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个人视频游戏收藏追踪Web应用介绍

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下载需积分: 9 | 430KB | 更新于2025-09-02 | 185 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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标题“我的游戏库”指的是一款用于个人视频游戏收藏的Web应用程序。它允许用户跟踪他们拥有的视频游戏,并记录他们正在进行的游戏。这个应用程序被部署到生产环境,并且对来宾用户提供了有限的视图访问权限。 在描述中,提到了几个关键的技术点和功能: 1. 用户身份验证: 使用了Ruby on Rails的Devise Gem。Devise是一个灵活的Ruby on Rails引擎,它提供了用户身份验证所需的所有功能,包括注册、登录、会话管理等。它简单易用且可定制性强,能帮助开发者快速集成安全的用户认证系统到自己的应用程序中。 2. 数据库引擎: PostgreSQL被用作该应用程序的数据库后端。PostgreSQL是一种对象关系数据库系统,具有复杂查询、外键、触发器、视图等功能。与MySQL等其他数据库相比,PostgreSQL对ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)特性的支持更为严格。 3. CSS框架: 应用了Bulma,这是一个基于Flexbox的现代CSS框架。Bulma允许开发者快速布局网页,它提供了按钮、输入框、卡片、导航栏和其他各种UI组件的样式,可以轻松实现响应式设计。 4. 云存储: 应用了Active Storage和Cloudinary。Active Storage是Ruby on Rails的一部分,用于文件存储,支持本地存储和云存储服务。Cloudinary则是一个云服务,用于图像和视频的管理,提供图像优化、CDN分发等功能。 5. 响应式设计: 应用了屏幕尺寸响应,意味着无论用户是用手机、平板还是桌面浏览器访问这个Web应用程序,都能获得良好的视觉效果和布局适应。 6. Javascript功能: 提到了UI/UX交互功能,如交互式星级评分小工具和用于添加新视频游戏的浮动按钮。这些小工具通常使用Javascript或JavaScript库(如React、Vue或Angular等)来实现动态用户交互。 在安装和部署方面,这个Web应用程序使用Git作为版本控制系统,并提供了通过GitHub克隆项目到本地计算机的步骤。这是一个通用的版本控制系统,用于跟踪代码的更改并协作开发。 标签“Ruby”表明该应用程序是使用Ruby编程语言构建的,它是一种动态、反射式、面向对象的编程语言,它强调代码简洁性和易读性,是Ruby on Rails框架的开发语言。 最后,“my-game-library-main”是压缩包文件的名称,可能是指存档的主文件夹或项目名称。 总结起来,该“我的游戏库”应用程序是一个使用Ruby on Rails构建的Web应用程序,具备用户身份验证、数据库管理、响应式布局、云图像存储以及丰富的交互式前端功能。它支持跨平台的用户体验,并且提供了良好的视觉效果和用户交互功能。

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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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