Java语言是当今使用极广泛的开发语言之一，在开发领域中占据重要的地位。《Java项目开发实战（微视频版）》通过8个综合项目的实现过程，详细讲解了Java语言在实践项目中的综合运用。第1章讲解了门户网站用户大数据分析系统的具体实现流程；第2章讲解了微信商城系统的具体实现流程；第3章讲解了图书借阅管理系统的具体实现流程；第4章讲解了物业管理系统的具体实现流程；第5章讲解了仿《羊了个羊》游戏的具体实现流程；第6章讲解了智能运动健身系统的具体实现流程；第7章讲解了图书市场数据分析系统的具体实现流程；第8章讲解了基于深度学习的音乐推荐系统的具体实现流程。在具体讲解每个项目时，都遵循项目的流程来讲解，从接到项目到具体开发，直到最后的调试和发布的过程，讲解循序渐进，穿插讲解了这样做的原因，深入讲解每个重点内容的具体细节，引领读者全面掌握Java语言。 《Java项目开发实战（微视频版）》不但适用于Java语言的初学者，也适用于有一定Java语言基础的读者，同时还可以供有一定经验的程序员参考。
《Java项目开发实战（微视频版）》的特色如下：
实践项目案例：通过深入的项目案例分析，读者将了解项目开发中的关键问题、挑战和解决方案，帮助读者将理论知识转化为实际操作技能。
多领域跨行业：本书覆盖了多个领域和行业的项目案例，涉及不同的编程概念和技术。通过完成这些项目，读者将能够综合运用所学的知识，培养解决问题的能力，了解不同场景下的项目开发特点。
实用技巧分享：作者结合自身丰富的项目经验，分享了大量实用的项目开发技巧和经验，帮助读者更高效地完成项目开发工作。
配书资源丰富：本书不仅提供了书中实例的源代码，还录制了所有项目的讲解视频。读者可以扫码获取这些资源，提高学习效率。
项目实战的重要性
在竞争日益激烈的软件开发市场中，拥有良好的理论基础是非常重要的。然而，仅仅掌握理论知识是不够的，实践能力是将理论知识转化为实际应用的关键。它不仅能够帮助我们更好地理解和记忆所学的知识，还能够培养我们解决问题的能力和创新能力。
在计算机科学领域，项目实战是一个将理论知识转化为实际应用的宝贵机会。课堂教学和理论学习是基础，但只有通过实际项目的实践，才能真正掌握所学的知识，并将其运用到实际场景中。项目实战不仅提供了将理论知识应用于实际问题的平台，还能够培养解决问题的能力和创新思维能力。以下是项目实战的重要性及其带给个人的益处。
(1) 实践锻炼：通过参与项目实战，面临真实的编码挑战，可从中学习解决问题的能力和技巧。实践锻炼有助于个人逐渐熟悉编程语言、开发工具和常用框架，提高编码技术和代码质量。
(2) 综合能力培养：项目实战要求综合运用各个知识点和技术，从需求分析、设计到实现和测试等环节，可全方位培养您的综合能力。这种综合性的学习方式将使您成为一名全面发展的优秀程序员。
(3) 团队协作经验：项目实战通常需要与团队成员合作，这对培养团队协作和沟通能力至关重要。通过与他人合作，您将学会协调工作、共同解决问题，并加深对团队合作的理解和体验。
(4) 独立思考能力：项目实战要求我们在遇到问题时能够独立思考和找到解决方法。通过克服困难、完成挑战，培养自信和勇气，提高您独立思考和解决问题的能力。
(5) 实践经验加分：在未来求职过程中，项目实战经验将成为您的亮点。用人单位更看重具有实践经验的人，更倾向于选择那些能够快速适应工作环境并提供实际解决方案的人才。
为了帮助广大读者从一名编程初学者快速成长为有实践经验的开发高手，我们精心编写了本书。本书以实战项目为素材，从项目背景和规划开始讲解，一直到项目的调试运行和维护结束，完整展示了大型商业项目的运作和开发流程。
本书的特色
1) 以实践为导向
本书的核心理念是通过实际项目来让读者学习和掌握Java语言编程的方法和技巧。每个项目都很实用，涵盖了不同领域和应用场景，能帮助读者将所学的知识直接应用到实际项目中。
2) 项目新颖
本书中的8个实战项目贴合现实主流应用领域，项目新颖。书中的项目涉及了大数据分析、微信商城、热门游戏、智能运动健身、深度学习等内容，这些都是当今开发领域的热点。
3) 渐进式学习
本书按照难度逐渐增加的顺序组织内容，从简单到复杂，让读者能够循序渐进地学习和提高。每个项目都有清晰的目标和步骤，引导读者逐步实现相应的功能。
4) 选取综合性项目进行讲解
本书包含多个综合性项目，涉及不同的编程概念和技术。通过完成这些项目，读者能够综合运用所学的知识，培养解决问题的能力和提高系统设计的思维。
5) 提供解决方案和提示
每个项目都提供了详细的解决方案和提示，这些解决方案和提示旨在启发读者思考，并提供参考，帮助读者理解项目的实现细节和关键技术，但也鼓励读者根据自己的理解和创意进行探索和实现。
6) 实用的案例应用
本书的项目涉及多个实际应用领域，如游戏开发、数据管理、深度学习等。这些案例不仅有助于读者理解Java语言的应用，还能够培养读者解决实际问题的能力。
7) 结合图表，通俗易懂
