Java SpringBoot+Vue3+MyBatis 新闻稿件管理系统系统源码|前后端分离+MySQL数据库

摘要

随着互联网技术的飞速发展,新闻传播方式发生了翻天覆地的变化,传统的纸质媒体逐渐被数字化新闻平台取代。新闻稿件管理系统作为媒体行业的核心工具,能够高效地实现新闻内容的编辑、审核、发布和存档。然而,许多中小型媒体机构仍在使用功能单一、扩展性差的传统系统,无法满足现代新闻业务的高效协同需求。因此,开发一套基于前后端分离架构的新闻稿件管理系统具有重要的现实意义。该系统能够实现新闻稿件的全生命周期管理,提升编辑团队的工作效率,同时为读者提供更及时、更丰富的新闻内容。关键词:新闻稿件管理、前后端分离、数字化媒体、高效协同、生命周期管理。

本系统采用Java SpringBoot作为后端框架,Vue3作为前端框架,结合MyBatis实现数据持久化,MySQL作为数据库存储。系统实现了用户权限管理、新闻稿件编辑、多级审核、分类管理、标签管理、评论互动等核心功能。前后端分离的设计使得系统具有更好的可扩展性和维护性,同时也提升了用户体验。管理员可以通过直观的界面完成复杂的稿件管理工作,编辑人员能够高效协作,读者则可以获得个性化的新闻推荐。系统还支持多种格式的新闻内容导入导出,满足不同场景下的需求。关键词:SpringBoot、Vue3、MyBatis、权限管理、多级审核、个性化推荐。

数据表

新闻稿件数据表:新闻稿件创建时会自动记录时间戳,article_id是该表的主键,存储新闻的核心内容和状态信息,结构表如表3-1所示。

字段名数据类型允许空值说明
article_idbigint稿件唯一标识
article_titlevarchar(100)稿件标题
article_contenttext稿件正文内容
cover_image_urlvarchar(255)封面图链接
article_statustinyint稿件状态(0草稿1待审2已发)
create_timestampdatetime创建时间
update_timestampdatetime最后更新时间
author_idbigint作者ID
category_idint分类ID
view_countint浏览量

用户账户数据表:用户注册时会记录详细信息,user_id是该表的主键,存储用户认证和基本信息,结构表如表3-2所示。

字段名数据类型允许空值说明
user_idbigint用户唯一标识
usernamevarchar(50)登录用户名
password_hashvarchar(255)加密后的密码
real_namevarchar(50)真实姓名
email_addressvarchar(100)电子邮箱
phone_numbervarchar(20)联系电话
avatar_urlvarchar(255)头像链接
register_timedatetime注册时间
last_login_timedatetime最后登录时间
role_typetinyint角色类型(0管理员1编辑2普通)

审核记录数据表:每次审核操作都会生成记录,review_id是该表的主键,存储稿件审核的完整轨迹,结构表如表3-3所示。

字段名数据类型允许空值说明
review_idbigint审核记录ID
article_idbigint关联稿件ID
reviewer_idbigint审核员ID
review_resulttinyint审核结果(0拒绝1通过)
review_commentstext审核意见
review_timestampdatetime审核时间
review_leveltinyint审核级别(1初审2终审)

博主介绍:

🎓 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发,现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示:
全网粉丝30W+,累计指导毕业设计1000+项目,原创技术文章200+篇,GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务:
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑,用学生视角理解学生需求,提供最贴心的技术帮助。

系统介绍:

Java SpringBoot+Vue3+MyBatis 新闻稿件管理系统系统源码|前后端分离+MySQL数据库,拿走直接用(附源码,数据库,视频,可提供说明文档(通过AIGC技术包括:MySQL、VueJS、ElementUI、(Python或者Java或者.NET)等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图:





系统架构参考:

视频演示:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!

项目案例参考:


最后再唠叨一句:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!
遇见即是缘,欢迎交流,你别地能找到的源码我都有!!!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1175529.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Glyph模型部署经验分享:高效利用显存的最佳实践

Glyph模型部署经验分享:高效利用显存的最佳实践 1. 引言 1.1 视觉推理的兴起与挑战 随着大语言模型在自然语言处理领域的持续突破,长上下文理解成为提升模型推理能力的关键方向。传统基于Token的上下文扩展方式面临显存占用高、计算开销大的瓶颈。尤其…

YOLOv10+SOTA性能:官方镜像助力COCO数据集冲榜

YOLOv10SOTA性能:官方镜像助力COCO数据集冲榜 在实时目标检测领域,速度与精度的平衡始终是工程落地的核心挑战。2024年,Ultralytics 推出 YOLOv10 —— 作为 YOLO 系列的最新进化版本,它首次实现了真正意义上的“端到端”目标检测…

Altium Designer铺铜避让规则配置完整指南

Altium Designer铺铜避让规则实战全解析:从原理到工程落地在高速高密度PCB设计中,铺铜不是“画个铜皮”那么简单。你有没有遇到过这样的情况?——明明走线都通了,DRC也过了,结果样板回来却发现某个GND焊盘虚焊&#xf…

快速理解DRC任务调度的时间确定性

深入理解DRC任务调度:如何在动态环境中实现时间确定性?你有没有遇到过这样的情况?系统明明设计得井井有条,但在高负载时却突然“卡顿”——某个关键控制指令延迟了几毫秒,结果电机失控、音频爆音,甚至触发了…

KMP算法详解

KMP算法用于实现字符串匹配问题。例如查找某个字符串是否是s的子串。我们先来看一道题一.力扣28.找出字符串中第一个匹配项的下标给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标(下标从 0 开始&am…

