基于Spring Boot实现的社区医院管理系统旨在提升社区医院的运营效率和医疗服务质量。以下是该系统的主要功能描述: 患者信息管理:系统支持患者基本信息的录入、编辑和查询,包括病历记录、过敏史、就诊历史等,为医生提供全面的患者信息。 医生工作站:医生可以通过系统查看患者预约信息、开具处方、录入诊断结果等,提高工作效率。 预约挂号管理:患者可以在线预约挂号,选择医生和就诊时间,减少现场排队等待时间。 药品管理:系统实现药品的入库、出库、库存查询和过期预警,确保药品供应充足且安全有效。 收费与账单管理:系统自动计算患者的诊疗费用,支持多种支付方式,并提供详细的账单查询功能。 报表统计与分析:系统能够生成各类统计报表,如患者就诊量、医生工作量、药品销售情况等,为医院管理提供数据支持。 系统权限与安全:系统采用严格的权限管理机制,确保不同用户只能访问和操作其权限范围内的内容。同时,系统具备数据备份和恢复功能,保障数据安全。 该系统基于Spring Boot框架构建,具有良好的可扩展性和稳定性,能够满足社区医院日常管理的需求,提升医疗服务质量和患者满意度。
2024-10-22 14:23:07 25MB Java 论文
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标题中的“vb6.0编写的modbus CRC计算器”指的是使用Visual Basic 6.0(VB6.0)编程语言开发的一个工具,该工具能够计算Modbus协议中的CRC校验码。Modbus是一种广泛应用于工业自动化领域的通信协议,用于设备间的串行通信。CRC(Cyclic Redundancy Check,循环冗余校验)是一种常用的错误检测机制,通过计算数据的校验和来检查数据传输过程中的错误。 描述中提到,这个CRC计算器是“自己编写的”,意味着它是个人或开发者原创的作品,且具有简洁的用户界面,适合初学者学习使用。这表明该程序可能没有复杂的设置和选项,而是以直观的方式展示如何进行CRC计算。 标签中的关键词进一步细化了这个项目的焦点: 1. `vb`:指的是Visual Basic,一个流行的微软开发的编程环境,用于创建Windows应用程序。 2. `modbus`:是上述提到的通信协议,常用于PLC(可编程逻辑控制器)和其他工业设备之间的通信。 3. `crc`:即循环冗余校验,是数据传输中的错误检测方法。 4. `计算器`:表明这是一个用于计算特定类型校验码的应用。 5. `单片机`:通常与嵌入式系统相关,可能暗示这个CRC计算器可以被集成到使用单片机的项目中,以实现对Modbus通信的错误检测。 压缩包内的文件名称列表提供了关于程序组成的信息: 1. `工程1.exe`:这是VB6.0项目编译后的可执行文件,用户可以直接运行来使用CRC计算器。 2. `Form1.frm`:这是VB6.0中窗体的设计文件,包含了用户界面的所有元素,如按钮、文本框等。 3. `MSSCCPRJ.SCC`:这是一个版本控制系统文件,通常与Microsoft Visual SourceSafe关联,用于跟踪代码的版本和更改。 4. `工程1.vbp`:VB6.0的工程文件,包含了项目的整体信息,如引用、窗体和模块列表等。 5. `工程1.vbw`:保存了项目的工作空间状态,包括窗口的位置和大小等。 综合这些信息,我们可以理解这个项目是一个使用VB6.0编写的简单Modbus CRC计算器,包含源代码,可供初学者学习和研究。它可以帮助用户在进行Modbus通信时验证数据的完整性,确保信息正确无误地传输。通过查看和分析源代码,学习者可以了解如何实现CRC算法,以及如何在VB6.0环境中创建用户界面并与之交互。对于那些对单片机编程或工业自动化有兴趣的人来说,这是一个实用的学习资源。
2024-10-21 07:25:10 7KB modbus crc 计算器
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在计算机科学领域,数字图像处理和模式识别是两个至关重要的概念,它们在视觉计算、人工智能、机器学习等多个领域都有广泛的应用。Visual C++作为一种强大的编程工具,被广泛用于开发图像处理和模式识别软件。本篇文章将深入探讨这些知识点,并结合提供的代码资源进行详细解析。 一、数字图像处理基础 数字图像处理涉及到对图像数据的获取、预处理、分析和解释。在Visual C++中,我们可以使用OpenCV(开源计算机视觉库)来实现这些功能。OpenCV提供了丰富的API,支持图像读取、显示、转换、滤波、边缘检测等操作。 1. 图像读取与显示:使用`cv::imread()`函数读取图像,`cv::imshow()`函数显示图像。 2. 图像转换:包括颜色空间转换(如BGR到灰度、HSV等)和图像尺寸调整。 3. 图像滤波:例如高斯滤波(`cv::GaussianBlur()`),可以消除噪声并平滑图像。 4. 边缘检测:Canny算法(`cv::Canny()`)是常用的一种边缘检测方法,可找出图像中的显著边缘。 二、模式识别 模式识别是让计算机理解并分类图像中不同的特征或对象。它通常包括特征提取、分类器设计和训练等步骤。 1. 特征提取:如SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)和HOG(方向梯度直方图)等,都是常见的图像特征描述符,用于描述图像中的关键点。 2. 分类器设计:常用的有支持向量机(SVM)、决策树、随机森林以及神经网络等。SVM在图像分类中表现优秀,`cv::ml::SVM`是OpenCV中的实现。 3. 训练与测试:利用训练集对分类器进行训练,然后在测试集上评估其性能。 三、Visual C++与OpenCV的结合 在Visual C++项目中集成OpenCV,首先需要下载并安装OpenCV库,然后配置项目的附加库目录和包含目录,确保编译器能找到相应的头文件和库文件。在源代码中,通过#include "opencv2/opencv.hpp"引入必要的模块。 四、代码实践 提供的压缩包中的代码可能包含示例程序,演示如何使用Visual C++和OpenCV进行图像处理和模式识别。例如,一个简单的图像分类应用可能包括以下步骤: 1. 读取图像并进行预处理(如归一化、尺寸调整)。 2. 提取图像特征,如SIFT或HOG特征。 3. 使用已训练好的分类器对特征进行分类。 4. 输出分类结果。 为了深入了解这些代码,你需要仔细阅读并理解每个函数的作用,查看它们如何与OpenCV库交互,并尝试运行和修改代码,以加深对图像处理和模式识别的理解。 总结,Visual C++结合OpenCV库为数字图像处理和模式识别提供了强大的工具。通过学习和实践,开发者可以创建复杂的图像分析和识别系统,应用于各种实际场景,如自动驾驶、医学成像、安全监控等。提供的代码资源是宝贵的自学材料,可以帮助你快速掌握这一领域的核心技能。