本书案例给出了相应的程序和表格进行说明，以使读者领会其含义；对于复杂的程序，均结合程序流程图进行讲解，以方便读者理解程序的执行过程；在语言的叙述上，普遍采用了短句子、易于理解的语言，避免使用复杂句子和晦涩难懂的语言。
8) 给读者以最大实惠
本书的附配资源不仅有书中实例的源代码和PPT课件(读者可扫描右侧二维码获取)，还有书中案例全程视频讲解，视频讲解读者可扫描书中二维码来获取。
致谢
本书由陈强编著。在编写本书的过程中，我们始终本着科学、严谨的态度，力求精益求精，但疏漏之处在所难免，敬请广大读者批评、指正。最后，感谢清华大学出版社的编辑，是他们的严谨和专业才使得本书得以快速出版。
编 者
陈强，中创软件云服务器项目组经理，具有10年C、C 开发经验，8年Java开发经验，率领团队于2011年6月打造出国内第一台云服务器。
第1章 门户网站用户大数据分析系统 1
1.1 大数据介绍 2
1.1.1 大数据的特征 2
1.1.2 大数据技术的应用 2
1.2 系统设计 3
1.2.1 背景介绍 3
1.2.2 系统目标 3
1.2.3 系统功能结构 4
1.3 数据库设计 4
1.4 爬虫请求分析 5
1.5 系统组织结构和运行流程图 9
1.5.1 系统组织结构 9
1.5.2 系统运行流程图 9
1.6 实现核心模块 11
1.6.1 HTTP请求的执行 11
1.6.2 数据库连接 14
1.6.3 数据库dao操作 15
1.6.4 实现相关实体类 19
1.7 数据爬取模块 21
1.7.1 爬虫爬取初始化 21
1.7.2 知乎网页下载 25
1.7.3 解析知乎详情列表页 30
1.8 代理功能模块 32
1.8.1 代理功能模块初始化 32
1.8.2 代理初始化 34
1.8.3 代理页下载线程池和代理测试线程池初始化 35
1.8.4 代理爬取入口 37
1.8.5 代理页面下载 38
1.8.6 代理页面解析 40
1.8.7 代理可用性检测 42
1.8.8 代理序列化 44
1.9 数据可视化分析 44
1.9.1 数据展示模块 45
1.9.2 运行展示 47
1.10 项目开发难点分析 48
第2章 微信商城系统 49
2.1 微信商城系统介绍 50
2.2 系统需求分析 50
2.3 系统架构 51
2.3.1 第三方开源库 51
2.3.2 系统架构介绍 52
2.3.3 开发技术栈 52
2.4 实现管理后台模块 53
2.4.1 用户登录验证 53
2.4.2 用户管理 56
2.4.3 订单管理 58
2.4.4 商品管理 62
2.5 实现小商城系统 67
2.5.1 系统主页 67
2.5.2 会员注册登录 69
2.5.3 商品分类 76
2.5.4 商品搜索 79
2.5.5 商品团购 81
2.5.6 购物车 87
2.6 本地测试 89
2.6.1 创建数据库 89
2.6.2 运行后台管理系统 90
2.6.3 运行微信小商城子系统 92
2.7 线上发布和部署 94
2.7.1 微信登录配置 94
2.7.2 微信支付配置 95
2.7.3 配置邮件通知 95
2.7.4 短信通知配置 96
2.7.5 系统部署 97
2.7.6 技术支持 97
2.7.7 项目参考 97
第3章 图书借阅管理系统 99
3.1 背景介绍 100
3.2 系统分析 100
3.2.1 系统需求分析 100
3.2.2 系统功能分析 101
3.3 数据库设计 102
3.3.1 选择数据库 102
3.3.2 数据库结构的设计 102
3.4 系统框架设计 105
3.4.1 创建工程 105
3.4.2 导入引用包 105
3.5 设计界面 107
3.5.1 使用JavaFX Scene Builder设计界面 107
3.5.2 设计主界面 108
3.6 为数据库表添加对应的类 111
3.6.1 Book类 111
3.6.2 借阅类Borrow 114
3.7 系统登录模块 116
3.7.1 登录验证 116
3.7.2 忘记密码 120
3.7.3 新用户注册 122
3.8 基本信息管理模块 125
3.8.1 读者信息管理 125
3.8.2 图书信息管理 132
3.8.3 借书处理模块 136
3.8.4 还书处理模块 137
3.9 数据操作 140
3.9.1 用户登录验证 140
3.9.2 获取图书信息 141
3.9.3 获取读者信息 142
3.9.4 添加借阅记录信息 143
3.9.5 添加新书信息 144
第4章 物业管理系统 147
4.1 背景介绍 148
4.2 系统分析和设计 148
4.2.1 系统需求分析 148
4.2.2 设计流程分析 148
4.2.3 系统模拟流程 150
4.3 数据库设计 150
4.3.1 选择数据库 150
4.3.2 数据库结构设计 151
4.4 系统框架设计 154
