本项目是基于Springboot+Mysql实现的基于AI的简历筛选系统的课程设计，Springboot+Mysql实现的基于AI的简历筛选系统的代码（项目源码+数据库+源码讲解），（附源码）基于Springboot+Mysql实现的基于AI的简历筛选系统的开发。

信息时代背景下，基于人工智能的简历筛选系统的开发与应用已成为现代Web技术的重要研究领域。本文旨在探索并实现一种基于JavaWeb的人工智能简历筛选系统，以提高业务处理效率和优化用户体验。首先，我们将阐述基于人工智能的简历筛选系统的需求分析，然后深入研究JavaWeb技术栈，包括Servlet、JSP、MVC架构。然后，我们将设计和实现系统的功能模块，并使用MySQL进行数据存储。最后，通过性能测试和用户反馈，对基于人工智能的简历筛选系统进行评估和优化，以期为同类项目提供有价值的参考和实践指导。

人工智能简历筛选系统技术架构

Vue 框架

Vue.js 是一个渐进式 JavaScript 框架，旨在构建用户界面和单页应用程序 (SPA)。它旨在无缝集成到现有项目中，并支持构建全面的前端解决方案。核心库专注于视图层，易于学习且集成性好，并提供数据绑定、组件系统和客户端路由等功能。Vue.js 提倡基于组件的开发，允许开发人员将界面分解为独立的可重用组件，每个组件专注于处理特定的应用程序逻辑，从而提高代码的模块化和可维护性。由于其平滑的学习曲线、详细的文档和活跃的社区支持，Vue.js 对新手开发人员具有很高的亲和力。

Java

Java 是一种广泛使用的编程语言，以跨平台和通用性著称，它不仅支持桌面应用程序的开发，还被广泛用于构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的基础。在 Java 中，变量起着核心的作用，它们是存储数据的基本单位，与内存管理密切相关。这在一定程度上增强了 Java 程序的安全性，因为它们对病毒的直接攻击具有一定的抵抗力，从而提高了程序的稳定性和耐用性。Java 的动态特性使其运行时能够灵活地适应变化，程序员不仅可以使用内置的类库，还可以自定义和重写类来扩展其功能。这一特性鼓励代码重用，开发人员可以创建可重用的模块或库，当其他项目需要类似功能时，只需引入相应的模块并调用预定义的方法，大大提高了开发效率和代码质量。

MVC（模型-视图-控制器）架构是构建应用程序常用的一种软件设计模式，旨在优化代码组织，提高可维护性和可扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型关注数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，并负责数据存储、检索和处理；视图作为用户交互界面，显示模型提供的信息并允许用户以各种形式与应用程序交互，例如 GUI、网页或命令行界面；控制器充当枢纽，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图根据用户请求进行更新，有效地实现了关注点分离并提高了代码的可维护性。

B/S架构

在信息技术领域，B/S架构（Browser/Server）与传统的C/S架构（Client/Server）相对应，这种架构模式的核心特征是用户通过网页浏览器与服务器上的应用程序进行交互和访问。尽管现代技术发展迅速，但B/S架构仍然被广泛应用，这主要得益于其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发，因为大部分处理逻辑都集中在服务器端，减少了客户端的维护要求。其次，对于用户来说，只需要网络连接和基本的浏览器环境就可以轻松访问，这不仅降低了对用户设备的硬件要求，还大大减轻了用户的经济负担。此外，由于数据都存储在服务器上，B/S架构提供了更好的数据安全性和跨地域访问能力。虽然有些用户可能更喜欢直观的浏览器体验，而不需要安装额外的软件，但总体而言，B/S架构在成本、便捷性和可访问性方面的优势使其成为许多大型应用的理想选择，尤其是考虑到本次设计的特定需求。

SpringBoot 框架

Spring Boot 是一个适合各类开发者的框架，无论你是编程新手，还是经验丰富的 Spring 框架老手，都能轻松上手。丰富的学习资源，包括详细的英文教程和中文指南，海内外一应俱全，为你的学习之旅提供便利。该框架完全兼容 Spring 生态，在不同项目间切换十分方便。Spring Boot 的一大特色就是内置 Servlet 容器，让应用无需打包成 WAR 格式即可直接运行。此外，它还集成了应用监控功能，让开发者可以在运行时动态监控项目状态，高效定位和解决问题，实现及时有效的故障修复。

MySQL 数据库

MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在众多同类系统中脱颖而出。它的名字直接对应了它的功能，即管理关系型数据。MySQL 以轻量级、高性能的特点而闻名，与 Oracle、DB2 等其他大型数据库系统相比，它更小、更快。在实际的毕业设计场景中，特别是模拟真实的租房环境，MySQL 凭借其低成本、开源代码优势成为了首选方案，这也是我们选择它的主要原因。

