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用Lucene实现摘要的高亮点

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注明:该类主要是符合本人项目的需求,内容摘要的高亮点实现没这么复杂,此类中不仅仅包含了内容的高亮点实现,还包含了获取xml内容和html纯文本的提取。注意一点的是在对内容进行高亮度化的过程中,其实也就是进行全文检索的过程,所以对文本内容进行分词是必不可少的。否则将无法找到文本中对应的关键词。详细请看类的实现

/*  
 * @(#)SummaryHighlighter.java  
 * Copyright(c)  
 */  
package com.chengyi.util;   
  
import java.io.BufferedReader;   
import java.io.ByteArrayInputStream;   
import java.io.File;   
import java.io.FileInputStream;   
import java.io.FileNotFoundException;   
import java.io.IOException;   
import java.io.InputStreamReader;   
import java.io.Reader;   
import java.io.StringReader;   
  
import javax.swing.ListCellRenderer;   
import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;   
import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory;   
import javax.xml.parsers.ParserConfigurationException;   
  
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;   
import org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer;   
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;   
import org.apache.lucene.analysis.cw.Segmenter;   
import org.apache.lucene.analysis.cw.SegmenterUtils;   
import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;   
import org.apache.lucene.search.Query;   
import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter;   
import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer;   
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter;   
import org.htmlparser.util.ParserException;   
import org.w3c.dom.CDATASection;   
import org.w3c.dom.Element;   
import org.w3c.dom.Node;   
import org.w3c.dom.NodeList;   
import org.w3c.dom.Text;   
  
/**  
 * 用lucene实现搜索结果的高亮度  
 *   
 * @version 1.0 2009.02.03  
 * @author zhx  
 *   
 */  
public class SummaryHighlighter {   
  
    /** 高亮度内容属性,只是有标识作用,没有具体意义*/  
    private static String CONTENT = "content";   
  
    /**  
     * 实现内容摘要的高亮点  
     * 此方法传入的xmlContent内容是一个xml文本(格式见测试文件2.txt),我们需根据该xml的结构进行    
     * 分析,并提取该xml中的文本,特殊的是从xml中提取出来的文本又是html格式,所以又得做第二次提取,  
     * 才能获取到纯文本   
     *         
     * @param content  
     *            需高亮度内容  
     * @param keyWord  
     *            高亮度关键字  
     * @return 高亮度摘要  
     */  
    public static String getHighlighterSummary(String xmlContent, String keyWord) {   
        // TODO Auto-generated method stub   
        String hightContent = "";   
        String segmenterContent = "";   
        String htmlContent = "";   
        String content = "";   
        // 获取html内容   
        htmlContent = SummaryHighlighter.getHtmlContentFromXML(xmlContent);   
        // 从html中提取纯文本   
        content = SummaryHighlighter.getTextFromHtml(htmlContent);   
        //System.out.println("提取到的纯文本:" + content);   
        // 对内容进行分词   
        segmenterContent = SummaryHighlighter.segmentString(content);   
        // Analyzer analyzer = new CWordAnalyzer();   
        Analyzer analyzer = new SimpleAnalyzer();   
        QueryParser queryParser = new QueryParser(CONTENT, analyzer);   
        // 设置相似度   
        queryParser.setFuzzyMinSim(0.9f);   
        try {   
            //分析关键词   
            Query query = queryParser.parse(segmentString(keyWord));   
            // Term term=new Term(CONTENT,keyWord);   
            // Query query = new TermQuery(term);   
            QueryScorer scorer = new QueryScorer(query);   
            Highlighter highlighter = new Highlighter(new SimpleHTMLFormatter(   
                    "<font color=\"#cc0033\">", "</font>"), scorer);   
            Reader reader = new StringReader(segmenterContent);   
            TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(CONTENT, reader);   
            //获取高亮点后的内容   
            hightContent = highlighter.getBestFragments(tokenStream,   
                    segmenterContent, 0, "...");   
            //去除内容中的空格   
            hightContent = hightContent.replace(" ", "").replace(   
                    "<fontcolor=\"#cc0033\">", "<font color=\"#cc0033\">");   
            //System.out.println(hightContent);   
        } catch (IOException e) {   
            // TODO Auto-generated catch block   
            e.printStackTrace();   
        } catch (org.apache.lucene.queryParser.ParseException e) {   
            // TODO Auto-generated catch block   
            e.printStackTrace();   
        }   
        return hightContent;   
    }   
  
