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**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*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**内容的具体细节，**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。

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**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**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**模块 326 8.9.1 展示个性化**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