基于AI的简历筛选系统系统架构图/系统设计图

基于AI的简历筛选系统数据库表设计

用户表（jianli_USER） 字段名称 数据类型 长度 是否可以为空 默认值 说明

ID

智力

11

非空

自动递增

用户唯一标识符，基于AI的简历筛选系统主键

用户名

字符型

50

非空

用于登录人工智能简历筛选系统的用户名

密码

字符型

255

非空

用户密码加密存储，保障AI简历筛选系统账号安全

电子邮件

字符型

100

非空

基于人工智能的简历筛选系统系统通信的用户电子邮件地址

注册日期

约会时间

非空

当前时间戳

用户注册日期，记录加入人工智能简历筛选系统的时间

日志表（jianli_LOG） 字段名称 数据类型 长度 是否可以为空 默认值 说明

日志编号

智力

11

非空

自动递增

日志ID，AI简历筛选系统中日志系统操作的主键

用户身份

智力

11

非空

关联jianli_USER表，记录操作用户ID

行动

字符型

100

非空

操作描述，描述基于AI的简历筛选系统中的具体行为

行动日期

约会时间

非空

当前时间戳

操作时间，记录在基于人工智能的简历筛选系统的执行时间中

管理员表（jianli_ADMIN） 字段名称 数据类型 长度 是否可以为空 默认值 说明

管理员 ID

智力

11

非空

自动递增

管理员ID，AI简历筛选系统管理员主键

管理员名称

字符型

50

非空

管理员姓名，用于AI简历筛选系统后台管理识别

管理员电子邮件

字符型

100

非空

基于AI的简历筛选系统系统通信及密码恢复的管理员邮箱

密码

字符型

255

非空

管理员密码，加密存储，保障AI简历筛选系统后台安全

核心信息表（jianli_CORE_INFO） 字段名称 数据类型 长度 是否可以为空 默认值 说明

信息编号

智力

11

非空

自动递增

核心信息ID，AI简历筛选系统的核心配置键

钥匙

字符型

50

非空

基于人工智能的简历筛选系统中识别特定配置项的关键字

价值

文本

非空

Value，存储AI简历筛选系统的配置信息

描述

字符型

255

配置说明，解释该配置在基于AI的简历筛选系统中的作用和意义

基于AI的简历筛选系统类图

基于AI的简历筛选系统前后台

基于AI的简历筛选系统前端登录地址：8080/login.jsp

人工智能简历筛选系统后台地址：8080/admin/login.jsp

基于AI的简历筛选系统测试用户cswork admin bishe密码123456

基于AI的简历筛选系统测试用例

1.测试案例ID：TC_基于AI的简历筛选系统_001 功能描述：用户登录 前置条件：用户已经注册 系统正常运行 测试步骤： 打开基于AI的简历筛选系统 管理系统首页 输入注册的用户名和密码 点击“登录”按钮 预期结果：用户登录成功，跳转至个人中心页面 2.测试案例ID：TC_基于AI的简历筛选系统_002 功能描述：添加基于AI的简历筛选系统 前置条件：用户已经登录，并有添加新项目的权限 系统显示基于AI的简历筛选系统管理界面 测试步骤： 在基于AI的简历筛选系统管理页面点击“添加”按钮，填写基于AI的简历筛选系统相关信息（如名称，描述等） 点击“保存”按钮 预期结果：基于AI的简历筛选系统信息保存成功，页面显示新添加的基于AI的简历筛选系统 3.测试案例ID：TC_基于AI的简历筛选系统_003 功能描述：基于AI的简历筛选系统搜索前提条件： 用户已登录 系统中至少有一条AI简历筛选系统记录 测试步骤： 在AI简历筛选系统搜索框中输入关键字，点击“搜索”或按回车键，预期结果： 显示包含该关键字的AI简历筛选系统列表。 4.测试用例ID：TC_AI简历筛选系统_004 功能描述：AI简历筛选系统删除 前提条件： 用户已登录简历筛选系统，且有删除权限， 系统中有可删除的AI简历筛选系统记录， 测试步骤： 在AI简历筛选系统列表中选中一条记录，点击“删除”按钮，确认操作， 预期结果： 该AI简历筛选系统记录从列表中移除，同时删除数据库中对应的记录，注意事项：

基于Springboot+Mysql的AI简历筛选系统源码下载汇总

在我的本科毕业论文《基于AI的简历筛选系统：JavaWeb技术在企业级应用的实践与探索》中简历筛选系统，我对基于AI的简历筛选系统的开发与实现进行了深入的研究。通过这个项目，我掌握了JavaWeb的核心技术，如Servlet、JSP、Hibernate，理解了MVC架构模式，并有效地运用在基于AI的简历筛选系统的实现中，此外还学会了如何使用Ajax实现页面免刷新交互，提升用户体验。在面对问题时，不仅锻炼了我解决复杂问题的能力，也加深了我对软件生命周期管理的理解。这次经历证明，基于AI的简历筛选系统的开发不仅是技术的应用，更是团队协作和项目管理能力的综合体现。