    /**  
     * 分词处理  
     *   
     * @param in  
     *            处理内容  
     * @return 分词后的内容  
     */  
    public static String segmentString(String in) {   
        String ret = null;   
        Segmenter mainsegmenter;   
        try {   
            mainsegmenter = SegmenterUtils.getSegmenter(System   
                    .getProperty("java.io.tmpdir")   
                    + "/zword.obj");   
            StringBuffer buffer = null;   
            if (mainsegmenter != null) {   
                BufferedReader bin = new BufferedReader(new StringReader(in));   
                buffer = new StringBuffer();   
                String dataline;   
                String processed;   
                try {   
                    while ((dataline = bin.readLine()) != null) {   
                        processed = mainsegmenter.segmentLine(dataline, " ");   
                        buffer.append(processed).append("\n");   
                    }   
                } catch (IOException ioe) {   
                    // ignored   
                } finally {   
                    try {   
                        bin.close();   
                    } catch (Exception e) {   
                    }   
                }   
            } else {   
            }   
            if (buffer != null) {   
                ret = buffer.toString();   
            }   
        } catch (ClassCastException e1) {   
            // TODO Auto-generated catch block   
            e1.printStackTrace();   
        } catch (FileNotFoundException e1) {   
            // TODO Auto-generated catch block   
            e1.printStackTrace();   
        } catch (IOException e1) {   
            // TODO Auto-generated catch block   
            e1.printStackTrace();   
        } catch (ClassNotFoundException e1) {   
            // TODO Auto-generated catch block   
            e1.printStackTrace();   
        }   
  
        // System.out.println(buffer.toString());   
        return ret;   
    }   
  
    /**  
     * 读取一个文件到字符串里.  
     *   
     * @param sFileName  
     *            文件名  
     * @param sEncode  
     *            String  
     * @return 文件内容  
     */  
    public static String readTextFile(String sFileName, String sEncode) {   
        StringBuffer sbStr = new StringBuffer();   
  
        try {   
            File ff = new File(sFileName);   
            InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(   
                    ff), sEncode);   
            BufferedReader ins = new BufferedReader(read);   
  
            String dataLine = "";   
            while (null != (dataLine = ins.readLine())) {   
                sbStr.append(dataLine);   
                // sbStr.append("\r\n");   
            }   
  
            ins.close();   
        } catch (Exception e) {   
            e.printStackTrace();   
        }   
        //System.out.println("读入的文章内容:" + sbStr.toString());   
        return sbStr.toString();   
    }   
  
    /**  
     * 从xml中获取内容,此方法对应测试文件2.txt的节点结构,目的是获取<![cdata[.....]]>中的内容  
     *   
     * @param xmlContent  
     *            xml内容  
     * @return 提取出来的内容  
     */  
    public static String getHtmlContentFromXML(String xmlContent) {   
        xmlContent = xmlContent.replaceAll("UTF-8", "GBK");   
        String content = "";   
        DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance();   
        DocumentBuilder builder;   
        try {   
            builder = factory.newDocumentBuilder();   
            org.w3c.dom.Document doc = builder.parse(new ByteArrayInputStream(   
                    xmlContent.getBytes()));   
            // normalize text representation   
            doc.getDocumentElement().normalize();   
            NodeList listOfContents = doc   
                    .getElementsByTagName("static-content");   
            int totalContents = listOfContents.getLength();   
            // System.out.println("Total no of people : " + totalContents);   
            for (int s = 0; s < listOfContents.getLength(); s++) {   
                Node contentNode = listOfContents.item(s);   
                NodeList listOfCdata = contentNode.getChildNodes();   
                int totalCdata = listOfCdata.getLength();   
                for (int i = 0; i < totalCdata; i++) {   
                    Node cdataNode = listOfCdata.item(i);   
                    if (cdataNode.getNodeType() == Node.CDATA_SECTION_NODE) {   
                        CDATASection cdataSection = (CDATASection) cdataNode;   
                        content = cdataSection.getWholeText();   
                        // System.out.print(content);   
                    }   
                    /*  
                     * if (node1.getNodeType() == Node.TEXT_NODE) { n++; String  
                     * type = node1.getNodeName(); System.out.println("第" + n +  
                     * "个是" + type + "节点,内容:"); Text textNode = (Text) node1;  
                     * String content = textNode.getWholeText();  
                     * System.out.print(content); }  
                     */  
                }// end of if clause   
            }// end of for loop with s var   
  
