健身房管理系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

💡实话实说:

有自己的项目库存,不需要找别人拿货再加价,所以能给到超低价格。

摘要

随着全民健身意识的提升和健康生活方式的普及,健身房行业迎来了快速发展期。传统健身房管理方式依赖人工操作,存在会员信息记录混乱、课程安排效率低下、财务统计误差大等问题,难以满足现代健身房的运营需求。数字化管理系统的引入成为行业趋势,通过信息化手段优化资源配置、提升服务效率、降低人力成本。该系统旨在解决健身房在会员管理、课程预约、设备维护等环节的痛点,为管理者提供数据支持,同时提升会员体验。关键词:健身房管理、数字化转型、会员服务、运营效率、信息化系统。

本系统采用前后端分离架构,后端基于SpringBoot框架实现RESTful API,提供高效稳定的数据处理能力;前端使用Vue.js构建响应式界面,提升用户体验;数据库采用MySQL存储结构化数据,确保数据安全性和查询效率。系统功能涵盖会员信息管理、课程预约、教练调度、设备维护、财务统计等模块,支持多角色权限控制(管理员、教练、会员)。技术亮点包括JWT身份认证、微信支付接口集成、数据可视化报表生成,以及基于Redis的缓存优化。系统源码完整可运行,为相关领域研究提供实践参考。关键词:SpringBoot、Vue.js、MySQL、权限控制、支付集成。

数据表说明

会员信息数据表(fitness_member)

记录会员注册信息及健身数据,会员编号通过雪花算法生成唯一标识,注册时间为系统自动获取。结构表如表3-1所示。

字段名数据类型说明
member_idBIGINT会员编号(主键)
member_nicknameVARCHAR(50)会员昵称
member_phoneVARCHAR(20)绑定手机号(唯一索引)
member_passwordVARCHAR(100)加密存储的密码
member_genderTINYINT性别(0未知 1男 2女)
member_birthDATE出生日期
member_avatarVARCHAR(200)头像URL地址
member_levelINT会员等级(1-10)
member_creditsINT积分余额
register_timeDATETIME注册时间(自动生成)
last_loginDATETIME最后登录时间
课程预约数据表(gym_schedule)

存储课程安排与预约记录,采用软删除设计避免数据丢失。结构表如表3-2所示。

字段名数据类型说明
schedule_idBIGINT课程编号(主键)
coach_idBIGINT授课教练编号(外键)
course_typeVARCHAR(30)课程类型(瑜伽/搏击/动感单车)
course_dateDATE上课日期
start_timeTIME开始时间
end_timeTIME结束时间
max_capacityINT最大预约人数
booked_countINT已预约人数
classroom_numVARCHAR(10)教室编号
schedule_statusTINYINT状态(0未开始 1进行中 2已取消)
create_timestampTIMESTAMP记录创建时间(自动生成)
设备维护数据表(equipment_maintain)

管理健身房设备生命周期,包含维修记录与状态追踪。结构表如表3-3所示。

字段名数据类型说明
equipment_idBIGINT设备ID(主键)
equipment_nameVARCHAR(50)设备名称
equipment_typeVARCHAR(30)分类(有氧/力量/辅助)
purchase_dateDATE采购日期
warranty_periodINT保修期(月)
last_maintain_dateDATE上次维护日期
maintain_cycleINT维护周期(天)
current_statusVARCHAR(20)状态(正常/维修中/报废)
maintain_operatorVARCHAR(50)最后操作人员
maintenance_logTEXT维修记录详情
location_zoneVARCHAR(20)设备放置区域

博主介绍:

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:

健身房管理系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】,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/1175821.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

SGLang在搜索场景的应用,吞吐量提升揭秘

SGLang在搜索场景的应用,吞吐量提升揭秘 1. 引言:大模型推理优化的现实挑战 随着大语言模型(LLM)在搜索、推荐和问答系统中的广泛应用,推理效率成为决定用户体验和系统成本的核心因素。传统推理框架在处理高并发、结…

Qwen1.5-0.5B-Chat技术栈解析:ModelScope+Flask实战

Qwen1.5-0.5B-Chat技术栈解析:ModelScopeFlask实战 1. 引言 1.1 轻量级大模型的工程价值 随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用,如何在资源受限的环境中实现高效部署成为工程实践中的关键挑战。传统千亿参数级别的模型虽然性能强大&#xff0c…

【计算机毕设】基于Python的django-HTML二维码生成算法研究可实现系统

💟博主:程序员小俊:CSDN作者、博客专家、全栈领域优质创作者 💟专注于计算机毕业设计,大数据、深度学习、Java、小程序、python、安卓等技术领域 📲文章末尾获取源码数据库 🌈还有大家在毕设选题…

Qwen3-1.7B提示工程实践:高质量输出优化技巧

Qwen3-1.7B提示工程实践:高质量输出优化技巧 1. 技术背景与应用场景 随着大语言模型在自然语言理解、代码生成和对话系统等领域的广泛应用,如何通过提示工程(Prompt Engineering) 提升模型输出质量成为工程落地中的关键环节。Qw…

Qwen3-VL-WEB保姆级教程:处理倾斜扫描件的文字提取方法

Qwen3-VL-WEB保姆级教程:处理倾斜扫描件的文字提取方法 1. 引言 1.1 业务场景描述 在日常办公、档案数字化和文档管理中,经常需要从扫描件中提取文字内容。然而,实际获取的扫描图像往往存在倾斜、模糊、光照不均等问题,尤其是非…

