当前位置: 首页 > news >正文

基于SpringBoot的健身会员管理系统实战分享

在这个充满活力的时代,我们自豪地呈现一款专为健身爱好者和专业人士设计的会员管理系统——一个集创新、效率与便捷于一体的解决方案。我们的系统基于强大的RuoYi-Vue框架构建,采用最新的Spring Boot和Vue3技术,确保了系统的高性能和用户友好的交互体验。

我们的系统不仅涵盖了健身行业的各个方面,还融入了先进的技术栈,包括但不限于SpringBoot、Vue、MyBatis Plus、Mysql、Redis、Flowable和EasyExcel。这些技术的结合,为我们的系统提供了强大的数据处理能力、流畅的用户界面和高效的业务流程管理。

业务功能丰富多样,包括:
- **线索管理**:高效追踪潜在客户,不错过任何商机。
- **商机管理**:系统化管理销售机会,提升转化率。
- **合同管理**:确保合同的合规性和有效性,简化管理流程。
- **促销活动**:灵活设计和执行促销活动,吸引更多会员。
- **私教课程**:个性化的课程安排,满足不同会员的需求。
- **统计分析**:深入分析会员数据,为决策提供数据支持。
- **渠道管理**:优化渠道资源,提高市场渗透率。
- **转派管理**:灵活的转派流程,确保服务的连续性。
- **系统管理**:全面的系统设置,保障系统的稳定运行。

通过该系统,将能够熟练掌握分布式Seata框架和Flowable流程引擎,深入理解它们的原理,并在实际工作中灵活运用。同时,还能将学习到Redis在项目中的多种实际应用场景,提升自身技术能力和项目实战经验。可以作为毕业设计以及初入职场熟悉项目的码农。

相关文章:

基于SpringBoot的健身会员管理系统实战分享

在这个充满活力的时代,我们自豪地呈现一款专为健身爱好者和专业人士设计的会员管理系统——一个集创新、效率与便捷于一体的解决方案。我们的系统基于强大的RuoYi-Vue框架构建,采用最新的Spring Boot和Vue3技术,确保了系统的高性能和用户友好…...

Elasticsearch高级搜索技术-结构化数据搜索

目录 结构化数据的存储 示例映射 使用range查询 查询示例 运算符 更多示例 日期查询 示例 结构化数据搜索是Elasticsearch另一个强大的功能,允许用户对具有明确类型的数据(如数字、日期和布尔值)进行精确的过滤和查询。这种类型的搜索通常涉及…...

ffmpeg面向对象——类所属的方法探索

ffmpeg是面向对象的思想写的代码,自然符合oopc的实现套路。这个也是oopc的通用法则。 1.类所属方法oopc的实现形式 ffmpeg抽象出某一类,然后某一类的方法如何调用?你说这还不简单: 对象.对象方法() 或者 对象指针-&g…...

TensorRT-LLM七日谈 Day3

今天主要是结合理论进一步熟悉TensorRT-LLM的内容 从下面的分享可以看出,TensorRT-LLM是在TensorRT的基础上进行了进一步封装,提供拼batch,量化等推理加速实现方式。 下面的图片更好的展示了TensorRT-LLM的流程,包含权重转换&…...

如何使用Pandas库处理大型数据集?

如何使用Pandas库处理大型数据集? 处理大型数据集是数据分析中的一个挑战,尤其是在资源有限的情况下。Pandas是Python中非常流行的数据处理库,但它在处理非常大的数据集时可能会遇到内存限制的问题。因此,我们需要一些策略来提高Pandas处理大型数据集的效率。以下是使用Pa…...

XHR 创建对象

XHR 创建对象 XMLHttpRequest(XHR)是现代Web开发中不可或缺的技术之一。它允许Web开发者通过JavaScript发送网络请求,以在不重新加载整个页面的情况下更新网页的某部分。XHR为开发者提供了一种在客户端和服务器之间传输数据的有效方式,是AJAX(Asynchronous JavaScript an…...

# 在执行 rpm 卸载软件使用 nodeps 参数时,报错 error: package nodeps is not installed 分析

在执行 rpm 卸载软件使用 nodeps 参数时,报错 error: package nodeps is not installed 分析 一、问题描述: 在执行 rpm 卸载软件使用 nodeps 参数时,报错 error: package nodeps is not installed 如下图: 二、报错分析&…...

C++的类和动态内存分配(深拷贝与浅拷贝)并实现自己的string类

首先&#xff0c;我们先写一个并不完美的类&#xff1a; #include<iostream> #include<cstring> using namespace std;class Mystring{private:char *p;int len;static int num;friend ostream& operator<<(ostream& os, const Mystring& c);pu…...

通过观测云 DataKit Extension 接入 AWS Lambda 最佳实践

前言 AWS Lambda 是一项计算服务&#xff0c;使用时无需预配置或管理服务器即可运行代码。AWS Lambda 只在需要时执行代码并自动缩放。借助 AWS Lambda&#xff0c;几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码&#xff0c;而且无需执行任何管理。 Lambda Layer 是一个包…...

MySQL-三范式 视图

文章目录 三范式三范式简介第一范式第二范式第三范式 表设计一对一一对多多对多最终的设计 视图 三范式 三范式简介 所谓三范式, 其实是表设计的三大原则, 目的都是为了节省空间, 但是三范式是必须要遵守的吗? 答案是否定的(但是第一范式必须遵守) 因为有时候严格遵守三范式…...