        } catch (ParserConfigurationException e) {   
            // TODO Auto-generated catch block   
            e.printStackTrace();   
        } catch (org.xml.sax.SAXException e) {   
            // TODO Auto-generated catch block   
            e.printStackTrace();   
        } catch (IOException e) {   
            // TODO Auto-generated catch block   
            e.printStackTrace();   
        }   
  
        return content;   
  
    }   
  
    /**  
     * 提取html中的纯文本内容  
     *   
     * @param htmlContent html内容  
     * @return 纯文本内容  
     */  
    public static String getTextFromHtml(String htmlContent) {   
        boolean bContent = true;   
        StringBuffer sBuffer = new StringBuffer(8096 * 2);   
        char[] cBuffer = htmlContent.toCharArray();   
        int nCount = cBuffer.length;   
        for (int i = 0; i < nCount; i++) {   
            if (bContent == false) {   
                if (cBuffer[i] == '>')   
                    bContent = true;   
                else  
                    continue;   
            } else {   
                if (cBuffer[i] == '<') {   
                    bContent = false;   
                    continue;   
                } else if (cBuffer[i] == '\n' || cBuffer[i] == ' '  
                        || cBuffer[i] == ' ' || cBuffer[i] == ' ') {   
                    continue;   
                } else if (cBuffer[i] == '&' && cBuffer[i + 1] == 'n'  
                        && cBuffer[i + 2] == 'b' && cBuffer[i + 3] == 's'  
                        && cBuffer[i + 4] == 'p' && cBuffer[i + 5] == ';') {   
                    i = i + 5;   
                    continue;   
                }   
  
                sBuffer.append(cBuffer[i]);   
            }   
        }   
        return sBuffer.toString();   
    }   
       
  
  
    /**  
     * test  
     *   
     * @param args  
     */  
    public static void main(String[] args) {   
        // TODO Auto-generated method stub   
        String content = SummaryHighlighter.readTextFile("d:/2.txt", "gbk");   
        String keyWord = "中国";   
        SummaryHighlighter.getHighlighterSummary(content, keyWord);   
  
    }   
  
  
}  

 

 

测试文件2.txt的内容:
<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<root available-locales="en_US," default-locale="en_US">
<static-content language-id="en_US">
<![CDATA[<p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 凡中国产业集群网在<a href="http://www.csic99.com">www.csic99.com</a>运作的网站明确标示由中国产业集群合作伙伴运营的中国产业集群该城市网页及该城市的相关页面,均由中国产业集群的合作伙伴按照中国产业集群授权书及中国产业集群网的用户协议、使用规则等规定,在其所获得授权范围与授权期限内予以运营中国产业集群在此申明会积极帮助您,以支持您合法权益得到保障。 <br />&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 因中国产业集群合作伙伴在其被授权范围与期限内,按照法律法规规定及中国产业集群网的相关规定,所作之行为,如果您认为损害到了您的合法权益,您可以按照中国产业集群网约定的办法予以解决;中国产业集群合作伙伴在其被 授权范围以外或违反 法律法规规定及违反中国产业集群网的规定,所作之行为( 包括网上及非网上行为)而使您(任何中国产业集群网用户或任何第三方)受到的任何损失,或与一名或多名用户发生争议,就上述损失和/或争议产生或在任何方面与上述损失和/或争议有关的每一种类和性质的已知或未知、可疑或非可疑、披露或未披露的索赔、要求和损害,特此申明如下:鉴于中国产业集群合作伙伴之授权范围自其被授权之日起,已在本网站显著位置予以公开,中国产业集群网的用户协议及相关规定与免责申明等也在本网站显著位置予以,且中国产业集群仅作为网上分发信息的渠道,而并非信息的发布方,同时,中国产业集群没有事先审核用户上传的内容,也没有事后参与用户之间的实际联络之义务,故对于因为中国产业集群合作伙伴在其被授权范围以外或违反法律法规规定及中国产业集群网的相关规定,所作之行为(包括网上及非网上行为)而使您受到任何损失,或与一名或多名用户发生争议,就上述损失和/或争议产生或在任何方面与上述损失和/或争议有关的每一种类和性质的已知或未知、可疑或非可疑、披露或未披露的索赔、要求和损害, 特此申明免除中国产业集群(和中国产业集群的高级职员、董事、代理人、关联公司、母公司、子公司和雇员)的任何责任。 <br />请您仔细阅读相关授权文书,本网站用户协议及相关规定与免责申明等,以避免不必要的损失。&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 中国产业集群网</p>]]>
</static-content>
</root>

