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介绍
随着移动互联网技术的迅速发展，基于微信小程序的点餐系统成为了餐饮行业数字化转型的必然选择。本文以此为背景，设计并实现了一套完整的点餐系统，采用了springboot、mybatis、vue、mysql和uniapp等技术，旨在为商家、用户和管理员提供便捷高效的服务与管理。
系统功能包括商家端、用户端和管理员端。商家端涵盖了数据统计、通知公告、门店管理、商品分类、商品规格、商品管理、订单管理以及优惠券管理等功能，为商家提供了全面的经营管理工具。用户端支持外卖和自取功能，用户可以浏览商品、点餐、管理购物车、查看订单、管理地址等，极大地提升了用户的用餐体验。管理员端则包括数据统计、广告图管理、服务管理、商品管理、订单管理、用户管理、基础设置管理和系统管理等功能，为系统运营提供了有效的管理手段。
未来可进一步完善系统的功能和性能，如增加用户评价功能、实现配送跟踪功能、引入智能推荐算法等，以满足不断变化的市场需求，提升系统的竞争力和用户体验。
关键词：移动互联网技术; 点餐系统; 商家端; 用户端; 管理员端
演示视频
基于微信小程序的点餐系统的设计与实现（SpringBoot Vue Uniapp）_哔哩哔哩_bilibili
系统功能
3.3 角色功能分析
3.3.1 管理员用例分析
数据统计：管理员可以查看系统的数据统计信息，包括用户量、订单量、流量等。
广告图管理：管理员可以管理系统首页的广告图，实现轮播、更换等功能。
服务管理：管理员可以管理系统提供的服务，如客服服务、售后服务等。
商品管理：管理员可以管理系统的商品信息，包括添加、编辑、删除商品等。
订单管理：管理员可以查看系统的订单信息，对订单进行处理和管理。
用户管理：管理员可以管理系统的用户信息，包括注册、登录、权限设置等。
基础设置管理：管理员可以管理系统的基础设置，包括系统参数、页面配置等。
系统管理：管理员可以对系统进行维护和管理，包括权限管理、日志管理等。如下图3-1所示：
3.3.2 用户用例分析
外卖/自取：用户可以选择外卖配送或到店自取方式购买商品。
商品浏览：用户可以浏览商家提供的商品信息，查看商品详情和图片。
点餐：用户可以将商品添加到购物车，并进行点餐操作。
购物车：用户可以管理购物车中的商品，包括添加、删除、修改商品数量等。
我的订单：用户可以查看自己的订单状态、订单详情、支付信息等。
我的地址：用户可以管理收货地址信息，方便配送。
帮助中心：用户可以查看常见问题和使用指南，解决遇到的问题。
关于我们：用户可以了解商家的基本信息和联系方式。
登录注册：用户可以通过注册登录系统，享受个性化服务。
3.3.2 商家用例分析
数据统计：商家可以查看销售数据、订单量、收入等统计信息，帮助其了解经营状况并进行决策。
通知公告：商家可以发布通知公告，向用户发布促销活动、新品上线等信息。
门店管理：商家可以管理多个门店的信息，包括门店地址、营业时间等。
商品分类：商家可以对商品进行分类管理，便于用户浏览和搜索。
商品规格：商家可以设置商品的规格、属性等信息，提供多样化的选择。
商品管理：商家可以添加、编辑、删除商品信息，包括商品名称、价格、描述等。
订单管理：商家可以查看、处理订单，包括接单、备货、发货等操作。
优惠券管理：商家可以发布、管理优惠券，吸引用户消费。
系统截图
可行性分析
3.1.1 经济可行性分析
从经济角度考虑，系统的开发和维护成本是关键因素。采用开源的技术框架和工具，如Spring Boot和Vue.js，可以降低开发成本，同时这些技术也有着丰富的社区资源和技术支持。此外，系统的商业模式以及商家使用系统后所带来的效益也需要进行评估，通过提供多样化的服务和功能，系统可以为商家带来更多的收益，从而提高了系统的经济可行性。在综合考虑了技术、操作和经济等因素后，本系统具备了良好的可行性，有望在实践中取得成功。
3.1.2 技术可行性分析
本系统采用了Spring Boot、Vue.js等主流技术进行开发，这些技术在实践中已经被广泛验证，具有成熟的生态系统和丰富的文档支持。Spring Boot框架提供了快速开发的能力，使得开发人员可以专注于业务逻辑的实现而不必关注繁琐的配置。Vue.js作为前端开发框架，具有灵活的组件化设计和响应式数据绑定机制，能够提高用户界面的交互性和用户体验。通过这些成熟的技术选型，系统的技术可行性得到了充分保障。
3.1.3 操作可行性分析
系统的操作性主要考虑用户和商家的使用体验。通过微信小程序作为客户端，用户可以方便快捷地进行点餐、浏览商品等操作，而商家端提供了简洁明了的界面和功能，使商家可以轻松管理商品、订单等信息。同时，系统提供了多种操作辅助功能，如数据统计和通知公告等，进一步提升了系统的易用性和操作性。
国内外研究现状
1.3.1 国内研究现状
在国内，随着人口老龄化问题日益突出，基于深度学习的人员跌倒检测系统得到了广泛关注和研究。目前，研究者们主要集中在深度学习模型的优化和适用性方面进行探索。许多学者通过引入不同的神经网络结构和算法，致力于提高检测系统的准确性和实时性。[7]
