【2024】穿衣搭配小程序/一周穿搭APP/小程序

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目录
一、整体目录:
文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等
二、运行截图
三、代码部分(示范):
四、数据库表(示范):
数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习
五、项目技术栈:
六、项目调试学习(点击查看)
七、项目交流
背景:
随着社会的发展和科技的进步,人们对于个性化定制和个性化服务的需求不断增加 。穿衣搭配作为人们日常生活中不可或缺的一部分,也受到了越来越多的关注 。因此,开发一款穿衣搭配小程序,可以帮助人们更好地进行衣服搭配,提升个人形象和品味 。
目的:
穿衣搭配小程序的目的是为用户提供个性化的穿衣搭配建议和服务,帮助用户更好地选择衣服和搭配 , 提升自己的形象和自信心 。同时,通过用户的穿衣搭配偏好和购买记录,可以为用户提供更精准的推荐和定制服务 。
意义:
穿衣搭配小程序的意义在于满足用户个性化的需求,提供更加便捷和精准的穿衣搭配服务 。通过小程序的使用,用户可以更好地了解自己的穿衣风格和品味,同时也可以获得更多的时尚资讯和搭配建议 。对于服装品牌和零售商来说,穿衣搭配小程序也可以帮助他们更好地了解用户需求,提供更加精准的产品推荐和定制服务,从而提升销售量和用户满意度 。因此 , 开发穿衣搭配小程序具有重要的社会和商业意义 。
一、整体目录:文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等
二、运行截图
三、代码部分(示范):
商品推荐、内容推荐算法
/*** 前端智能排序*/@IgnoreAuth@RequestMapping("/autoSort")public R autoSort(@RequestParam Map params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request,String pre){EntityWrapper ew = new EntityWrapper();Map newMap = new HashMap();Map param = new HashMap();Iterator it = param.entrySet().iterator();while (it.hasNext()) {Map.Entry entry = it.next();String key = entry.getKey();String newKey = entry.getKey();if (pre.endsWith(".")) {newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {newMap.put(newKey, entry.getValue());} else {newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());}}params.put("sort", "clicknum");params.put("order", "desc");PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 协同算法(按用户购买推荐)*/@RequestMapping("/autoSort2")public R autoSort2(@RequestParam Map params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request){String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();String goodtypeColumn = "naichafenlei";List orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper().eq("userid", userId).eq("tablename", "naichashangpin").orderBy("addtime", false));List goodtypes = new ArrayList();Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());List naichashangpinList = new ArrayList();//去重List ordersDist = new ArrayList();for(OrdersEntity o1 : orders) {boolean addFlag = true;for(OrdersEntity o2 : ordersDist) {if(o1.getGoodid()==o2.getGoodid() || o1.getGoodtype().equals(o2.getGoodtype())) {addFlag = false;break;}}if(addFlag) ordersDist.add(o1);}if(ordersDist!=null && ordersDist.size()>0) {for(OrdersEntity o : ordersDist) {naichashangpinList.addAll(naichashangpinService.selectList(new EntityWrapper().eq(goodtypeColumn, o.getGoodtype())));}}EntityWrapper ew = new EntityWrapper();params.put("sort", "id");params.put("order", "desc");PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));List pageList = (List)page.getList();if(naichashangpinList.size()
数据库配置连接

【2024】穿衣搭配小程序/一周穿搭APP/小程序

文章插图
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四、数据库表(示范):数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习
五、项目技术栈:
后端技术栈:
前端技术栈:
其他技术:
Maven:用于项目构建和依赖管理,简化项目的管理和部署 。
【【2024】穿衣搭配小程序/一周穿搭APP/小程序】在项目开发中,各种工具和平台扮演着不同的角色,它们协同工作,以确保项目的顺利进行 。以下是几种工具在项目开发中的作用:
1.IDEA:
集成开发环境(IDE):为Java语言提供强大的编程支持,包括智能代码补全、重构工具、代码质量分析等 。
项目管理和构建:支持Maven和构建工具 , 方便项目依赖管理和构建 。
数据库支持:内置数据库工具,支持SQL查询、数据建模等 。
前端支持:通过插件 , 支持HTML、CSS、和前端框架如Vue.js、React等 。
调试和运行:提供Java应用调试和运行环境,可以直接部署应用到服务器 。
2.Code ():
代码编辑器:轻量级、可扩展的代码编辑器,支持多种编程语言 。
前端开发:通过插件支持Vue.js、React等前端框架的开发 。
Node.js支持:能够运行和调试Node.js应用程序 。
版本控制:内置Git支持 , 方便进行版本控制 。
调试工具:提供调试功能,可以帮助开发者找到并修复代码中的问题 。
3. Node.js:
服务器端运行时:允许在服务器端运行代码 。
构建工具:使用npm(Node)来管理项目依赖和包 。
后端服务开发:可以用于构建高效、可扩展的网络应用和后端服务 。
4. MySQL:
关系型数据库:提供数据库存储服务,用于存储、检索、更新和管理数据 。
数据持久化:在Web应用中,用于持久化存储用户和应用程序数据 。
5. :
数据库管理工具:允许开发者管理和维护MySQL、、SQL 、等数据库 。
6. Maven:
项目管理和构建工具:在Java项目中用于项目依赖管理、构建和文档生成 。
7. JDK 1.8:
Java开发工具包:提供Java编译器、Java运行时环境、Java库等,是Java开发的基础 。
8.7.0:
Web服务器和应用服务器:用于部署和运行Java 和 Pages(JSP)Web应用 。
在项目开发中,开发者会根据项目的需求和特点,选择合适的工具进行组合使用,以实现高效、高质量的开发 。例如 , 对于Java Web项目 , 可能会使用 IDEA作为开发环境,利用Maven进行项目构建和依赖管理,使用MySQL作为数据库存储,并通过服务器部署应用 。对于前端项目 , 可能会使用作为编辑器,结合Node.js和npm进行前端框架的开发和包管理 。这些工具的协同使用,大大提高了开发效率和项目的可维护性 。
六、项目调试学习(点击查看)七、更多项目展示
大屏可视化项目
基于的财经新闻文本挖掘分析与可视化应用
基于的沧州地区空气质量数据分析及可视化
基于大数据的房价数据分析
基丁的个性化电影推荐系统的设计与实现
基于的热门旅游景点数据分析系统的设计与实现
基于协同过滤的图书推荐系统的设计与实现
基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
基于协同过滤算法的小说推荐系统
基于爬虫的个性化书籍推荐系统
基于Flask的电影论坛
基于的影片数据爬取与数据分析
基丁可视化的学习系统的设计与实现
基于协同过滤算法的招聘信息推荐系统
时尚前沿渐变色ui