YOLO11权重加载失败?路径问题避坑指南

YOLO11权重加载失败?路径问题避坑指南 在使用YOLO11进行目标检测任务时,许多开发者都曾遇到过“权重加载失败”的报错。这类问题往往并非模型本身的问题,而是由文件路径配置不当、环境变量缺失或目录结构混乱等工程化细节引发的。尤其在多平…

LobeChat情感分析功能:识别用户情绪并回应

LobeChat情感分析功能:识别用户情绪并回应 1. 技术背景与应用场景 随着人工智能在人机交互领域的深入发展,聊天机器人不再满足于简单的问答响应,而是朝着更具“共情能力”的方向演进。情感分析作为自然语言处理中的关键能力,能够…

ComfyUI构图优化:基于美学法则的布局建议系统

ComfyUI构图优化:基于美学法则的布局建议系统 1. 引言:ComfyUI与图像生成中的构图挑战 在当前AI图像生成技术快速发展的背景下,ComfyUI作为一款高效、灵活的工作流设计工具,正被越来越多的创作者用于构建复杂的生成流程。其基于…

买不起GPU怎么办?Qwen-Image-2512云端体验2块钱搞定

买不起GPU怎么办?Qwen-Image-2512云端体验2块钱搞定 对于艺术院校的学生来说,创作出惊艳的作品集是通往梦想的敲门砖。然而,顶级显卡动辄上万的价格,让很多学生望而却步。学校机房老旧的设备又无法运行最新的AI模型,眼…

为什么选JPEG格式?UNet抠图中的实用小知识

为什么选JPEG格式?UNet抠图中的实用小知识 在图像处理领域,尤其是基于深度学习的智能抠图任务中,输出格式的选择往往直接影响最终效果与使用场景。本文围绕“CV-UNet 图像抠图”这一高效工具(镜像名称:cv_unet_image-…

bge-large-zh-v1.5向量数据库:与Milvus/Pinecone集成指南

bge-large-zh-v1.5向量数据库:与Milvus/Pinecone集成指南 1. 引言 随着大模型应用的不断深入,高效、精准的语义检索能力成为构建智能系统的核心需求。在中文场景下,bge-large-zh-v1.5作为一款高性能的文本嵌入(Embedding&#x…

verl法律咨询助手:合规性强化训练部署

verl法律咨询助手:合规性强化训练部署 1. verl 介绍 verl 是一个灵活、高效且可用于生产环境的强化学习(RL)训练框架,专为大型语言模型(LLMs)的后训练设计。它由字节跳动火山引擎团队开源,是 …

YOLOv10性能全测评:官方镜像在边缘设备表现如何

YOLOv10性能全测评:官方镜像在边缘设备表现如何 随着实时目标检测在智能监控、工业质检和自动驾驶等场景中的广泛应用,模型的推理效率与部署便捷性已成为工程落地的核心考量。2024年发布的 YOLOv10 以“端到端无NMS”架构重新定义了YOLO系列的极限&…

LangFlow技术揭秘:为什么它能提升LangChain开发效率10倍?

LangFlow技术揭秘:为什么它能提升LangChain开发效率10倍? 1. 引言:低代码时代的AI应用构建新范式 随着大模型技术的快速发展,LangChain 已成为构建基于语言模型的应用程序的核心框架之一。然而,传统的 LangChain 开发…

BGE-Reranker API开发指南:免部署直接调用,1元起试

BGE-Reranker API开发指南:免部署直接调用,1元起试 你是不是也遇到过这样的情况:作为前端工程师,项目里需要接入一个智能搜索或问答功能,后端同事说要用RAG(检索增强生成)架构,还提…

Wan2.2-T2V-A5B快速部署:企业级内容工厂的低成本启动方案

Wan2.2-T2V-A5B快速部署:企业级内容工厂的低成本启动方案 1. 背景与技术定位 在当前短视频内容需求爆发式增长的背景下,企业对高效、低成本的内容生成工具提出了更高要求。传统视频制作流程依赖专业团队和长时间渲染,难以满足高频次、多样化…

UNet人像卡通化元宇宙身份系统:虚拟世界形象创建基础

UNet人像卡通化元宇宙身份系统:虚拟世界形象创建基础 1. 功能概述 本工具基于阿里达摩院 ModelScope 的 DCT-Net 模型,结合 UNet 架构设计,实现高效、高质量的人像卡通化转换。该系统可作为元宇宙中用户虚拟身份构建的基础组件,…

Qwen3-Reranker-0.6B新手指南:云端环境免配置,一看就会

Qwen3-Reranker-0.6B新手指南:云端环境免配置,一看就会 你是不是也和我一样,曾经是个敲代码的“老手”,如今退休在家,想趁着AI这股热潮再学点新东西?但现实是:笔记本是五年前的老款&#xff0c…

Qwen3-VL-WEB部署教程:1M上下文扩展可行性验证步骤

Qwen3-VL-WEB部署教程:1M上下文扩展可行性验证步骤 1. 引言 随着多模态大模型在视觉理解、语言生成和跨模态推理能力上的持续演进,Qwen3-VL作为通义千问系列中功能最强大的视觉-语言模型,已在多个维度实现显著升级。其原生支持256K上下文长…

SAM3医疗影像分析:合规云端方案免去设备采购

SAM3医疗影像分析:合规云端方案免去设备采购 你是不是也遇到过这样的情况?作为一名诊所医生,每天面对大量X光片、CT扫描和超声图像,想借助AI提升诊断效率,但又面临几个现实难题: 医疗数据高度敏感&#x…