Spring-Vue Demo 项目指南
项目介绍
Spring-Vue Demo 是一个基于 Spring Boot 和 Vue.js 的前后端分离实战项目,旨在为开发者提供一个学习和实践的范例。该项目展示了如何利用 Spring Boot 构建服务端应用,并结合 Vue.js 实现现代化的前端用户体验。通过这个项目,初学者和经验丰富的开发者都能快速理解如何在实际项目中整合这两个强大的技术栈。
项目快速启动
后端准备
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克隆项目:
git clone https://github.com/BekeyChao/spring-vue-demo.git -
进入后端目录:
cd spring-vue-demo/backend -
确保环境: 确认已安装 JDK 8 或更高版本,并配置好
JAVA_HOME环境变量。 -
依赖管理: 如果使用 Maven,确保你的 IDE 已支持或通过命令行执行以下命令来下载依赖:
mvn clean install -
运行应用:
mvn spring-boot:run应用将在默认端口8080上启动。
前端准备
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进入前端目录:
cd ../frontend -
安装Node: 确保 Node.js 已安装,并且 npm 或 yarn 已配置。
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安装依赖:
npm install 或者 yarn -
启动前端应用:
npm run serve 或者 yarn serve浏览器自动打开 http://localhost:8080,即可看到应用运行效果。
应用案例和最佳实践
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API设计与Swagger集成: 示例中展示了如何使用 Swagger 来文档化API,便于团队协作和测试。
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前后端分离架构: 前端专注于UI交互,后端专注业务逻辑与数据处理,通过 RESTful API 进行通信。
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MyBatis Plus 与数据库交互: 展示了如何使用 MyBatis Plus 简化持久层开发,减少SQL编写工作。
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Vue Router与Vuex管理: 前端通过Vue Router进行路由管理,Vuex进行状态管理,保证组件间的数据一致性。
典型生态项目
在Spring和Vue的生态系统中,此项目可以作为接入其他生态组件的基础,例如:
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JWT验证: 整合JWT(JSON Web Tokens)进行安全的用户身份验证。
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OAuth2.0: 实现第三方登录,增强应用安全性。
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Spring Security: 强化应用的安全性,保护REST API免受恶意攻击。
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Element UI: Vue的UI库,提供丰富的预制组件,提升开发效率和用户界面质量。
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Elasticsearch集成: 对大数据检索场景的支持,提高数据查询性能。
结合这些生态项目,Spring-Vue Demo可被拓展成具有高可用性和丰富功能的复杂应用,满足不同场景的需求。
以上就是基于 https://github.com/BekeyChao/spring-vue-demo.git 开源项目的简明指南。通过这个指南,你可以快速启动项目,并探索其在真实开发环境下的应用潜力。记得在实际操作过程中,根据项目实际情况调整配置和依赖。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C031
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00