以下是一个简化的xyz瓦片地图服务器示例，使用PostGIS和Node.js。

const express = require('express');
const { Pool } = require('pg');
const tilebelt = require('@turf/tilebelt');
const { getTile } = require('@mapbox/mbtiles');
 
const pool = new Pool({
  user: 'your_user',
  host: 'your_host',
  database: 'your_database',
  password: 'your_password',
  port: 5432,
});
 
const app = express();
const port = 3000;
 
app.get('/:z/:x/:y.png', async (req, res) => {
  const { z, x, y } = req.params;
  const tile = tilebelt.tileToBBOX([x, y, z]);
 
  try {
    const result = await pool.query(
      `
      SELECT ST_AsMVT(tile) AS mvt 
      FROM (
        SELECT
          ST_AsMVTGeom(geom, ST_MakeEnvelope(${tile[0]}, ${tile[1]}, ${tile[2]}, ${tile[3]}), 4096, 'geom') 
        FROM
          your_table
        WHERE
          ST_Intersects(
            ST_Transform(ST_MakeEnvelope(${tile[0]}, ${tile[1]}, ${tile[2]}, ${tile[3]), 3857), 
            geom
          )
      ) AS tile
      `
    );
 
    if (result.rows.length > 0) {
      const vectorTile = Buffer.from(result.rows[0].mvt, 'binary');
      res.set('Content-Type', 'application/x-protobuf');
      res.send(vectorTile);
    } else {
      res.status(404).send('Tile not found');
    }
  } catch (error) {
    console.error(error);
    res.status(500).send('Internal server error');
  }
});
 
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server is running at http://localhost:${port}`);
});

在这个示例中，我们使用了Express框架来处理HTTP请求，PostgreSQL的pg库来连接PostgreSQL数据库，以及tilebelt和@mapbox/mbtiles库来处理瓦片逻辑。

注意：

1. 示例中的your_user, your_host, your_database, 和 your_password需要替换为实际的数据库连接信息。
2. your_table需要替换为实际的PostGIS表名。
3. 使用ST\_AsMVT和ST\_MakeEnvelope函数生成矢量瓦片，这里假设表中有一个名为geom的几何列。
4. 应该对输入进行适当的验证和清理，以避免SQL注入攻击。

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class JacksonConfig {
 
    @Bean
    public ObjectMapper objectMapper() {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        
        // 配置自定义序列化行为
        // 例如，禁用默认的日期时间格式，使用自定义的格式
        mapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
        mapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        
        // 配置Java 8日期和时间的支持
        JavaTimeModule javaTimeModule = new JavaTimeModule();
        // 自定义日期格式
        javaTimeModule.addSerializer(LocalDate.class, new LocalDateSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd")));
        javaTimeModule.addSerializer(LocalDateTime.class, new LocalDateTimeSerializer(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")));
        mapper.registerModule(javaTimeModule);
        
        // 返回配置好的ObjectMapper实例
        return mapper;
    }
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用程序中配置ObjectMapper以自定义JSON序列化行为。它禁用了默认的时间戳格式，并启用了自定义日期格式的设置。同时，它展示了如何注册Java 8日期和时间API的支持，并为这些类型指定了自定义的序列化格式。这对于需要特定格式的JSON输出的应用程序来说是非常有用的。

由于问题描述不具体，我将提供一个使用Node.js、Vue和Element UI构建的简单电商购物个性化推荐系统的大致框架。

1. 后端：使用Node.js和Express框架。

const express = require('express');
const app = express();
 
// 使用MongoDB数据库
const mongoose = require('mongoose');
mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/shopping_recommender', { useNewUrlParser: true });
 
// 定义商品模型
const Product = mongoose.model('Product', new mongoose.Schema({
  name: String,
  price: Number,
  description: String,
  // 其他属性...
}));
 
app.get('/api/products', async (req, res) => {
  try {
    const products = await Product.find();
    res.json(products);
  } catch (err) {
    res.status(500).send('Error fetching products.');
  }
});
 
// 更多API端点...
 
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server running on port 3000');
});

2. 前端：使用Vue和Element UI。

<template>
  <div>
    <el-row>
      <el-col :span="6" v-for="product in products" :key="product.id">
        <el-card class="box-card">
          <div slot="header" class="clearfix">
            <span>{{ product.name }}</span>
            <el-button style="float: right; padding: 3px 0" type="text">添加到购物车</el-button>
          </div>
          <div class="text item">
            价格: {{ product.price }} 元
          </div>
          <div class="text item">
            描述: {{ product.description }}
          </div>
        </el-card>
      </el-col>
    </el-row>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      products: []
    };
  },
  created() {
    this.fetchProducts();
  },
  methods: {
    async fetchProducts() {
      try {
        const response = await this.$http.get('/api/products');
        this.products = response.data;
      } catch (error) {
        console.error('Error fetching products:', error);
      }
    }