4.4.1 创建工程及设计主界面 154
4.4.2 数据库ADO访问类 159
4.4.3 系统登录模块设计 161
4.5 基本信息管理模块 163
4.5.1 小区信息管理 163
4.5.2 楼宇信息管理 167
4.5.3 业主信息管理 170
4.5.4 收费信息管理 172
4.5.5 查询单价清单 175
4.6 消费指数管理模块 176
4.6.1 业主消费录入 176
4.6.2 物业消费录入 183
4.7 各项费用管理模块 183
4.7.1 业主费用查询 184
4.7.2 物业费用查询 186
4.8 系统测试 189
第5章 仿《羊了个羊》游戏 191
5.1 背景介绍 192
5.1.1 游戏行业发展现状 192
5.1.2 虚拟现实快速发展 192
5.1.3 云游戏持续增长 193
5.1.4 移动游戏重回增长轨迹 193
5.2 项目分析 194
5.2.1 游戏介绍 194
5.2.2 规划开发流程 194
5.2.3 模块结构 195
5.3 准备工作 196
5.3.1 创建工程 196
5.3.2 准备素材 196
5.4 读取素材文件 197
5.5 组件模块 199
5.5.1 实现方块类 199
5.5.2 填充方块 200
5.5.3 记录方块位置 201
5.5.4 记录方块空间位置 205
5.6 容器模块 209
5.6.1 游戏背景区 209
5.6.2 卡槽 211
5.7 主程序 214
5.8 调试运行 217
第6章 智能运动健身系统 219
6.1 背景介绍 220
6.2 运动健身发展趋势 220
6.3 系统分析 221
6.3.1 技术分析 221
6.3.2 模块分析 222
6.4 系统主界面 222
6.4.1 布局文件 222
6.4.2 实现主Activity 224
6.4.3 系统服务 236
6.5 系统设置 244
6.5.1 选项设置 244
6.5.2 生成GPX和KML格式的
文件 245
6.6 邮件分享提醒 248
6.6.1 基本邮箱设置 248
6.6.2 发送邮件 251
6.7 上传OSM地图 252
6.7.1 授权提示布局文件 252
6.7.2 文件上传 254
6.8 调试运行 256
第7章 图书市场数据分析系统 257
7.1 图书市场介绍 258
7.1.1 图书市场现状分析 258
7.1.2 图书市场背景分析 258
7.1.3 图书市场发展趋势 259
7.2 系统分析 259
7.2.1 系统介绍 260
7.2.2 需求分析 260
7.3 系统模块和实现流程 260
7.4 爬虫抓取模块 261
7.4.1 网页概览 261
7.4.2 破解JS API反爬机制 264
7.4.3 爬虫抓取Java图书信息 268
7.4.4 爬虫抓取Python图书信息 272
7.4.5 爬虫抓取主分类图书信息类 274
7.4.6 爬虫抓取子分类图书信息类 280
7.5 大数据可视化分析 283
7.5.1 搭建Java Web平台 284
7.5.2 大数据分析并可视化计算机图书数据 286
7.5.3 大数据分析并可视化近期Java书和Python书的数据 289
7.5.4 大数据分析并可视化主分类图书数据 291
7.5.5 大数据分析并可视化计算机子类图书数据 293
第8章 基于深度学习的音乐推荐系统 297
8.1 背景介绍 298
8.2 系统分析 298
8.2.1 系统功能分析 298
8.2.2 系统需求分析 298
8.2.3 系统模块分析 299
8.3 系统架构分析 300
8.3.1 MVC架构 300
8.3.2 深度学习 300
8.4 数据库设计 301
8.4.1 数据库架构设计 301
8.4.2 数据库结构设计 302
8.5 用户管理模块 305
8.5.1 用户注册 305
8.5.2 用户登录 309
8.5.3 收藏歌曲 310
8.5.4 用户评论和点赞 311
8.5.5 音乐播放记录 315
8.5.6 音乐下载 315
8.6 管理员管理模块 316
8.6.1 信息搜索 316
8.6.2 用户管理 319
8.6.3 音乐管理 319
8.7 排行榜模块 323
8.7.1 获取数据库数据 323
8.7.2 展示排行榜数据 324
8.8 热门推荐模块 325
8.8.1 Controller文件 325
8.8.2 获取数据库信息 325
8.9 个性化推荐模块 326
8.9.1 展示个性化推荐信息 326
8.9.2 实现ServiceImpl类 327
8.9.3 随机梯度下降算法 330
8.9.4 K近邻分类算法 331
8.9.5 协同过滤算法 332
8.9.6 数据转换 334
8.10 项目测试 339
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