基于 Java 的内容管理系统 Jspxcms

码农软件 · 软件分类 · 建站系统CMS · 2020-01-26 16:28:19

软件介绍

温馨提示:该项目已开放源码,用户在项目基础上的所有操作、修改须进行标记,并保留原项目版权说明。

Jspxcms是一个开源的、基于Java的内容管理系统(CMS),技术上选择JavaEE行业最先进、最主流、最稳定的技术,非常适合二次开发、功能扩展、插件开发。

特点

  • 以最小的工作量快速构建网站。

  • 追求最大的灵活性以适应各种使用场合。

  • 强大的功能满足各类网站的建站要求。

  • 性能优越、系统安全、运行稳定,最大限度的减少系统的维护时间。

后端技术

SpringBoot:提供了对Spring开箱即用的功能。简化了Spring配置,提供自动配置 auto-configuration功能。

Spring:是提供了IoC等功能,是目前最流行的Java企业级开发框架。

SpringMVC:MVC框架,使用方便,Bug较少。

JPA:持久化框架。属于JSR标准,JPA实现选择最常用的Hibernate。

SpringDataJPA:对JPA封装,大部分查询只需要在接口中写方法,而不需要实现改方法,极大开发效率。

QueryDSL:实现类型安全的JPA查询,使用对象及属性实现查询,避免编写jpql出现的拼错字符及属性名记忆负担。

FreeMarker:模板组件。

Shiro:安全组件。配置简便。

Lucene:全文检索组件。实现对中文的分词搜索。

Ehcache:缓存组件。主要用在JPA二级缓存、Shiro权限缓存。

Quartz:定时任务组件。

前端技术

jQuery:JavaScript库。

Bootstrap:响应式设计前端框架。

AdminLTE:后台管理平台开源框架。

jQuery UI:基于jQuery的UI框架。

jQuery Validation:基于jQuery的表单校验框架。

UEditor:Web富文本编辑器。

Editor.md:基于Markdown语法的Web文本编辑器。

ECharts:用于生成图标的组件。

My97DatePicker:日期组件。

zTree:树组件。

无侵入式二次开发:

支持无侵入式插件和二次开发,无需修改系统原有代码,即可无缝整合Entity、Service、Controller、功能菜单、权限、标签、国际化等功能。查看教程

可独立管理的站群:

支持多组织、多站点、独立管理的网站群,各个站点可以有独立的管理员,对本站用户、组织、模型、栏目等信息进行独立管理,互不干扰。

高并发:

jspxcms有近乎完美的性能表现,在没有做特殊优化、纯动态页下,支持高并发访问。

http://demo.jspxcms.com/ 测试结果简要描述:5000次请求,500次并发,全部成功,总耗时31.124秒,每秒处理160.65个请求,每个请求耗时6.225毫秒。

http://demo.jspxcms.com/node/40 测试结果简要描述:5000次请求,500次并发,全部成功,总耗时11.969秒,每秒处理417.73个请求,每个请求耗时2.394毫秒。

详细测试报告http://www.jspxcms.com/documentation/329.html

百万级数据支持:

很多cms在小数据量下可以运行的不错,但在日积月累的数据量增加,会让这些cms运行缓慢、不堪重负。

jspxcms在不需要任何特殊处理和优化的情况下,轻松支持百万级数据量,且在纯动态页访问的情况下,一样快速如飞。

百万级数据演示站:http://big.jspxcms.com/

全站静态化:

可以对所有的首页、栏目页、详细页做静态化处理,极大的提高网站负载能力。在数据量大的情况下,可以设置栏目列表前n页静态化(列表前几页访问量较大),n页后为动态页(列表页n页后较少人访问,可以使用动态页),避免生成静态页时耗费太多时间。

下载及演示:

下载地址:http://www.jspxcms.com/

演示站前台:http://demo.jspxcms.com/ 使用手机访问或者浏览器手机模式访问前台,会自动呈现手机页面。(如浏览器从PC模式切换到手机模式,需按F5刷新页面)

演示站后台:http://demo.jspxcms.com/cmscp/index.do

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数据挖掘导论

Pang-Ning Tan、Michael Steinbach、Vipin Kumar / 范明、范宏建 / 人民邮电出版社 / 2010-12-10 / 69.00元

本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材,由于独具特色,正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 ......一起来看看 《数据挖掘导论》 这本书的介绍吧!

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