当前位置: 首页 > news >正文

计算机毕业设计SpringBoot+Vue.js爱心捐赠项目推荐系统 慈善大数据(源码+文档+PPT+讲解)

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                         文末获取源码

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

介绍资料

技术栈:
前端开发:html、css、echarts、jQuery、thymeleaf、ajax
后端开发:springboot+mybatis-plus、flask
数据库:mysql、redis
大模型平台:DeepSeek-R1大模型私有部署本地
爬虫:DrssionPage框架
数据量:50-100万左右

创新点:
1.阿里云短信验证码修改密码
2.支付宝沙箱支付
3.DeepSeek-R1精调改进优化进行慈善捐赠项目智能推荐
4.Python爬虫采集百万海量数据集
5.JavaMail对捐赠者发送感恩邮件
6.websocket聊天室
7.借助Redis缓存中间件实现同一个平台用户账号多IP登陆自动T掉旧登录地址
8.Hadoop+PySpark对爬虫数据集进行实时分析计算
8.DeepSeek-R1大模型预测未来3天捐赠金额

流程:
1.Python爬虫采集中华慈善总会的慈善项目、捐款记录信息等约100万数据存入.csv文件和mysql数据库;
2.对csv文件上传hdfs或者存在本地windwos机器,使用PySpark、Hadoop进行分析计算,计算指标存到mysql数据库的table0*表;
3.使用flask+echarts进行可视化大屏开发;
4.基于mysql中的慈善数据集,搭建本地DeepSeek-R1高性能大模型进行智能推荐;
5.使用springboot+mybatis搭建前台系统和后台系统,实现推荐、预测、支付、短信、聊天室、登录、邮箱通知等创新点和业务功能;

SpringBoot+Vue.js爱心捐赠项目推荐系统开题报告

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

在当今社会,爱心公益事业越来越受到人们的关注和重视。然而,传统的爱心捐赠方式往往存在信息不对称、参与渠道有限、管理不规范等问题,导致捐赠效率低下,资源浪费严重。随着互联网技术的不断发展,利用网络平台开展爱心捐赠服务成为一种新的趋势。SpringBoot和Vue.js作为当前流行的后端和前端框架,为开发高效、易用的爱心捐赠项目推荐系统提供了有力的技术支持。

1.2 研究意义

  1. 提高捐赠效率:通过构建爱心捐赠项目推荐系统,捐赠者可以方便地了解并选择自己感兴趣的项目进行捐赠,提高捐赠的效率和针对性。
  2. 优化资源配置:系统可以整合各类爱心资源,包括物资捐赠、资金捐赠、志愿服务等,实现资源的优化配置,提高献爱心服务的覆盖面和影响力。
  3. 增强公信力:系统可以公开爱心项目的实施情况、捐赠资金的使用情况等信息,增强献爱心服务的公信力,提高用户的信任度和参与度。
  4. 推动公益事业发展:通过引入先进的信息技术和优化系统功能,可以吸引更多的社会资源参与到爱心公益事业中来,推动爱心公益事业的不断发展壮大。

二、技术介绍

2.1 SpringBoot框架

SpringBoot是由Pivotal团队开发的,基于Spring框架的快速开发框架。它简化了新Spring应用的初始搭建和开发过程,通过自动配置机制,根据项目依赖自动配置Spring应用。SpringBoot具有以下优点:

  1. 简化配置:通过自动配置和约定优于配置的原则,减少了繁琐的配置工作。
  2. 快速开发:提供了丰富的开发工具和插件,支持热部署,提高了开发效率。
  3. 微服务支持:通过Spring Cloud提供了一系列的微服务组件,支持微服务架构的开发和部署。
  4. 健康监测与管理:提供了一套完善的健康监测和管理机制,可以监控应用程序的运行状况。

2.2 Vue.js框架

Vue.js是一款渐进式JavaScript框架,专注于构建用户界面。它以简洁、灵活且高效的方式帮助开发者创建响应式的单页应用程序(SPA)和复杂的前端界面。Vue.js具有以下优点:

  1. 易用性:提供了简洁、直观的API设计,学习曲线平缓,易于上手。
  2. 双向数据绑定:实现了数据与视图的双向数据绑定,减少了手动操作DOM的复杂性。
  3. 组件化开发:支持将页面拆分成独立、可复用的组件,提高了代码的可维护性和复用性。
  4. 虚拟DOM:通过虚拟DOM技术提高了页面的渲染性能。

三、研究内容

3.1 系统需求分析

对爱心捐赠项目推荐系统的功能需求进行分析,包括用户管理、项目展示、捐赠管理、消息通知等功能模块。

3.2 系统设计

  1. 架构设计:采用前后端分离的架构,后端使用SpringBoot框架,前端使用Vue.js框架。
  2. 数据库设计:设计合理的数据库结构,用于存储用户信息、项目信息、捐赠记录等数据。
  3. 接口设计:设计RESTful风格的API接口,实现前后端的数据交互。

3.3 系统实现

  1. 后端实现:使用SpringBoot框架开发后端服务,包括用户管理、项目展示、捐赠管理等功能模块的实现。
  2. 前端实现:使用Vue.js框架开发前端界面,实现用户交互和动态内容展示。
  3. 集成测试:对系统进行集成测试,确保各功能模块的正常运行和数据的一致性。

3.4 系统优化与部署

  1. 性能优化:对系统进行性能优化,提高系统的响应速度和吞吐量。
  2. 安全优化:加强系统的安全性,防止SQL注入、XSS攻击等安全漏洞。
  3. 部署与运维:将系统部署到服务器上,并进行日常的运维管理工作。

四、研究方法

4.1 文献调研法

通过查阅国内外相关文献,了解爱心捐赠项目推荐系统的研究现状和发展趋势,为本研究提供理论支持。

4.2 系统开发法

采用敏捷开发方法,迭代开发系统各个功能模块,确保系统的快速响应和灵活调整。

4.3 测试验证法

对系统进行全面的测试验证,包括单元测试、集成测试、性能测试等,确保系统的稳定性和可靠性。

五、预期成果

5.1 系统成果

开发出一套功能完善、操作简便的爱心捐赠项目推荐系统,包括后端服务、前端界面和数据库等。

5.2 学术成果

撰写学术论文或技术报告,总结研究成果和经验教训,为相关领域的研究者提供参考和借鉴。

5.3 社会效益

通过推广和应用该系统,提高爱心捐赠的效率和透明度,吸引更多的社会资源参与到爱心公益事业中来,推动爱心公益事业的不断发展壮大。

六、研究计划与进度安排

6.1 第一阶段(1-2个月)

  • 完成研究背景和国内外研究现状的调研工作,明确研究目标和任务。
  • 搭建开发环境,安装必要的软件和工具。
  • 进行系统需求分析,明确系统功能模块和业务流程。

6.2 第二阶段(3-4个月)

  • 进行系统设计工作,包括架构设计、数据库设计和接口设计等。
  • 开发后端服务,实现用户管理、项目展示、捐赠管理等功能模块。
  • 开发前端界面,实现用户交互和动态内容展示。

6.3 第三阶段(5-6个月)

  • 对系统进行集成测试,确保各功能模块的正常运行和数据的一致性。
  • 对系统进行性能优化和安全优化,提高系统的响应速度和安全性。
  • 撰写学术论文或技术报告,整理研究成果和经验教训。

6.4 第四阶段(7个月)

  • 将系统部署到服务器上,并进行日常的运维管理工作。
  • 准备答辩材料,进行答辩准备工作。

七、结论

本研究旨在开发一套基于SpringBoot和Vue.js的爱心捐赠项目推荐系统,提高爱心捐赠的效率和透明度,推动爱心公益事业的不断发展壮大。通过本研究的实施,我们期望能够为爱心公益事业提供新的发展机遇和动力,吸引更多的社会资源参与到爱心公益事业中来。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞关注不迷路,想学习更多项目可以查看主页,大家在毕设选题,项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望可以帮助同学们顺利毕业!🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注,不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻

相关文章:

计算机毕业设计SpringBoot+Vue.js爱心捐赠项目推荐系统 慈善大数据(源码+文档+PPT+讲解)

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 作者简介:Java领…...

