Java項目開發實戰（微視頻版）

目    錄

第1章  門戶網站用戶大數據分析系統 1

1.1  大數據介紹 2

1.1.1  大數據的特徵 2

1.1.2  大數據技術的應用 2

1.2  系統設計 3

1.2.1  背景介紹 3

1.2.2  系統目標 3

1.2.3  系統功能結構 4

1.3  數據庫設計 4

1.4  爬蟲請求分析 5

1.5  系統組織結構和運行流程圖 9

1.5.1  系統組織結構 9

1.5.2  系統運行流程圖 9

1.6  實現核心模塊 11

1.6.1  HTTP請求的執行 11

1.6.2  數據庫連接 14

1.6.3  數據庫dao操作 15

1.6.4  實現相關實體類 19

1.7  數據爬取模塊 21

1.7.1  爬蟲爬取初始化 21

1.7.2  知乎網頁下載 25

1.7.3  解析知乎詳情列表頁 30

1.8  代理功能模塊 32

1.8.1  代理功能模塊初始化 32

1.8.2  代理初始化 34

1.8.3  代理頁下載線程池和代理測試線程池初始化 35

1.8.4  代理爬取入口 37

1.8.5  代理頁面下載 38

1.8.6  代理頁面解析 40

1.8.7  代理可用性檢測 42

1.8.8  代理序列化 44

1.9  數據可視化分析 44

1.9.1  數據展示模塊 45

1.9.2  運行展示 47

1.10  項目開發難點分析 48

第2章  微信商城系統 49

2.1  微信商城系統介紹 50

2.2  系統需求分析 50

2.3  系統架構 51

2.3.1  第三方開源庫 51

2.3.2  系統架構介紹 52

2.3.3  開發技術棧 52

2.4  實現管理後台模塊 53

2.4.1  用戶登錄驗證 53

2.4.2  用戶管理 56

2.4.3  訂單管理 58

2.4.4  商品管理 62

2.5  實現小商城系統 67

2.5.1  系統主頁 67

2.5.2  會員註冊登錄 69

2.5.3  商品分類 76

2.5.4  商品搜索 79

2.5.5  商品團購 81

2.5.6  購物車 87

2.6  本地測試 89

2.6.1  創建數據庫 89

2.6.2  運行後台管理系統 90

2.6.3  運行微信小商城子系統 92

2.7  線上發布和部署 94

2.7.1  微信登錄配置 94

2.7.2  微信支付配置 95

2.7.3  配置郵件通知 95

2.7.4  短信通知配置 96

2.7.5  系統部署 97

2.7.6  技術支持 97

2.7.7  項目參考 97

第3章  圖書借閱管理系統 99

3.1  背景介紹 100

3.2  系統分析 100

3.2.1  系統需求分析 100

3.2.2  系統功能分析 101

3.3  數據庫設計 102

3.3.1  選擇數據庫 102

3.3.2  數據庫結構的設計 102

3.4  系統框架設計 105

3.4.1  創建工程 105

3.4.2  導入引用包 105

3.5  設計界面 107

3.5.1  使用JavaFX Scene Builder設計界面 107

3.5.2  設計主界面 108

3.6  為數據庫表添加對應的類 111

3.6.1  Book類 111

3.6.2  借閱類Borrow 114

3.7  系統登錄模塊 116

3.7.1  登錄驗證 116

3.7.2  忘記密碼 120

3.7.3  新用戶註冊 122

3.8  基本信息管理模塊 125

3.8.1  讀者信息管理 125

3.8.2  圖書信息管理 132

3.8.3  借書處理模塊 136

3.8.4  還書處理模塊 137

3.9  數據操作 140

3.9.1  用戶登錄驗證 140

3.9.2  獲取圖書信息 141

3.9.3  獲取讀者信息 142

3.9.4  添加借閱記錄信息 143

3.9.5  添加新書信息 144

第4章  物業管理系統 147

4.1  背景介紹 148

4.2  系統分析和設計 148

4.2.1  系統需求分析 148

4.2.2  設計流程分析 148

4.2.3  系統模擬流程 150

4.3  數據庫設計 150

4.3.1  選擇數據庫 150

4.3.2  數據庫結構設計 151

4.4  系統框架設計 154

4.4.1  創建工程及設計主界面 154

4.4.2  數據庫ADO訪問類 159

4.4.3  系統登錄模塊設計 161

4.5  基本信息管理模塊 163

4.5.1  小區信息管理 163

4.5.2  樓宇信息管理 167

4.5.3  業主信息管理 170

4.5.4  收費信息管理 172

