Guns-lite 开源项目教程
2024-09-13 22:07:54作者:霍妲思
1、项目介绍
Guns-lite 是一个基于 Spring Boot 的后台管理系统,它在 Guns 项目的基础上,将数据库层由 MyBatis 替换为 Spring Data JPA,简化了数据操作的复杂性。Guns-lite 提供了丰富的后台管理功能,包括用户管理、部门管理、权限管理、日志管理、字典管理等,适用于快速构建企业级后台管理系统。
项目特点:
- 简单快捷:基于 Spring Boot 快速构建 Web 应用程序。
- 功能完善:封装完善的后台管理功能,包括用户、部门、权限、日志、字典等基础功能。
- 支持齐全:支持 MySQL、Oracle 等多数据库平台。
- 最新技术栈:使用 Spring Boot + JPA 构建后端服务,使用 Beetl + Bootstrap 构建页面。
- 成熟方案:基于该系统已经上线了很多大大小小的后管系统,方案成熟,坑少。
- 最佳实践:丰富的案例提供了最佳实践,没有最好的框架,只有最适合的框架。
2、项目快速启动
2.1 环境准备
- JDK 1.8 或更高版本
- Maven 3.x
- MySQL 5.7 或更高版本
2.2 克隆项目
git clone https://github.com/enilu/guns-lite.git
2.3 配置数据库
在 application.yml 文件中配置数据库连接信息:
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/guns-lite?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
username: root
password: root
2.4 启动项目
进入项目目录,执行以下命令启动项目:
mvn spring-boot:run
项目启动后,访问 http://localhost:8080,使用默认用户名 admin 和密码 admin 登录系统。
3、应用案例和最佳实践
3.1 企业级后台管理系统
Guns-lite 已经被广泛应用于各种企业级后台管理系统,如电商平台、内容管理系统、内部办公系统等。其丰富的功能模块和灵活的配置选项,使得开发者能够快速搭建符合业务需求的后台管理系统。
3.2 最佳实践
- 用户管理:通过 Guns-lite 的用户管理模块,可以轻松管理系统的用户信息,包括用户的创建、修改、删除等操作。
- 权限管理:Guns-lite 提供了细粒度的权限管理功能,可以为不同的用户分配不同的权限,确保系统的安全性。
- 日志管理:系统日志模块可以帮助管理员监控系统的运行状态,及时发现和解决问题。
- 定时任务:通过定时任务管理模块,可以灵活调度各类业务操作,如数据备份、定时清理等。
4、典型生态项目
4.1 Web-Flash
Web-Flash 是 Guns-lite 的前端版本,基于 Vue.js 开发,提供了与 Guns-lite 后端无缝集成的解决方案。通过 Web-Flash,开发者可以快速构建现代化的前后端分离的后台管理系统。
4.2 Guns-Admin
Guns-Admin 是 Guns-lite 的后台管理界面,提供了丰富的 UI 组件和功能模块,使得开发者能够快速构建美观且功能强大的后台管理系统。
4.3 Guns-Generator
Guns-Generator 是 Guns-lite 的代码生成工具,可以根据数据库表结构自动生成基础的 CRUD 代码,大大提高了开发效率。
通过以上模块的组合使用,Guns-lite 提供了一个完整的后台管理系统解决方案,适用于各种企业级应用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
177
暂无简介
Dart
605
135
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
231
83
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
364
3 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310