SSM-Demo 项目教程
1. 项目介绍
SSM-Demo 是一个基于 Spring、SpringMVC 和 MyBatis(SSM)框架的仿微博系统。该项目旨在帮助开发者学习和实践 SSM 框架的整合与应用。通过该项目,开发者可以了解如何使用 SpringMVC 作为 MVC 控制器,Spring 作为 IOC 容器,以及 MyBatis 作为持久层框架。此外,项目还涉及 Spring 声明式事务管理、Spring AOP、Spring CharacterEncodingFilter 过滤器等知识点。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目到本地
首先,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/yrucrew/ssm-demo.git
2.2 在 Eclipse 中导入项目
- 打开 Eclipse。
- 选择
File->Import->General->Existing Projects into Workspace。 - 选择克隆的项目目录,点击
Finish。
2.3 创建数据库
- 创建数据库:
CREATE DATABASE weibo;
- 运行 SQL 文件:
mysql -u username -p weibo < /path/to/weibo/src/main/resources/sql/weibo.sql
- 修改数据库配置:
编辑 /weibo/src/main/resources/db.properties 文件,配置数据库连接信息:
jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/weibo?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
jdbc.username=root
jdbc.password=yourpassword
2.4 配置 Tomcat 虚拟路径
- 在 Tomcat 中配置虚拟路径。
- 确保
Document base与上传相关代码中的String pic_path一致。
2.5 启动项目
- 启动 Tomcat 服务器。
- 访问前台页面:
http://localhost:8080/weibo/login.action。 - 访问后台页面:
http://localhost:8080/weibo/signin.action。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 用户登录与注册
项目中实现了用户登录和注册功能,通过 SpringMVC 处理用户请求,MyBatis 进行数据库操作。开发者可以参考此部分代码,了解如何使用 SSM 框架实现基本的用户认证功能。
3.2 微博发布与展示
项目中实现了微博的发布与展示功能。通过 SpringMVC 控制器处理用户请求,MyBatis 进行数据库操作,最终将微博内容展示在前端页面。开发者可以参考此部分代码,了解如何使用 SSM 框架实现基本的 CRUD 操作。
3.3 消息提醒
项目中使用了轮询机制实现消息提醒功能。开发者可以参考此部分代码,了解如何在 SSM 框架中实现实时消息提醒。
4. 典型生态项目
4.1 Spring Boot
Spring Boot 是 Spring 生态中的一个重要项目,它简化了 Spring 应用的初始搭建以及开发过程。开发者可以将 SSM-Demo 项目迁移到 Spring Boot 中,进一步简化配置和提高开发效率。
4.2 MyBatis-Plus
MyBatis-Plus 是 MyBatis 的增强工具,提供了丰富的 CRUD 操作和代码生成器等功能。开发者可以将 SSM-Demo 项目中的 MyBatis 部分替换为 MyBatis-Plus,以提高开发效率和代码质量。
4.3 Spring Security
Spring Security 是 Spring 生态中的一个安全框架,提供了认证、授权等功能。开发者可以将 SSM-Demo 项目中的用户认证部分替换为 Spring Security,以提高系统的安全性。
通过以上模块的介绍和实践,开发者可以更好地理解和掌握 SSM 框架的应用,并将其应用于实际项目中。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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