4.5.5  查詢單價清單 175

4.6  消費指數管理模塊 176

4.6.1  業主消費錄入 176

4.6.2  物業消費錄入 183

4.7  各項費用管理模塊 183

4.7.1  業主費用查詢 184

4.7.2  物業費用查詢 186

4.8  系統測試 189

第5章  仿《羊了個羊》游戲 191

5.1  背景介紹 192

5.1.1  游戲行業發展現狀 192

5.1.2  虛擬現實快速發展 192

5.1.3  雲游戲持續增長 193

5.1.4  移動游戲重回增長軌跡 193

5.2  項目分析 194

5.2.1  游戲介紹 194

5.2.2  規劃開發流程 194

5.2.3  模塊結構 195

5.3  準備工作 196

5.3.1  創建工程 196

5.3.2  準備素材 196

5.4  讀取素材文件 197

5.5  組件模塊 199

5.5.1  實現方塊類 199

5.5.2  填充方塊 200

5.5.3  記錄方塊位置 201

5.5.4  記錄方塊空間位置 205

5.6  容器模塊 209

5.6.1  游戲背景區 209

5.6.2  卡槽 211

5.7  主程序 214

5.8  調試運行 217

第6章  智能運動健身系統 219

6.1  背景介紹 220

6.2  運動健身發展趨勢 220

6.3  系統分析 221

6.3.1  技術分析 221

6.3.2  模塊分析 222

6.4  系統主界面 222

6.4.1  佈局文件 222

6.4.2  實現主Activity 224

6.4.3  系統服務 236

6.5  系統設置 244

6.5.1  選項設置 244

6.5.2  生成GPX和KML格式的

文件 245

6.6  郵件分享提醒 248

6.6.1  基本郵箱設置 248

6.6.2  發送郵件 251

6.7  上傳OSM地圖 252

6.7.1  授權提示佈局文件 252

6.7.2  文件上傳 254

6.8  調試運行 256

第7章  圖書市場數據分析系統 257

7.1  圖書市場介紹 258

7.1.1  圖書市場現狀分析 258

7.1.2  圖書市場背景分析 258

7.1.3  圖書市場發展趨勢 259

7.2  系統分析 259

7.2.1  系統介紹 260

7.2.2  需求分析 260

7.3  系統模塊和實現流程 260

7.4  爬蟲抓取模塊 261

7.4.1  網頁概覽 261

7.4.2  破解JS API反爬機制 264

7.4.3  爬蟲抓取Java圖書信息 268

7.4.4  爬蟲抓取Python圖書信息 272

7.4.5  爬蟲抓取主分類圖書信息類 274

7.4.6  爬蟲抓取子分類圖書信息類 280

7.5  大數據可視化分析 283

7.5.1  搭建Java Web平臺 284

7.5.2  大數據分析並可視化電腦圖書數據 286

7.5.3  大數據分析並可視化近期Java書和Python書的數據 289

7.5.4  大數據分析並可視化主分類圖書數據 291

7.5.5  大數據分析並可視化電腦子類圖書數據 293

第8章  基於深度學習的音樂推薦系統 297

8.1  背景介紹 298

8.2  系統分析 298

8.2.1  系統功能分析 298

8.2.2  系統需求分析 298

8.2.3  系統模塊分析 299

8.3  系統架構分析 300

8.3.1  MVC架構 300

8.3.2  深度學習 300

8.4  數據庫設計 301

8.4.1  數據庫架構設計 301

8.4.2  數據庫結構設計 302

8.5  用戶管理模塊 305

8.5.1  用戶註冊 305

8.5.2  用戶登錄 309

8.5.3  收藏歌曲 310

8.5.4  用戶評論和點贊 311

8.5.5  音樂播放記錄 315

8.5.6  音樂下載 315

8.6  管理員管理模塊 316

8.6.1  信息搜索 316

8.6.2  用戶管理 319

8.6.3  音樂管理 319

8.7  排行榜模塊 323

8.7.1  獲取數據庫數據 323

8.7.2  展示排行榜數據 324

8.8  熱門推薦模塊 325

8.8.1  Controller文件 325

8.8.2  獲取數據庫信息 325

8.9  個性化推薦模塊 326

8.9.1  展示個性化推薦信息 326

8.9.2  實現ServiceImpl類 327

8.9.3  隨機梯度下降算法 330

8.9.4  K近鄰分類算法 331

8.9.5  協同過濾算法 332

8.9.6  數據轉換 334

8.10  項目測試 339