Python----数据分析(Matplotlib四:Figure的用法,创建Figure对象,常用的Figure对象的方法)

一、Figure的用法 在 Matplotlib 中, Figure对象是整个绘图的顶级容器,它是所有绘图元素的基础, 提供了一个用于绘制图形的画布空间。 在 Matplotlib 中, Axes对象是进行数据绘制和设置坐标轴等操作的核心区域,它与 Fi…...

CameraX学习2-关于录像、慢动作录像

CameraX实现录像 首先在起预览时就要配置录像usecase,对于cameraX来说就是绑定录像usecase到lifecycle。如下。 1,创建Recorder对象,是与 VideoCapture 紧密耦合的 VideoOutput 实现。Recorder可以用来配置录像的分辨率、比例等,还…...

Java链接redis

一、准备工作就像谈恋爱 首先咱们得来点仪式感是不是&#xff1f;打开你的Maven&#xff08;Gradle玩家别打我&#xff09;&#xff0c;把这两个宝贝依赖给我焊死在pom.xml里&#xff1a; <!-- 经典永不过时的Jedis --> <dependency> <groupId>redis.cli…...

2025最新群智能优化算法:基于RRT的优化器(RRT-based Optimizer,RRTO)求解23个经典函数测试集,MATLAB

一、基于RRT的优化器 基于RRT的优化器&#xff08;RRT-based Optimizer&#xff0c;RRTO&#xff09;是2025年提出的一种新型元启发式算法。其受常用于机器人路径规划的快速探索随机树&#xff08;RRT&#xff09;算法的搜索机制启发&#xff0c;首次将RRT算法的概念与元启发式…...

VBA 数据库同一表的当前行与其他行的主键重复判断实现方案

目的&#xff0c;判断是否主键重复&#xff0c;不重复则登录新数据&#xff0c;重复则不登录。 定义类型&#xff1a; DataRecord   tableName 表名   rowNumber 行号   columnName 列名   data 数据 想要实现的代码逻辑如下&#xff1a; 模拟数据库的登录过程。假设…...

DeepSeek开启AI办公新模式,WPS/Office集成DeepSeek-R1本地大模型!

从央视到地方媒体&#xff0c;已有多家媒体机构推出AI主播&#xff0c;最近杭州文化广播电视集团的《杭州新闻联播》节目&#xff0c;使用AI主持人进行新闻播报&#xff0c;且做到了0失误率&#xff0c;可见AI正在逐渐取代部分行业和一些重复性的工作&#xff0c;这一现象引发很…...

android为第三方提供部分系统接口

文章目录 Settings - 亮灭屏Settings - 恢复出厂设置Settings - 数字锁屏/解锁Settings - 设置系统时间PackageInstaller - 安装/卸载第三方应用摘要:本文对系统模块进行改造,提供广播等形式的接口对外提供无法直接调用的系统级别接口,实现部分功能的集合。如果是广播形式,…...

Android 自定义View 加 lifecycle 简单使用

前言 本文是自定义view中最简单的使用方法&#xff0c;分别进行 ‘onMeasure’、‘onDraw’、‘自定义样式’、‘lifecycle’的简单使用&#xff0c;了解自定义view的使用。 通过lifecycle来控制 动画的状态 一、onMeasure做了什么&#xff1f; 在onMeasure中获取view 的宽和…...

在K8S中,svc底层是如何实现的?

在Kubernetes中&#xff0c;Service是集群内部的一个抽象层&#xff0c;用于定义一组Pod的逻辑分组&#xff0c;并提供统一的访问入口点&#xff0c;同时还可以对这些Pod提供负载均衡和网络代理功能。Service底层的实现主要包括以下几个关键组件和技术&#xff1a; 标签选择器…...

