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…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…...

UE5 学习系列(三)创建和移动物体

这篇博客是该系列的第三篇&#xff0c;是在之前两篇博客的基础上展开&#xff0c;主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体&#xff0c;这篇博客跟随的视频链接如下&#xff1a; B 站视频&#xff1a;s03-创建和移动物体 如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...

React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践

一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强&#xff0c;React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 &#xff08;1&#xff09;使用React Native…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题&#xff1a;CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者&#xff1a;Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

用机器学习破解新能源领域的“弃风”难题

音乐发烧友深有体会&#xff0c;玩音乐的本质就是玩电网。火电声音偏暖&#xff0c;水电偏冷&#xff0c;风电偏空旷。至于太阳能发的电&#xff0c;则略显朦胧和单薄。 不知你是否有感觉&#xff0c;近两年家里的音响声音越来越冷&#xff0c;听起来越来越单薄&#xff1f; —…...

【Go语言基础【13】】函数、闭包、方法

文章目录 零、概述一、函数基础1、函数基础概念2、参数传递机制3、返回值特性3.1. 多返回值3.2. 命名返回值3.3. 错误处理 二、函数类型与高阶函数1. 函数类型定义2. 高阶函数&#xff08;函数作为参数、返回值&#xff09; 三、匿名函数与闭包1. 匿名函数&#xff08;Lambda函…...

【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论

路径问题的革命性重构&#xff1a;基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中&#xff08;图1&#xff09;&#xff1a; mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...

三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数

前置 单峰函数有唯一的最大值&#xff0c;最大值左侧的数值严格单调递增&#xff0c;最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值&#xff0c;最小值左侧的数值严格单调递减&#xff0c;最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...

Bean 作用域有哪些?如何答出技术深度?

导语&#xff1a; Spring 面试绕不开 Bean 的作用域问题&#xff0c;这是面试官考察候选人对 Spring 框架理解深度的常见方式。本文将围绕“Spring 中的 Bean 作用域”展开&#xff0c;结合典型面试题及实战场景&#xff0c;帮你厘清重点&#xff0c;打破模板式回答&#xff0c…...

DeepSeek源码深度解析 × 华为仓颉语言编程精粹——从MoE架构到全场景开发生态

前言 在人工智能技术飞速发展的今天&#xff0c;深度学习与大模型技术已成为推动行业变革的核心驱动力&#xff0c;而高效、灵活的开发工具与编程语言则为技术创新提供了重要支撑。本书以两大前沿技术领域为核心&#xff0c;系统性地呈现了两部深度技术著作的精华&#xff1a;…...