黑马瑞吉外卖 基于SpringBoot

黑马头条 基于SpringCloud

隐写术与Spring轻量分布式安全框架实践

springboot定时任务动态执行器，支持任务自动注册，动态更改定时表达式，动态切换spring-task与xxl-job

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致力于提供高性能，高可用，高并发的服务器设计方案。构建企业级微服务生态系统。

该基础框架采用分层架构与模块化设计，整合了多项开箱即用的企业级功能模块，主要技术特性如下： 代码生成器（lap-generator） 基于元数据驱动，采用模板引擎（Freemarker/Velocity）实现 支持数据库逆向工程，自动生成DDD领域模型、MyBatis持久层及Spring MVC控制器 提供代码片段复用机制，遵循Clean Architecture分层规范 防重提交组件等。

一个基于 Spring Boot 的基础示例项目，集成了多种常用中间件和工具，提供完整的开发框架和实践案例。

开源博客，后端管理，

DST (data sync Tool) 是一个用来同步数据的工具。

基于大数据技术电影评论情感分析预测可视化系统（基于机器学习的电影评论情感分析预测可视化系统），该系统基 Java 语言，运用Spring Boot 框架搭建后端架构，搭配MySQL 数据库，Scrapy爬取电影数据及用户影评（豆瓣电影网），经机器学习情感分析算法处理后，借助Hadoop大数据分析和Echarts 将复杂的情感倾向以直观的可视化图表呈现，协同算法推荐。

基于Hadoop的健康饮食数据分析可视化推荐系统采用Java 技术Spring Boot框架和Hadoop，spark，hive，Scrapy爬虫，MySQL数据库，B/S 结构，Vue.js 技术，基于用户收藏的协同算法向用户推荐健康饮食。

本系统采用Java技术SpringBoot框架和Python技术Django框架（两种框架开发的都有）和Hadoop，hdfs，Scrapy爬虫，MySQL数据库，B/S 结构，Vue.js 技术，算法亮点，采用随机森林回归算法进行预测和协同过滤算法(余弦相似性）推荐。

基于Hadoop旅游景点及周边商城推荐系统采用Spring Boot、Vue.js、MySQL、Vue，Hadoop、hdfs、Scrapy爬虫【携程旅行网站】等技术，通过大数据技术数据分析、Echarts可视化大屏展示，构建了一个功能全面的Web应用

SpringBoot 实现的智能仓库系统后端