💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
智能健身助手介绍
智能健身助手系统是一款基于uni-app+SpringBoot技术栈开发的综合性健身管理平台，采用前后端分离架构设计，支持微信小程序、安卓等多端访问。系统整合了用户管理、健身计划定制、健康饮食指导、健身视频教学、语音识别交互、商品信息管理、健身记录追踪、弹窗提醒服务等14个核心功能模块，为用户提供全方位的智能化健身体验。前端采用uni-app框架实现跨平台开发，确保在不同设备上的一致性体验；后端基于SpringBoot构建RESTful API服务，整合Spring、SpringMVC、Mybatis等组件，实现高效的业务逻辑处理和数据管理。系统支持Java和Python双版本后端实现，其中Java版本使用SpringBoot框架，Python版本采用Django框架，数据存储采用MySQL关系型数据库，确保数据的稳定性和可扩展性。通过语音识别技术，用户可以通过语音指令进行健身计划查询、运动记录等操作，提升了交互体验的便捷性。系统还集成了订单管理功能，支持健身相关商品的在线购买，形成了完整的健身生态服务链条。
智能健身助手统演示视频
智能健身助手演示图片
智能健身助手代码展示
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
@RestController
@RequestMapping("/api/fitness")
public class FitnessController {
public Dataset<Row> analyzeFitnessData() {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("FitnessDataAnalysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
Dataset<Row> fitnessData = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/fitness_db")
.option("dbtable", "fitness_records")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load();
Dataset<Row> userStats = fitnessData.groupBy("user_id")
.agg(spark.sql("avg(calories_burned) as avg_calories"),
spark.sql("sum(exercise_duration) as total_duration"),
spark.sql("count(*) as workout_count"));
Dataset<Row> recommendations = userStats.filter("avg_calories > 300 AND total_duration > 3600");
return recommendations.select("user_id", "avg_calories", "total_duration", "workout_count");
}
@PostMapping("/generatePlan")
public String generateFitnessPlan(@RequestParam Integer userId, @RequestParam String fitnessLevel) {
Dataset<Row> userData = analyzeFitnessData();
Dataset<Row> userRecord = userData.filter("user_id = " + userId);
String planType = "beginner";
if (userRecord.count() > 0) {
Row userStat = userRecord.first();
double avgCalories = userStat.getDouble(1);
long totalDuration = userStat.getLong(2);
if (avgCalories > 400 && totalDuration > 7200) {
planType = "advanced";
} else if (avgCalories > 250 && totalDuration > 3600) {
planType = "intermediate";
}
}
String exercises = generateExerciseList(planType, fitnessLevel);
String nutritionPlan = generateNutritionPlan(planType);
String completePlan = exercises + "||" + nutritionPlan;
saveFitnessPlan(userId, completePlan);
return "健身计划生成成功，计划类型：" + planType;
}
@PostMapping("/processVoice")
public String processVoiceCommand(@RequestParam Integer userId, @RequestParam String audioData) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("VoiceRecognition")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
Dataset<Row> voiceHistory = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/fitness_db")
.option("dbtable", "voice_records")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load();
String recognizedText = performSpeechRecognition(audioData);
String command = extractCommand(recognizedText);
String response = "";
if (command.contains("查看计划")) {
response = getFitnessPlanByUserId(userId);
} else if (command.contains("记录运动")) {
String exerciseInfo = extractExerciseInfo(recognizedText);
recordExercise(userId, exerciseInfo);
response = "运动记录已保存";
} else if (command.contains("播放视频")) {
String videoType = extractVideoType(recognizedText);
response = getRecommendedVideo(videoType);
}
saveVoiceInteraction(userId, recognizedText, response);
updateVoiceStatistics(userId, command);
return response;
}
@PostMapping("/analyzeRecords")
public String analyzeFitnessRecords(@RequestParam Integer userId) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("FitnessRecordsAnalysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
Dataset<Row> records = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/fitness_db")
.option("dbtable", "fitness_records")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load();
Dataset<Row> userRecords = records.filter("user_id = " + userId);
Dataset<Row> weeklyStats = userRecords.groupBy("week_of_year")
.agg(spark.sql("avg(calories_burned) as weekly_avg_calories"),
spark.sql("sum(exercise_duration) as weekly_total_duration"));
Dataset<Row> monthlyProgress = userRecords.groupBy("month")
.agg(spark.sql("count(*) as workout_frequency"),
spark.sql("avg(heart_rate) as avg_heart_rate"));
String improvementTrend = calculateImprovementTrend(weeklyStats);
String healthStatus = evaluateHealthStatus(monthlyProgress);
String recommendations = generatePersonalizedRecommendations(userRecords);
String analysisResult = improvementTrend + "||" + healthStatus + "||" + recommendations;
saveAnalysisResult(userId, analysisResult);
updateUserHealthScore(userId, healthStatus);
return "健身记录分析完成，进步趋势：" + improvementTrend;
}
}
智能健身助手文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