多线程(三):线程等待获取线程引用线程休眠线程状态

目录 1、等待一个线程&#xff1a;join 1.1 join() 1.2 join(long millis)——"超时时间" 1.3 join(long millis&#xff0c;int nanos) 2、获取当前线程的引用&#xff1a;currentThread 3、休眠当前进程&#xff1a;sleep 3.1 实际休眠时间 3.2 sleep的特殊…...

Hi3244 应用指导

Hi3244 是一款DIP8封装高性能、多模式工作的原边控制功率开关。Hi3244内高精度的恒流、恒压控制机制结合完备的保护功能&#xff0c;使其适用于小功率离线式电源应用中。在恒压输出模式中&#xff0c;Hi3244 采用多模式工作方式&#xff0c;即调幅控制&#xff08;AM&#xff0…...

【LeetCode热题100】哈希

1.两数之和 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target&#xff0c;请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数&#xff0c;并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案&#xff0c;并且你不能使用两次相同的元素。 你可以按任意顺序返回答…...

Java的四种循环语句

背景&#xff1a; Java 中主要有四种循环语句&#xff1a;for 循环、while 循环、do-while 循环 和 foreach 循环&#xff08;也称为增强型 for 循环&#xff09;。下面我将分别介绍这四种循环语句&#xff0c;并给出相应的实例。 for循环&#xff1a; 1. for 循环for 循环是…...

Qt杂记目录

Qt 杂记目录 QMenu 1.menu转string Qt 窗口阴影边框...

项目开发--基于docker实现模型容器化服务

背景 1、docker-compose build 和 docker-compose up -d分别是什么作用&#xff1f; 2、如何进入新构建的容器当中 3、模型保存的方法区别 4、如何让docker容器启动的时候能使用cuda进行模型推理加速 5、如何实现容器的迭代 解决方案 问题1 docker-compose build 和 docker…...

C语言 | Leetcode C语言题解之第477题汉明距离总和

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; int totalHammingDistance(int* nums, int numsSize) {int ans 0;for (int i 0; i < 30; i) {int c 0;for (int j 0; j < numsSize; j) {c (nums[j] >> i) & 1;}ans c * (numsSize - c);}return ans; }...

Bug剖析

Bug剖析 • 所有的Bug报告有以下的基本要求&#xff1a; • 标题。要简略。 • 指派。谁来处理这个问题。 • 重现步骤。问题再次出现的相关步骤。 • 优先级别。问题的紧迫性与重要性。 • 严重程度。问题所产生的后果。 • 解决方案。怎么解决问题。 其他很多方面对修复问题…...

HI3516DV500 相机部分架构初探

Hi3516DV500 是一颗面向视觉行业推出的高清智能 Soc。该芯片最高支持 2 路 sensor 输入&#xff0c;支持最高 5M30fps 的 ISP 图像处理能力&#xff0c;支持 2F WDR、多级降噪、六轴防 抖、多光谱融合等多种传统图像增强和处理算法&#xff0c;支持通过 AI 算法对输入图像进行实…...

训练yolo系列出现问题mAP, R, P等为零

1. 问题 40系列显卡训练yolo系列出现问题&#xff0c;loss正常&#xff0c;但mAP&#xff0c;R&#xff0c;P等为零。 环境&#xff1a;ultralytics版本为8.3.9&#xff0c;cuda11.8&#xff0c; torch2.4。 40系列显卡网上说可以使用cuda低于11.7的&#xff0c;自己测试了下…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能&#xff0c;我们需要对它的功能特点进行分析&#xff1a; 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具&#xff1a; mysql&#xff1a;关系型数据库&am…...

8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂

蛋白质结合剂&#xff08;如抗体、抑制肽&#xff09;在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上&#xff0c;高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术&#xff0c;但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...

在rocky linux 9.5上在线安装 docker

前面是指南&#xff0c;后面是日志 sudo dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y docker version sudo systemctl start docker sudo systemctl status docker …...

django filter 统计数量 按属性去重

在Django中&#xff0c;如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量&#xff0c;你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求&#xff1a; 方法1&#xff1a;使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item&#xff0c;并且你想…...

【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手

PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统&#xff0c;可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析&#xff1a;自动解析Markdown文档结构PPT模板分析&#xff1a;分析PPT模板的布局和风格智能布局决策&#xff1a;匹配内容与合适的PPT布局自动…...

spring:实例工厂方法获取bean

spring处理使用静态工厂方法获取bean实例&#xff0c;也可以通过实例工厂方法获取bean实例。 实例工厂方法步骤如下&#xff1a; 定义实例工厂类&#xff08;Java代码&#xff09;&#xff0c;定义实例工厂&#xff08;xml&#xff09;&#xff0c;定义调用实例工厂&#xff…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】

现在的图标点选越来越多&#xff0c;如何一步解决&#xff0c;采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集&#xff08;每个目录代表一个类别&#xff0c;目录下是该类别的所有图片&#xff09;&#xff0c;你需要进行以下配置步骤&#x…...

均衡后的SNRSINR

本文主要摘自参考文献中的前两篇&#xff0c;相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程&#xff0c;其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt​ 根发送天线&#xff0c; n r n_r nr​ 根接收天线的 MIMO 系…...

以光量子为例,详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学&#xff08;silicon photonics&#xff09;的光波导&#xff08;optical waveguide&#xff09;芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中&#xff0c;光既是波又是粒子。光子本…...

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&#xff0c; 因为搜索范围是有界的&#xff0c;上界最大木板长度补充的全部木料长度&#xff0c;下界最小木板长度&#xff1b; 即left0,right10^6; 我们可以设置一个候选值x(mid)&#xff0c;将木板的长度全部都补充到x&#xff0c;如果成功…...