Z-Image-Base微调教程:社区开发者的福音

Z-Image-Base微调教程:社区开发者的福音 在AIGC图像生成领域,模型的“可用性”与“可塑性”往往难以兼得。许多高性能模型因闭源或部署复杂而难以定制,而开源模型又常受限于中文支持弱、推理速度慢等问题。阿里最新推出的Z-Image系列模型&am…

FST ITN-ZH电力行业应用:用电数据标准化方案

FST ITN-ZH电力行业应用:用电数据标准化方案 1. 引言 在电力行业的数字化转型过程中,海量的非结构化文本数据(如调度日志、巡检记录、工单描述等)中包含大量以中文自然语言形式表达的时间、数值、金额和单位信息。这些数据若不能…

ComfyUI新闻配图:媒体机构快速响应热点事件的图像生产

ComfyUI新闻配图:媒体机构快速响应热点事件的图像生产 1. 引言:ComfyUI在新闻图像生产中的价值 在信息传播节奏日益加快的今天,媒体机构对热点事件的视觉内容响应速度提出了更高要求。传统的图像设计流程往往依赖专业美工和较长的制作周期&…

GLM-4.6V-Flash-WEB模型压缩:进一步降低显存需求的方法

GLM-4.6V-Flash-WEB模型压缩:进一步降低显存需求的方法 智谱最新开源,视觉大模型。 1. 引言 1.1 技术背景与挑战 随着多模态大模型在图像理解、图文生成等任务中的广泛应用,视觉语言模型(Vision-Language Model, VLM&#xff09…

Qwen All-in-One性能优化:CPU环境速度提升秘籍

Qwen All-in-One性能优化:CPU环境速度提升秘籍 1. 背景与挑战:边缘场景下的LLM推理瓶颈 随着大语言模型(LLM)在各类应用中广泛落地,如何在资源受限的CPU环境中实现高效推理,成为边缘计算、本地部署和轻量…

PyTorch环境备份方案?镜像快照保存实战技巧

PyTorch环境备份方案?镜像快照保存实战技巧 1. 引言:为什么需要系统级环境备份? 在深度学习项目开发中,一个稳定、可复现的运行环境至关重要。我们常常花费大量时间配置 PyTorch 环境、安装依赖库、调试 CUDA 驱动,一…

新手必看:Batocera游戏整合包在Pi 4上的启动设置

手把手教你用树莓派4打造复古游戏机:Batocera从零部署实战指南 你有没有过这样的经历?翻出小时候的红白机卡带,却发现主机早已罢工;想让孩子体验一下《超级马里奥》的经典乐趣,却找不到一台能流畅运行的设备。别急——…

Z-Image-Turbo环境调试:CUDA out of memory错误应对策略

Z-Image-Turbo环境调试:CUDA out of memory错误应对策略 1. 背景与问题引入 在使用基于阿里ModelScope开源的 Z-Image-Turbo 模型进行文生图任务时,尽管其具备“开箱即用”的便利性——预置32.88GB完整权重、支持10241024分辨率仅需9步推理——但在实际…

Qwen3-0.6B API调用踩坑记录:streaming与reasoning功能配置

Qwen3-0.6B API调用踩坑记录:streaming与reasoning功能配置 1. 背景与问题引入 随着大语言模型在实际应用中的不断深入,开发者对模型推理能力、响应效率以及交互体验的要求日益提升。Qwen3(千问3)是阿里巴巴集团于2025年4月29日…

【毕业设计】 基于Python的django-HTML二维码生成算法研究可实现系统

💟博主:程序员陈辰:CSDN作者、博客专家、全栈领域优质创作者 💟专注于计算机毕业设计,大数据、深度学习、Java、小程序、python、安卓等技术领域 📲文章末尾获取源码数据库 🌈还有大家在毕设选题…

Qwen1.5-0.5B-Chat政务咨询应用:安全可控部署详细教程

Qwen1.5-0.5B-Chat政务咨询应用:安全可控部署详细教程 1. 引言 1.1 学习目标 本文旨在为开发者、系统集成人员及政务信息化项目技术负责人提供一套完整、可落地的 Qwen1.5-0.5B-Chat 模型本地化部署方案。通过本教程,您将掌握: 如何在无G…

从不会到会只要一小时:我的微调入门之路

从不会到会只要一小时:我的微调入门之路 1. 引言:为什么选择 LoRA 微调? 在大模型时代,全参数微调(Full Fine-tuning)虽然效果显著,但对显存和算力的要求极高,动辄需要多张 A100 才…

LobeChat性能瓶颈诊断:定位高延迟问题的7个关键步骤

LobeChat性能瓶颈诊断:定位高延迟问题的7个关键步骤 LobeChat 是一个开源、高性能的聊天机器人框架,支持语音合成、多模态交互以及可扩展的插件系统。其核心优势在于提供一键式免费部署能力,用户可快速搭建私有化的 ChatGPT 或大语言模型&am…

Qwen2.5-0.5B与TinyLlama对比:同级参数谁更强?部署评测

Qwen2.5-0.5B与TinyLlama对比&#xff1a;同级参数谁更强&#xff1f;部署评测 1. 背景与选型动机 在边缘计算和端侧AI快速发展的当下&#xff0c;轻量级大模型&#xff08;<1B参数&#xff09;正成为开发者关注的焦点。这类模型需在极低资源消耗下保持可用的语言理解与生…

振荡电路图设计原理:完整指南LC与晶体应用

振荡电路设计实战&#xff1a;从LC到晶体&#xff0c;如何让时钟真正“起振”&#xff1f;你有没有遇到过这样的情况&#xff1f;板子焊好了&#xff0c;代码烧录成功&#xff0c;但系统就是不启动。调试半天发现——外部晶振根本没起振。不是程序的问题&#xff0c;也不是电源…