基于nodejs+vue3微信小程序的智慧物业社区服务系统

目录

• • 具体实现截图
  • 小程序框架以及目录结构介绍
  • 可定制开发功能创新亮点之机器学习之随机森林回归算法
  • 可定制开发功能创新亮点之机器学习之线性回归算法
  • 可定制开发功能创新亮点之朴素贝叶斯算法
  • 可定制开发功能创新亮点之网络爬虫
  • 微信开发者工具
  • 技术栈
  • java类核心代码部分展示
  • 论文写作大纲参考
  • 源码获取/详细视频演示

具体实现截图

小程序框架以及目录结构介绍

小程序自身分为两个主要部分独立运行：view 模块和 service 模块。在开发者工具中，它们独立运行于不同的 webivew tag 中。
view 模块负责前端界面显示，它由 wxml 和 wxss 转换后代码以及微信提供相关辅助模块组成。 一个 view 模块对应一个 页面, 小程序支持同时多个 view 存在。
service 模块负责后台逻辑，它由 js 代码以及微信提供的相关辅助模块组成。 一个应用只有一个 service 进程，它同样也是一个页面。它在程序生命周期内后台运行，service 模块通过与 view 模块实现不同但接口格式一样的微信JSBridge 对象跟后台通信。
小程序需要使用微信开发者工具来进行开发，同时最常用的参考文档是微信小程序官方文档。在开发者工具中包含了模拟器、调试器等，内容很全面。也可以用云模式来在腾讯云进行后台开发。使得开发者不用搭建数据库等，专注于逻辑设计，简化后台设计，另外为了更好的展示小程序可以用一些工具插件，例如wx-charts和echarts等，这两个都可用于图形化展示统计数据。

可定制开发功能创新亮点之机器学习之随机森林回归算法

机器学习之随机森林回归算法:随机森林回归算法是一种强大且灵活的机器学习算法，通过集成多个决策树的预测结果来提高模型的性能。它在处理大规模数据集、高维数据以及非线性关系时表现出色，是机器学习领域的重要工具之一。该算法通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行集成，从而提高了模型的预测精度和稳定性。也是一种基于线性回归算法的优化进阶算法。

可定制开发功能创新亮点之机器学习之线性回归算法

机器学习之线性回归算法使用场景：市场营销、教育评估、人力资源管理、销售预测、交通规划等，线性回归算法因其简单性和有效性，在多个领域都有广泛应用，包括但不限于：
房价预测：通过分析房屋的各种特征（如面积、位置、装修等）来预测房价。
销售预测：基于历史销售数据和市场趋势来预测未来的销售额。
贷款额度评估：根据借款人的信用记录、收入情况等因素来评估贷款额度。
医疗健康：预测疾病风险、药物效果等。
金融市场：预测股票价格、汇率等。
员工培训时间与绩效关系：人力资源管理者可以利用线性回归模型分析员工培训时间与工作绩效之间的线性关系，以确定最有效的培训时长和方式。
工资与员工满意度关系：通过线性回归，可以研究工资水平对员工满意度的影响，帮助企业制定更具吸引力的薪酬政策。

可定制开发功能创新亮点之朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法:朴素贝叶斯算法的使用场景多种多样，包括但不限于以下几个领域：

文本分类：朴素贝叶斯算法在文本分类任务中表现出色，尤其是在新闻文章、情感分析等方面。通过对文本数据的特征提取和预处理，该算法能够有效地将文本归类到不同的类别中。
垃圾邮件过滤：朴素贝叶斯算法是垃圾邮件过滤的经典应用之一。通过学习邮件中的词汇出现频率，该算法能够预测新邮件是否为垃圾邮件，从而帮助用户筛选出不必要的邮件。
医疗诊断：在医疗领域，朴素贝叶斯算法被用于疾病的预测和医学影像分析。例如，根据患者的症状和检查结果，该算法可以预测患者可能患有的疾病，或者帮助判断医学影像是否显示某种病变。
金融风险评估：金融机构可以利用朴素贝叶斯算法进行信用评估和金融市场预测。通过分析客户的个人信息和信用记录，该算法可以预测客户的信用风险等级；同时，也可以根据宏观经济数据和公司财务数据等特征，尝试预测金融市场的走势。
总的来说，朴素贝叶斯算法以其简单高效的特点，在多个领域展现出了出色的分类性能。然而，值得注意的是，尽管该算法在很多场景下表现良好，但其假设特征之间相互独立的前提在实际中往往不成立，因此在实际应用中需要根据具体任务对算法进行调整和优化。