在Golang中，你可以使用encoding/json标准库来处理JSON数据。以下是一些基本的JSON操作，包括编码（将结构体转换为JSON）和解码（将JSON转换为结构体）。

编码（结构体到JSON）:

package main
 
import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "log"
)
 
type Person struct {
    Name string `json:"name"`
    Age  int    `json:"age"`
}
 
func main() {
    person := Person{"Alice", 30}
    jsonData, err := json.Marshal(person)
    if err != nil {
        log.Fatalf("JSON marshaling failed: %s", err)
    }
    fmt.Printf("%s\n", jsonData)
}

解码（JSON到结构体）:

package main
 
import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "log"
)
 
type Person struct {
    Name string `json:"name"`
    Age  int    `json:"age"`
}
 
func main() {
    var jsonData = []byte(`{"name":"Bob","age":25}`)
    var person Person
 
    err := json.Unmarshal(jsonData, &person)
    if err != nil {
        log.Fatalf("JSON unmarshaling failed: %s", err)
    }
    fmt.Printf("%+v\n", person)
}

这些例子展示了如何在Golang中使用json.Marshal进行编码和使用json.Unmarshal进行解码。记得导入encoding/json包来使用这些函数。

import { Module, Global } from '@nestjs/common';
import { createClient } from 'redis';
import { RedisService } from './redis.service';
 
@Global() // 使服务全局可用
@Module({
  providers: [RedisService],
  exports: [RedisService],
})
export class RedisModule {}
 
// redis.service.ts
import { Inject, Injectable, OnModuleInit } from '@nestjs/common';
import { createClient, RedisClientType } from 'redis';
 
@Injectable()
export class RedisService implements OnModuleInit {
  private client: RedisClientType;
 
  async onModuleInit() {
    this.client = createClient();
    await this.client.connect();
  }
 
  // 定义你的存取方法
  async set(key: string, value: any) {
    return this.client.set(key, value);
  }
 
  async get(key: string) {
    return this.client.get(key);
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个全局的RedisModule，它提供了一个RedisService，该服务在模块初始化时建立了与Redis的连接，并定义了set和get方法来存取数据。这样，我们就可以在任何需要的地方注入RedisService来使用Redis功能了。

由于提供的代码段过于简略，并且涉及到的内容较多，我将提供一个简化的示例，展示如何在Node.js后端使用Express框架搭建API，以及如何在Vue前端使用Element UI框架创建一个简单的页面。

后端代码（Node.js + Express）:

const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;
 
app.get('/api/greeting', (req, res) => {
  const name = req.query.name || 'World';
  res.json({ message: `Hello, ${name}!` });
});
 
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server listening at http://localhost:${port}`);
});

前端代码（Vue.js + Element UI）:

<template>
  <div>
    <el-input v-model="input" placeholder="Enter your name"></el-input>
    <el-button @click="greet">Greet</el-button>
    <p>{{ message }}</p>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      input: '',
      message: ''
    };
  },
  methods: {
    greet() {
      this.$http.get('/api/greeting?name=' + this.input)
        .then(response => {
          this.message = response.data.message;
        })
        .catch(error => {
          console.error('There was an error!', error);
        });
    }
  }
};
</script>

在这个例子中，后端运行在3000端口，提供了一个简单的API接口/api/greeting，前端页面使用Element UI的输入框和按钮来获取用户输入，并通过Vue的HTTP客户端发送请求到后端API，接收响应并展示结果。这个例子展示了前后端交互的基础，但在实际应用中，你需要实现更复杂的功能，包括用户认证、错误处理、数据库交互等。

import psycopg2
import json
 
# 连接到PostgreSQL数据库
conn = psycopg2.connect(
    dbname="your_db_name", 
    user="your_username", 
    password="your_password", 
    host="your_host"
)
cur = conn.cursor()
 
# 读取原始GeoJSON文件
with open('input.geojson', 'r') as f:
    data = json.load(f)
 
# 修改GeoJSON数据中的字段类型
# 假设我们要修改的是features数组中每个元素的某个字段
for feature in data['features']:
    feature['properties']['your_field'] = str(feature['properties']['your_field'])
 
# 将修改后的GeoJSON数据转换为JSON格式字符串
data_str = json.dumps(data)
 
# 准备替换数据库中的数据
cur.execute("""
    DELETE FROM your_table;
    INSERT INTO your_table (geom)
    SELECT
        ST_SetSRID(
            ST_GeomFromGeoJSON(%s::json),
        )
    ;
""", (data_str,))
 
# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

在这个代码实例中，我们首先连接到PostgreSQL数据库，然后读取原始的GeoJSON文件并将其加载到变量data中。接下来，我们通过遍历data['features']数组，修改特定字段的类型。之后，我们将修改后的GeoJSON数据转换为JSON格式的字符串，准备好插入到数据库中。最后，我们执行SQL语句来删除旧数据并插入新数据，然后关闭数据库连接。这个例子假设你已经有了一个名为your_table的PostGIS表，它有一个名为geom的列用来存储GeoJSON数据。

