newbee-mall 的项目扩展与二次开发
2025-04-24 02:20:47作者:蔡丛锟
1、项目的基础介绍
newbee-mall 是一个基于Spring Boot的开源电商项目,旨在为广大Java开发者提供一个功能丰富、易于扩展的电商平台解决方案。该项目包含了用户管理、商品管理、订单管理等多个模块,适合作为学习、研究和二次开发的实践项目。
2、项目的核心功能
newbee-mall 提供了以下核心功能:
- 用户注册、登录、信息管理
- 商品分类、商品信息管理
- 购物车管理
- 订单管理(包括下单、支付、订单状态跟踪等)
- 后台管理界面
3、项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用了以下框架或库:
- Spring Boot:用于构建整个应用的框架
- MyBatis:数据持久层框架
- MySQL:关系型数据库管理系统
- Thymeleaf:模板引擎,用于动态生成HTML页面
- Spring Security:安全框架,用于认证和授权
- Redis:用于缓存和消息队列
- Spring MVC:用于处理HTTP请求
4、项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
newbee-mall
│
├── src
│ ├── main
│ │ ├── java
│ │ │ ├── com
│ │ │ │ ├── newbeemall
│ │ │ │ │ ├── config
│ │ │ │ │ ├── controller
│ │ │ │ │ ├── entity
│ │ │ │ │ ├── mapper
│ │ │ │ │ ├── service
│ │ │ │ │ └── utils
│ │ │ └── Application.java
│ │ ├── resources
│ │ │ ├── application.properties
│ │ │ ├── mapper
│ │ │ └── templates
│ │ └── webapp
│ │ └── static
│ └── test
│ ├── java
│ └── resources
│
└── pom.xml
java目录包含了项目的所有Java源代码。resources目录包含了项目的资源文件,如配置文件、MyBatis的mapper XML文件等。webapp目录包含了静态资源,如CSS、JavaScript、图片等。pom.xml文件是Maven的项目配置文件,定义了项目依赖、构建配置等信息。
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
newbee-mall 项目的扩展或二次开发可以从以下几个方面进行:
- 功能扩展:根据实际需求增加新的功能模块,如优惠券管理、积分系统、评论管理等。
- 性能优化:对数据库进行查询优化,增加Redis等缓存机制,提升系统响应速度。
- 界面美化:改进前端界面设计,提高用户体验。
- 安全性提升:加强用户认证和授权,增加防范XSS、CSRF等安全措施。
- 多平台适配:增加移动端适配,支持更多设备的访问。
- 微服务架构:将项目拆分为多个微服务,提高系统的可扩展性和可维护性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1