可定制开发功能创新亮点之网络爬虫

网络爬虫:可以对对应网站爬取出对应的数据内容： 本研究将采用Hadoop技术对XXX数据进行爬取和存储，并利用可视化技术对数据进行深入分析和展示。首先爬取XXX网站的数据，用Hadoop的MapReduce框架进行并行数据处理，实现大规模数据的快速获取和存储，其次对爬取的数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，提高数据质量，并将处理后的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。利用Hadoop的Hive数据仓库工具进行数据分析，包括数据聚合、趋势预测等，以提取有价值的信息，利用如Python的Matplotlib、Seaborn等可视化工具，将数据分析结果以图表、仪表板等形式进行展示，以便用户更直观地了解xxx市场情况。

微信开发者工具

微信开发者工作程序调试主要有三大功能区：模拟器、调试工具和小程序操作区,启动工具时，开发者需要使用已在后台绑定成功的微信号扫描二维码登录，后续所有的操作都会基于这个微信的帐号。
是微信官方提供的针对微信小程序的开发工具，集中了开发，调试，预览，上传等功能。微信团队发布了微信小程序开发者工具、微信小程序开发文档和微信小程序设计指南，全新的开发者工具，集成了开发调试、代码编辑及程序发布等功能，帮助开发者简单和高效地开发微信小程序。

技术栈

Vue3：性能提升、体积减小、响应式原理改变、支持碎片、Composition API的引入、更好的TypeScript支持、生命周期钩子的变化、指令与插槽的差异、以及一些其他的新特性
开发工具：微信开发者工具/idea/pycharm/vscode
编程语言: java/python/nodejs/php
框架：springboot/django/nodejs/ssm
数据库: mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog都可以

java类核心代码部分展示

    @RestController
    @RequestMapping("/yuangong")
    public class YuangongController {
    @Autowired
    private YuangongService yuangongService;
    	@Autowired
    	private TokenService tokenService;
    	
    	/** * 登录
    	 */
    	@IgnoreAuth
    	@RequestMapping(value = "/login")
    	public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {
    		YuangongEntity user = yuangongService.selectOne(new EntityWrapper<YuangongEntity>().eq("yuangonggonghao", username));
    		if(user==null || !user.getMima().equals(password)) {
    			return R.error("账号或密码不正确");
    		}
    		
    		String token = tokenService.generateToken(user.getId(), username,"yuangong",  "员工" );
    		return R.ok().put("token", token);
    	}
    	
    	/** * 注册
     */
    	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/register")
    public R register(@RequestBody YuangongEntity yuangong){
    	//ValidatorUtils.validateEntity(yuangong);
    	YuangongEntity user = yuangongService.selectOne(new EntityWrapper<YuangongEntity>().eq("yuangonggonghao", yuangong.getYuangonggonghao()));
    		if(user!=null) {
    			return R.error("注册用户已存在");
    		}
    		Long uId = new Date().getTime();
    		yuangong.setId(uId);
        yuangongService.insert(yuangong);
        return R.ok();
    }
    
    	/** * 退出
    	 */
    	@RequestMapping("/logout")
    	public R logout(HttpServletRequest request) {
    		request.getSession().invalidate();
    		return R.ok("退出成功");
    	}
    	
    	/** * 获取用户的session用户信息
     */
    @RequestMapping("/session")
    public R getCurrUser(HttpServletRequest request){
    	Long id = (Long)request.getSession().getAttribute("userId");
        YuangongEntity user = yuangongService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }
        /** * 密码重置
     */
    @IgnoreAuth
    	@RequestMapping(value = "/resetPass")
    public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
    	YuangongEntity user = yuangongService.selectOne(new EntityWrapper<YuangongEntity>().eq("yuangonggonghao", username));
    	if(user==null) {
    		return R.error("账号不存在");
    	}
        user.setMima("123456");
        yuangongService.updateById(user);
        return R.ok("密码已重置为：123456");
    }
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    

论文写作大纲参考

目 录
摘 要 I
Pick to I
1绪论 1
1.1项目研究的背景
1.2开发意义
1.3项目研究现状及内容
1.4论文结构
2开发技术介绍
2.1微信小程序技术
2.2 编程语言
2.3 MySQL环境配置
2.4uniapp框架
2.5微信开发者工具
3系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 经济可行性
3.1.2 技术可行性
3.1.3 运行可行性
3.1.4 操作可行性
3.2 需求分析
3.3流程的分析
3.3.1 用户管理流程
3.3.2 系统登录流程图
3.3.3 添加信息流程
3.3.4 删除信息流程
3.4微信序的性能
4系统设计
4.1 系统结构设计
4.2 数据库设计
4.2.1 数据库表说明
4.2.2 数据库逻辑设计
5系统详细设计
5.1 小程序端
5.2管理员功能模块
6系统测试
6.1 功能测试
6.2 可用性测试
6.3 性能测试
6.4 测试结果分析
7总结与心得体会
7.1 总结
7.2 心得体会
参考文献
致 谢

源码获取/详细视频演示

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