然看不了了
打印大致如下: 解决办法 如果您发现虚拟机的IP地址与主机不在同一网段,可以采取的措施之一是调整网络设置。将虚拟机的网络模式更改为桥接模式,这样它就会获得与主机相同的IP地址,从而处于同一网段。或者,您可以使用…...

LeetCode[中等] 763. 划分字母区间
给你一个字符串 s 。我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段,同一字母最多出现在一个片段中。 注意,划分结果需要满足:将所有划分结果按顺序连接,得到的字符串仍然是 s 。 返回一个表示每个字符串片段的长度的列表。 思路 贪心…...
Java LeetCode每日一题
997. 找到小镇的法官 package JavaExercise20241002;public class JavaExercise {public static void main(String[] args) {int[][] array {{1,3},{2,3},{3,1}};Solution solution new Solution();System.out.println(solution.findJudge(3, array));} }class Solution {pu…...
数据结构--集合框架
目录 1. 什么是集合框架 2. 背后所涉及的数据结构以及算法 2.1 什么是数据结构 2.2 容器背后对应的数据结构 1. 什么是集合框架 Java 集合框架 Java Collection Framework ,又被称为容器 container ,是定义在 java.util 包下的一组接口 int…...

Win10鼠标总是频繁自动失去焦点-非常有效-重启之后立竿见影
针对Win10鼠标频繁自动失去焦点的问题,可以尝试以下解决方案: 一、修改注册表(最有效的方法-重启之后立竿见影) 打开注册表编辑器: 按下WindowsR组合键,打开运行窗口。在运行窗口中输入“regedit”&#x…...
智能涌现|迎接智能时代,算力产业重构未来
前言 OpenAI首席执行官山姆奥特曼在《智能时代》中描绘了一个令人振奋的未来图景,其中算力产业将扮演至关重要的角色。奥特曼预测,我们可能在“几千天内”迎来超级智能,这一进程将极大加速社会结构的智能化转型。 这一预测与算力产业的未来…...

关于HTML 案例_个人简历展示01
案例效果展示 代码 <!DOCTYPE html> <lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>个人简历信息</title> </he…...

【前端开发入门】css快速入门
目录 引言一、css盒模型1. 盒模型概念2. 盒模型案例 二、css编写1. html文件内部编写1.1 标签style属性编写1.2 css选择器关联1.2.1 id选择器1.2.2 class选择器1.2.3 标签选择器1.2.4 css选择器作用域1.2.5 其他选择器1.2.6 各css选择器优先级 2. 单独维护css文件2.1 创建css文…...

java中创建不可变集合
一.应用场景 二.创建不可变集合的书写格式(List,Set,Map) List集合 package com.njau.d9_immutable;import java.util.Iterator; import java.util.List;/*** 创建不可变集合:List.of()方法* "张三","李四","王五…...

D25【 python 接口自动化学习】- python 基础之判断与循环
day25 for 循环 学习日期:20241002 学习目标:判断与循环﹣-35 for 循环:如何遍历一个对象里的所有元素? 学习笔记: for 循环与while循环的区别 for循环的定义 使用for循环遍历序列 使用for循环遍历字典…...
HTTP1.0和HTTP1.1有什么区别
HTTP/1.0 和 HTTP/1.1 是两个不同版本的 HTTP 协议。虽然它们的核心功能都是提供网页数据传输,但 HTTP/1.1 对 HTTP/1.0 做了很多改进,提升了性能和灵活性。以下是它们的主要区别: 1. 持久连接(Persistent Connection)…...
卡夫卡的理解
一、架构理解 在这个单聊新架构中,涉及多个服务器组件共同协作来实现单聊功能。 ChatAccessServer:可能负责处理单聊相关的访问请求,比如用户登录单聊以及发送单消息的请求接入。ChatHttpPushServer:推测其用于通过 HTTP 协议推…...

基础算法之滑动窗口--Java实现(上)--LeetCode题解:长度最小的子数组-无重复字符的子串-最大连续1的个数III-将x减到0的最小操作数
这里是Thembefue 今天讲解算法中较为经典的一个算法 > 滑动窗口 本讲解主要通过题目来讲解以理解算法 讲解分为三部分:题目解析 > 算法讲解 > 编写代码 滑动窗口 在正式进入题目的讲解之前,得先了解一下什么是滑动窗口,以及应该在什…...

Linux -- 文件系统(文件在磁盘中的存储)
目录 前言: 了解机械磁盘 初始盘片与磁头 盘片是怎么存数据的呢? 详解盘片 如何访问磁盘中的一个扇区呢? -- CHS 定位法 磁盘的逻辑存储 LBA(Logical Block Addressing --- 逻辑块寻址) 如何将 LBA 地址转换为…...
微服务(Microservices),服务网格(Service Mesh)以及无服务器运算Serverless简单介绍
文章目录 什么是微服务?一、定义与特点二、优势三、组件与架构四、应用场景五、挑战与解决方案什么是服务网格?一、定义与特点二、核心组件三、主要功能四、实现工具五、应用场景六、优势与挑战什么是Serverless?一、定义与特点二、主要领域三、优势四、应用场景五、挑战三者…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...

【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
【决胜公务员考试】求职OMG——见面课测验1
2025最新版!!!6.8截至答题,大家注意呀! 博主码字不易点个关注吧,祝期末顺利~~ 1.单选题(2分) 下列说法错误的是:( B ) A.选调生属于公务员系统 B.公务员属于事业编 C.选调生有基层锻炼的要求 D…...

【JVM面试篇】高频八股汇总——类加载和类加载器
目录 1. 讲一下类加载过程? 2. Java创建对象的过程? 3. 对象的生命周期? 4. 类加载器有哪些? 5. 双亲委派模型的作用(好处)? 6. 讲一下类的加载和双亲委派原则? 7. 双亲委派模…...

【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看
文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...

华为OD机试-最短木板长度-二分法(A卷,100分)
此题是一个最大化最小值的典型例题, 因为搜索范围是有界的,上界最大木板长度补充的全部木料长度,下界最小木板长度; 即left0,right10^6; 我们可以设置一个候选值x(mid),将木板的长度全部都补充到x,如果成功…...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器
一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构: 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减,并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF),可以去除高次谐波,并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...
云原生周刊:k0s 成为 CNCF 沙箱项目
开源项目推荐 HAMi HAMi(原名 k8s‑vGPU‑scheduler)是一款 CNCF Sandbox 级别的开源 K8s 中间件,通过虚拟化 GPU/NPU 等异构设备并支持内存、计算核心时间片隔离及共享调度,为容器提供统一接口,实现细粒度资源配额…...

ui框架-文件列表展示
ui框架-文件列表展示 介绍 UI框架的文件列表展示组件,可以展示文件夹,支持列表展示和图标展示模式。组件提供了丰富的功能和可配置选项,适用于文件管理、文件上传等场景。 功能特性 支持列表模式和网格模式的切换展示支持文件和文件夹的层…...