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    ChatGPT付费创作系统V3.1.3独立版 WEB端+H5端+小程序端 (新增DeepSeek高级通道+新的推理输出格式)

    GPT付费体验系统最新版系统是一款基于ThinkPHP框架开发的AI问答小程序, 是基于国外很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答小程序。这是一种基于人工智能技术的问答系统, 可以实现智能回答用户提出的问题。相比传统的问答系统,ChatGPT可以更加准确地理解用户的意图, 提供更加精准的答案。同时系统采用了最新的GPT3.5接口与GPT4模型,同时还支持型,文心一言,腾讯混元, 讯飞星火,通义千问,DeepSeeK,智普等等国内各种大模型,可以更好地适应不同的应用场景,支持站点无限多开, 可以说ChatGPT付费创作系统目前国内相对体验比较好的一款的ChatGPT及多接口软件系统。 新增接入DeepSeek-R1、DeepSeek-V3(Ollama自部署和第三方均支持)、高级通道增加DeepSeek、 支持AI接口输出的reasoning_content字段(新的推理输出格式)、更新模型库、修复导出Excel的bug等功能, 优化了云灵Midjourney接口,出图更快更稳定。小程序端变化不大该系统版本测试下来比较完美, 老版本升级时数据库结构同步下,同时把原来

    基于java的美食点餐管理平台设计的详细项目实例(含完整的程序,GUI设计和代码详解)

    内容概要:本文档详细介绍了一款基于Java技术的美食点餐管理平台的设计与实现。该平台旨在优化传统餐饮行业的服务流程,通过智能化的点餐系统、高效的订单处理、智能库存管理和数据分析等功能,为用户提供便捷高效的点餐体验,并提升餐厅管理效率和服务质量。系统涵盖了前端设计、后端开发、数据库设计等方面,采用了成熟的Java技术和现代Web开发框架,如Spring Boot、Vue.js或React,确保系统的高效性和稳定性。此外,文档还包括详细的用户界面设计、模块实现以及系统部署指南,帮助开发者理解和搭建该平台。 适合人群:具备一定的Java编程基础和技术经验的研发人员、IT从业者以及有意开发类似系统的企业和个人。 使用场景及目标:①为餐厅提供一个集点餐、订单处理、库存管理于一体的高效平台;②优化传统餐饮服务流程,提升客户服务体验;③利用大数据分析辅助决策,助力餐饮企业精细化运营;④通过集成多种支付方式和其他外部系统,满足多样化的商业需求。 其他说明:本项目不仅提供了完整的技术方案和支持文档,还针对实际应用场景提出了多个扩展方向和技术优化思路,旨在引导用户不断迭代和完善该平台的功能和性能。

    相场模拟与激光制造技术:选择性激光烧结、激光融覆中的凝固与枝晶生长研究,相场模拟与激光制造技术:选择性激光烧结、激光融覆及凝固过程中的枝晶生长研究,相场模拟 选择性激光烧结 激光融覆 凝固 枝晶生长

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    基于ssh框架开发的厂区管理系统,集成增删改查功能。.zip

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行;功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用

    关于加强新能源汽车安全管理涉及的法规标准分析.pptx

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    基于SSM的校园二手交易平台.zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)

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    机器学习课程设计——基于AdaBoost的银行用户逾期行为检测.zip

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    UI+svg+规范设置打包

    UI+svg格式

    关于乘用车燃料消耗量评价方法及指标强制性国家标准的分析.pptx

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    openjpeg-1.5.1-18.el7.x64-86.rpm.tar.gz

    1、文件内容:openjpeg-1.5.1-18.el7.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/openjpeg-1.5.1-18.el7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持:公众号禅静编程坊

    FPGA Verilog实现BT656与1120视频协议组帧解帧代码详解:含文档介绍与仿真验证,FPGA Verilog实现BT656与1120视频协议组帧解帧代码详解:含文档介绍与仿真验证,fpga

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    基于 RAG 与大模型技术的医疗问答系统(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)

    基于 RAG 与大模型技术的医疗问答系统,利用 DiseaseKG 数据集与 Neo4j 构 建知识图谱,结合 BERT 的命名实体识别和 34b 大模型的意图识别,通过精确的知识检索和问答生成, 提升系统在医疗咨询中的性能,解决大模型在医疗领域应用的可靠性问题。.zip项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用

    基于 vue+elementUI+springboot 设计的 模仿'猪八戒'的服务外包平台.zip

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