研究者们还在数据集的构建和模型训练方面做出努力。通过收集丰富的跌倒和非跌倒数据，一些研究团队致力于提高模型的泛化能力，以适应不同环境和人群的监测需求。这种以数据为基础的研究在保证模型稳定性和可靠性方面发挥着关键作用。[8]
1.3.2 国外研究现状
在国外，人员跌倒检测系统的研究取得了显著的进展，吸引了全球范围内研究者的广泛关注。国外的研究主要体现在深度学习模型的创新和应用领域。近年来，研究者们通过引入更复杂的神经网络结构和先进的训练技术，不断提升人员跌倒检测系统的性能和智能化水平。[9]
国外的研究还注重在大规模真实场景下的验证和应用。一些研究团队通过与医疗机构和养老院等合作，将其研究成果应用到实际生活中，检测系统在真实场景中的效果和可行性得到了验证。这种将研究成果与实际需求相结合的方法为人员跌倒检测技术的实际应用提供了有力支持。[10]
功能代码
import { resolve } from 'path'
import { loadEnv } from 'vite'
import type { UserConfig, ConfigEnv } from 'vite'
import { createVitePlugins } from './build/vite'
import { include, exclude } from "./build/vite/optimize"
// 当前执行node命令时文件夹的地址(工作目录)
const root = process.cwd()
// 路径查找
function pathResolve(dir: string) {
return resolve(root, '.', dir)
}
// https://vitejs.dev/config/
export default ({ command, mode }: ConfigEnv): UserConfig => {
let env = {} as any
const isBuild = command === 'build'
if (!isBuild) {
env = loadEnv((process.argv[3] === '--mode' ? process.argv[4] : process.argv[3]), root)
} else {
env = loadEnv(mode, root)
}
return {
base: env.VITE_BASE_PATH,
root: root,
// 服务端渲染
server: {
// 是否开启 https
https: false,
// 端口号
port: env.VITE_PORT,
host: "0.0.0.0",
open: env.VITE_OPEN === 'true',
// 本地跨域代理. 目前注释的原因：暂时没有用途，server 端已经支持跨域
// proxy: {
// ['/admin-api']: {
// target: env.VITE_BASE_URL,
// ws: false,
// changeOrigin: true,
// rewrite: (path) => path.replace(new RegExp(`^/admin-api`), ''),
// },
// },
},
// 项目使用的vite插件。 单独提取到build/vite/plugin中管理
plugins: createVitePlugins(),
css: {
preprocessorOptions: {
scss: {
additionalData: '@import "./src/styles/variables.scss";',
javascriptEnabled: true
}
}
},
resolve: {
extensions: ['.mjs', '.js', '.ts', '.jsx', '.tsx', '.json', '.scss', '.css'],
alias: [
{
find: 'vue-i18n',
replacement: 'vue-i18n/dist/vue-i18n.cjs.js'
},
{
find: /\@\//,
replacement: `${pathResolve('src')}/`
}
]
},
build: {
minify: 'terser',
outDir: env.VITE_OUT_DIR || 'dist',
sourcemap: env.VITE_SOURCEMAP === 'true' ? 'inline' : false,
// brotliSize: false,
terserOptions: {
compress: {
drop_debugger: env.VITE_DROP_DEBUGGER === 'true',
drop_console: env.VITE_DROP_CONSOLE === 'true'
}
}
},
optimizeDeps: { include, exclude }
}
}
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