Python pyqt小技巧:默认打开某文件(即自动加载某文件)

文章目录 前言 前言 有的时候需要界面自动加载某文件。不需要人为在打开选择。 import os #自带 import sys # 获取该程序当前文件目录dir_name os.path.dirname(os.path.realpath(sys.argv[0])) f1 os.path.join(dir_name, 题目调度规程.xls) # 拼接路径 文件必须和程序在…...

vue2实现组件库的自动按需引入,unplugin-auto-import,unplugin-vue-components

1.使用ant-design-vue或者element-ui时&#xff0c;如何每个组件都去import导入组件&#xff0c;大大降低了开发效率&#xff0c;如果全局一次性注册会增加项目体积&#xff0c;那么如何实现既不局部引入&#xff0c;也不全局注册&#xff1f; 2.在element-plus官网看到有说明…...

C++第十节:map和set的介绍与使用

【本节要点】 1.关联式容器2.键值对3.map介绍与使用4.set介绍与使用5.multimap与multisedd的介绍与使用 一、关联式容器&#xff1a;数据管理的核心利器 关联式容器是STL中用于高效存储和检索键值对&#xff08;key-value pair&#xff09;的数据结构&#xff0c;其底层基于红黑…...

线性代数笔记28--奇异值分解(SVD)

1. 奇异值分解 假设矩阵 A A A有 m m m行 n n n列 奇异值分解就是在 A A A的行向量上选取若干对标准正交基&#xff0c;对它作 A A A矩阵变化并投射到了 A A A的列空间上的正交基的若干倍数。 A v → u → σ u → ∈ R m v → ∈ R n A\overrightarrow{v}\overrightarrow{u…...

【从零开始学习计算机科学】硬件设计与FPGA原理

硬件设计 硬件设计流程 在设计硬件电路之前,首先要把大的框架和架构要搞清楚,这要求我们搞清楚要实现什么功能,然后找找有否能实现同样或相似功能的参考电路板(要懂得尽量利用他人的成果,越是有经验的工程师越会懂得借鉴他人的成果)。如果你找到了的参考设计,最好还是…...

项目中同时使用Redis(lettuce)和Redisson的报错

温馨提示&#xff1a;图片有点小&#xff0c;可以放大页面进行查看... 问题1&#xff1a;版本冲突 直接上图&#xff0c;这个错表示依赖版本不匹配问题&#xff0c;我本地SpringBoot用的是2.7&#xff0c;但是Redisson版本用的3.32.5。 我们通过点击 artifactId跟进去 发现它…...

leetcode-数组

26. 删除有序数组中的重复项 已解答 简单 相关标签 相关企业 提示 给你一个 非严格递增排列 的数组 nums &#xff0c;请你 原地 删除重复出现的元素&#xff0c;使每个元素 只出现一次 &#xff0c;返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 n…...

人工智能里的深度学习指的是什么?

深度学习&#xff08;Deep Learning, 简称DL&#xff09;是机器学习领域的一个重要分支&#xff0c;它通过构建和训练深层神经网络模型&#xff0c;从大量数据中自动学习和提取特征&#xff0c;以实现复杂任务的自动化处理和决策。以下是关于深度学习的详细介绍&#xff1a; 一…...

docker本地部署ollama

启动ollama容器 1.使用该命令启动CPU版运行本地AI模型 docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama 2.此命令用于启动GPU版本运行AI模型 前提是笔记本已配置NVIDIA的GPU驱动&#xff0c;可在shell中输入nvidia-smi查看详细情况…...

LangChain构建语言模型驱动应用的强大框架

LangChain 核心功能与组件链&#xff08;Chains&#xff09;记忆&#xff08;Memory&#xff09;提示模板&#xff08;Prompts&#xff09;代理&#xff08;Agents&#xff09;数据检索&#xff08;Indexes&#xff09; 应用场景文档问答自动化工作流知识管理系统 发展历程总结…...