这是一个使用Node.js、Vue和Element UI构建的摄影艺术作品分享工作室管理系统的高级代码示例。由于篇幅限制，以下仅展示如何使用Express.js设置RESTful API和Vue组件的核心部分。

后端设置（Node.js + Express）:

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const app = express();
 
// 使用JSON解析器
app.use(bodyParser.json());
 
// 使用静态文件中间件
app.use(express.static('public'));
 
// 创建API路由
app.get('/api/works', (req, res) => {
  // 假设有一个works数组来模拟作品数据
  const works = [/* 作品数据 */];
  res.json(works);
});
 
// 启动服务器
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000');
});

前端Vue组件示例：

<template>
  <div>
    <el-table :data="works" style="width: 100%">
      <el-table-column prop="title" label="作品名称"></el-table-column>
      <el-table-column prop="artist" label="艺术家"></el-table-column>
      <!-- 其他列 -->
    </el-table>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      works: []
    };
  },
  created() {
    this.fetchWorks();
  },
  methods: {
    fetchWorks() {
      // 假设API地址为'/api/works'
      this.axios.get('/api/works')
        .then(response => {
          this.works = response.data;
        })
        .catch(error => {
          console.error('There was an error fetching the data', error);
        });
    }
  }
};
</script>

在这个例子中，我们创建了一个简单的API路由来模拟获取作品数据，并在Vue组件中使用axios来发送HTTP GET请求，并将获取到的数据赋值给组件的works数据属性，然后通过模板语法将其渲染到表格中。

请注意，这只是一个示例，实际应用中你需要根据自己的数据库和业务逻辑来实现API端点和数据处理。

在Vue 3中使用CryptoJS进行加密，并在Spring Boot后端使用Java进行解密，你需要确保使用相同的算法和密钥。以下是一个简单的例子：

Vue 3 (前端):

首先，确保你已经安装了CryptoJS:

npm install crypto-js

然后，使用CryptoJS进行加密:

import CryptoJS from 'crypto-js';
 
const secretKey = 'your-secret-key'; // 密钥应该是保密的，不应该在前端代码中硬编码
const message = 'Hello, World!'; // 需要加密的数据
 
const encryptedData = CryptoJS.AES.encrypt(message, secretKey).toString();

Spring Boot (后端):

在Spring Boot中，你可以使用以下代码进行解密：

import org.springframework.util.Base64Utils;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import java.util.Arrays;
import java.util.Base64;
 
public class Decryptor {
 
    private static final String ALGORITHM = "AES";
 
    public static String decrypt(String encryptedData, String secretKey) throws Exception {
        SecretKeySpec spec = new SecretKeySpec(secretKey.getBytes(), ALGORITHM);
        Cipher cipher = Cipher.getInstance(ALGORITHM);
        cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, spec);
 
        byte[] original = cipher.doFinal(Base64.getDecoder().decode(encryptedData));
 
        return new String(original);
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String encryptedData = "YourEncryptedData"; // 接收从前端发送的加密数据
        String secretKey = "your-secret-key"; // 与前端使用的密钥相同
 
        String decryptedData = decrypt(encryptedData, secretKey);
        System.out.println(decryptedData);
    }
}

确保secretKey在前端和后端是相同的，并且在实际应用中，密钥应该安全地管理和存储，不要硬编码在源代码中。

注意：这个例子仅用于演示目的，实际应用中应该使用更安全的加密方法和密钥管理策略。

import redis.clients.jedis.Jedis;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 
// 假设有一个简单的User类
class User {
    public String name;
    public int age;
 
    // 构造函数、getter和setter省略
}
 
public class RedisJsonExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建Jedis实例连接到Redis服务器
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
 
        // 创建User对象
        User user = new User();
        user.setName("张三");
        user.setAge(30);
 
        // 使用Jackson库将User对象转换为JSON字符串
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        String userJson = mapper.writeValueAsString(user);
 
        // 将JSON数据存储到Redis中
        jedis.set("user:100", userJson);
 
        // 从Redis中读取JSON数据
        String storedUserJson = jedis.get("user:100");
 
        // 将JSON字符串转换回User对象
        User storedUser = mapper.readValue(storedUserJson, User.class);
 
        // 输出结果
        System.out.println("存储前: " + user);
        System.out.println("存储后: " + storedUser);
 
        // 关闭Jedis连接
        jedis.close();
    }
}

这段代码展示了如何在Java中使用Jedis客户端和Jackson库来存储和检索JSON格式的数据。首先创建了一个Jedis实例连接到Redis服务器，然后使用ObjectMapper将一个User对象序列化为JSON字符串，并存储到Redis中的一个键（key）。接着从Redis中读取这个键的值，并将JSON字符串反序列化回User对象。最后，输出存储前后的对象信息，并关闭Jedis连接。