教你怎么用 nginx 部署 vue 项目#nginx #vue #程序员

vue项目可以部署到九牛云吗?

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发布时间:2026-05-20 10:58
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第一步:购买云服务器
2核2G + CentOS7即可 
第二步:开放安全组
开放22、8080、3306端口 
第三步:安装Java
java -version 
第四步:安装MySQL
mysql -uroot -p 
第五步:项目打包
mvn clean package 
第六步:启动项目
nohup java -jar xxx.jar & 
第七步:解决404问题
配置/upload静态资源映射🔥
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技术栈:Vue3+ElementUI Plus+Flask+PyTorch+SpringBoot3+MybatisPlus+Qwen+DeepSeek+Neo4j
项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档)
主要功能:
用户端功能
商品浏览:商品列表、详情查看、搜索筛选
个性化推荐:基于用户行为的智能推荐
智能对话:AI助手对话式商品推荐
用户行为:收藏、点赞、评论、购买记录
管理端功能
用户管理:用户信息查看、状态管理
商品管理:商品CRUD操作、分类管理
知识图谱管理:数据同步、图谱可视化、统计分析
核心推荐功能
协同过滤推荐:基于用户相似性的推荐
内容推荐:基于商品内容相似性的推荐
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    项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档)
    主要功能:
    用户端功能
    商品浏览:商品列表、详情查看、搜索筛选
    个性化推荐:基于用户行为的智能推荐
    智能对话:AI助手对话式商品推荐
    用户行为:收藏、点赞、评论、购买记录
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    用户管理:用户信息查看、状态管理
    商品管理:商品CRUD操作、分类管理
    知识图谱管理:数据同步、图谱可视化、统计分析
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  • 基于YOLO和多模态大语言模型的智慧校园暴力检测系统 基于YOLO和多模态大语言模型的智慧校园暴力检测系统 基于YOLO和多模态大语言模型的智慧校园暴力检测系统(vue+springboot+AI)
基于YOLO和多模态大语言模型的智慧校园暴力检测系统
一、技术栈:Vue3+ElementUI Plus+Flask+PyTorch+SpringBoot3+MybatisPlus+Qwen-VL+YOLO+OpenCV
二、项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档)。
三、核心特性
1.实时AI智能分析:暴力行为检测
2.多场景适应:覆盖教室、走廊、操场、食堂等校园核心区域
3.自动记录证据:画面截取和保存,便于事后追溯
4.多级预警机制:即时弹窗提醒、目标画面截取,确保及时响应
5.智能群组检测:识别人员聚集情况,分析群体行为模式
6.权限管理:管理员和普通用户分级权限控制
四、技术创新点
1. 多模态AI融合:结合YOLO目标检测和大语言模型,实现"视觉感知+语义理解"的双重检测机制
2. 实时流处理:基于WebSocket的实时视频流分析,支持多路并发检测
3. 群体行为分析:通过算法识别人员群组,重点监控群体异常行为
4. 智能预警系统:多级风险评估,减少误报率,提高检测准确性
    08:18
    基于YOLO和多模态大语言模型的智慧校园暴力检测系统 基于YOLO和多模态大语言模型的智慧校园暴力检测系统 基于YOLO和多模态大语言模型的智慧校园暴力检测系统(vue+springboot+AI)
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    一、技术栈:Vue3+ElementUI Plus+Flask+PyTorch+SpringBoot3+MybatisPlus+Qwen-VL+YOLO+OpenCV
    二、项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档)。
    三、核心特性
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    2.多场景适应:覆盖教室、走廊、操场、食堂等校园核心区域
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  • 基于AI大模型的智能动物健康监测系统 基于AI大模型的智能动物健康监测系统 基于vue+springboot+AI的智能动物健康监测系统
基于DeepSeek和Yolov8-12的智能动物健康监测系统
一、技术栈:Vue3+ElementUI Plus+Flask+PyTorch+SpringBoot3+MybatisPlus+Qwen-VL+DeepSeek+YOLO+OpenCV
二、项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档)。
三、核心特色
1.实时视频监控:支持多路RTSP摄像头同时监控,提供1/4/9宫格显示模式
2.AI行为识别:基于YOLO v8 到 v12的深度学习模型,自动识别动物的关键行为
3.智能健康分析:集成大语言模型(LLM),提供专业的健康状态评估和建议
4.目标跟踪系统:采用BoTSORT算法,实现动物个体的跟踪和行为记录
5.多用户权限管理:支持管理员和普通用户角色,数据权限隔离
6.数据可视化分析:提供丰富的图表展示,包括行为分布、时间统计等
    07:51
    基于AI大模型的智能动物健康监测系统 基于AI大模型的智能动物健康监测系统 基于vue+springboot+AI的智能动物健康监测系统
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    一、技术栈:Vue3+ElementUI Plus+Flask+PyTorch+SpringBoot3+MybatisPlus+Qwen-VL+DeepSeek+YOLO+OpenCV
    二、项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档)。
    三、核心特色
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    2.AI行为识别:基于YOLO v8 到 v12的深度学习模型,自动识别动物的关键行为
    3.智能健康分析:集成大语言模型(LLM),提供专业的健康状态评估和建议
    4.目标跟踪系统:采用BoTSORT算法,实现动物个体的跟踪和行为记录
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