2025-03-08 学习记录--C/C++-PTA 习题10-2 递归求阶乘和

合抱之木&#xff0c;生于毫末&#xff1b;九层之台&#xff0c;起于累土&#xff1b;千里之行&#xff0c;始于足下。&#x1f4aa;&#x1f3fb; 一、题目描述 ⭐️ 二、代码&#xff08;C语言&#xff09;⭐️ #include <stdio.h>double fact( int n ); double facts…...

浅谈 DeepSeek 对 DBA 的影响

引言&#xff1a; 在人工智能技术飞速发展的背景下&#xff0c;DeepSeek 作为一款基于混合专家模型&#xff08;MoE&#xff09;和强化学习技术的大语言模型&#xff0c;正在重塑传统数据库管理&#xff08;DBA&#xff09;的工作模式。通过结合其强大的自然语言处理能力、推理…...

AI如何重塑运维体系

AI大模型的引入正在从被动响应到主动预防、从经验驱动到数据智能全面重构运维体系。 一、颠覆传统运维模式的技术革新 故障预测&#xff1a;从“救火”到“防火” AI大模型通过整合历史日志、硬件状态、网络流量等多模态数据&#xff0c;结合时间序列分析&#xff08;如LSTM&am…...

linux 内网下载 yum 依赖问题

1.上传系统镜像 创建系统目录&#xff0c;用户存放镜像&#xff0c;如下&#xff1a; mkdir /mnt/iso上传 iso 文件到 /mnt/iso 文件夹下。 2.挂载系统镜像 安装镜像至 /mnt/cdrom 目录中 mount -o loop /mnt/iso/CentOS-7-x86_64-Minimal-xx.iso /mnt/cdrom3.修改yum源配…...

mapbox开发小技巧

自定义图标 // 1、单个图标 const url ./static/assets/symbols/code24x24/VIDEO.png // 图标路径 map.loadImage(url ,(error, image) > {if (error) throw errormap.addImage(video-icon, image) })// 2、雪碧图利用canvas // json和png图片 function getStyleImage(fil…...

DeepSeek×博云AIOS:突破算力桎梏,开启AI普惠新纪元

背景 在全球人工智能技术高速迭代的背景下&#xff0c;算力成本高企、异构资源适配复杂、模型部署效率低下等问题&#xff0c;始终是制约企业AI规模化应用的关键。 DeepSeek以创新技术直击产业痛点&#xff0c;而博云先进算力管理平台AIOS的全面适配&#xff0c;则为这一技术…...

Java高频面试之集合-07

hello啊&#xff0c;各位观众姥爷们&#xff01;&#xff01;&#xff01;本baby今天来报道了&#xff01;哈哈哈哈哈嗝&#x1f436; 面试官&#xff1a;ArrayList 和 Vector 的区别是什么&#xff1f; ArrayList 与 Vector 的区别详解 ArrayList 和 Vector 都是 Java 中基于…...

Redis- 切片集群

切片集群 切片集群什么是Redis Cluster吗&#xff1f;为什么需要切片集群&#xff1f;Redis Cluster的数据分片机制是怎样的&#xff1f;哈希槽的算法是什么基本算法流程 待填坑 切片集群 什么是Redis Cluster吗&#xff1f;为什么需要切片集群&#xff1f; Redis Cluster是R…...

【项目日记(十)】瓶颈分析与使用基数树优化

前言 上一期我们对整个项目进行了细节部分的优化&#xff0c;并在最后测试了多线程环境下和malloc的性能对比测试&#xff0c;发现malloc有时候还是更胜一筹的&#xff0c;基于此我们进行对我们的内存池进行瓶颈分析与优化。 目录 前言 一、项目瓶颈分析 VS编译器下性能分…...

后台管理系统比较全面的分析对比

以下是主流的 后台管理系统模板 分类与技术选型指南&#xff0c;涵盖开源、商业及全栈解决方案&#xff0c;可根据项目需求灵活选择&#xff1a; 一、开源免费模板 1. React 技术栈 Ant Design Pro 官网&#xff1a;pro.ant.design特点&#xff1a;阿里出品&#xff0c;内置 R…...