2024-10-20 23:44:32 47.98MB 图像处理
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华南农业大学,毕业设计-实现一个类似美颜相机(美图秀秀应用)的 Android app+源代码+文档说明 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
2024-10-20 16:11:36 20.04MB 毕业设计 android
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在本项目中,"kaggle泰坦尼克号python的所有实验代码以及实验报告"是一个针对著名数据科学竞赛——Kaggle的泰坦尼克号生存预测挑战的完整学习资源。这个项目包含了使用Python编程语言进行数据分析、特征工程和机器学习模型构建的全过程。以下是基于这个主题的详细知识点讲解: 1. **Python基础**:Python是数据科学中广泛使用的编程语言,它的语法简洁,易于学习。在泰坦尼克号项目中,Python用于读取、清洗、处理和分析数据。 2. **Pandas库**:Pandas是Python的一个重要数据处理库,用于数据清洗、整理和分析。在这里,它被用来加载CSV数据,进行数据类型转换,缺失值处理,以及数据子集的筛选。 3. **NumPy**:NumPy提供了高效的多维数组操作,对于计算和统计分析非常有用。在泰坦尼克号项目中,可能用于计算统计量,如平均值、中位数等。 4. **Matplotlib和Seaborn**:这两个库用于数据可视化,帮助理解数据分布和模型结果。例如,它们可以用于绘制乘客年龄、性别、票价等特征的直方图,以及生存率与这些特征的关系图。 5. **Scikit-learn**:这是Python中的机器学习库,包含多种监督和无监督学习算法。在这个项目中,可能会用到Logistic Regression、Decision Trees、Random Forest、Support Vector Machines等算法来预测乘客的生存情况。 6. **特征工程**:这是数据分析的关键步骤,包括创建新特征(如家庭成员数量、票价等级等)、编码类别变量(如性别、船舱等级)以及处理缺失值。 7. **模型训练与评估**:使用训练集对模型进行拟合,然后使用验证集或交叉验证来评估模型性能。常见的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线。 8. **模型调优**:通过调整模型参数(如决策树的深度、随机森林的树的数量)来提高模型的预测能力。此外,也可能使用网格搜索、随机搜索等方法进行参数优化。 9. **Ensemble Learning**:可能采用集成学习方法,如Bagging、Boosting,将多个模型的预测结果组合起来,以提高最终预测的准确性。 10. **实验报告**:实验报告会详细记录整个分析过程,包括数据介绍、问题定义、方法选择、模型构建、结果解释和未来改进的方向。它可以帮助读者理解分析思路,评估研究的可靠性和有效性。 通过这个项目,初学者不仅可以学习到数据科学的基本流程,还能深入理解如何在实际问题中应用Python和机器学习技术。同时,这也是一个提升数据可视化、问题解决能力和项目管理技巧的好机会。
2024-10-19 17:42:38 2.35MB python
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# 16e数据库 这个数据库是一个用于存储和管理16e数据的系统。它包含了广泛的信息,包括16e的名称、描述、编号、版本、创建日期和修改日期等。 此外,该数据库还包括每个16e的详细信息和相关文档。其中,详细信息包含了16e的用途、特点、优点和缺点等方面的信息,可以帮助用户更好地了解16e。相关文档包括了16e的说明书、测试报告、使用指南等,方便用户查阅。 用户可以使用该数据库来查找、筛选和排序16e数据。比如,用户可以通过输入16e的名称或编号来查找特定的16e;也可以通过筛选器筛选出符合特定要求的16e,例如,筛选出适用于某个行业的16e等;还可以通过排序器将16e数据按照特定的顺序进行排列,例如,按照16e的创建日期或编号进行排序等。 此外,用户还可以通过该数据库将16e数据导出到其他应用程序中。导出的方式包括了复制、导出为CSV文件等多种方式,方便用户在其他应用程序中使用16e数据。 综上所述,该数据库的使用非常方便,可以帮助用户更好地管理16e数据,并且提高了16e的使用效率和准确性。 以下内容为示例 ::: 16e数据库是一个专为管理和存储16e数据设计的系统,它涵盖了16e的各种关键属性,如名称、描述、编号、版本信息、创建日期和修改日期等基础信息。除此之外,数据库还提供了每个16e的详细描述,包括其用途、特性、优势和不足,这些信息有助于用户全面理解16e的功能和适用场景。相关的文档资料,如说明书、测试报告和使用指南等,进一步增强了用户对16e的了解和使用。 为了提高用户体验,16e数据库提供了多种检索和操作功能。用户可以通过输入16e的名称或编号精确查找所需的数据,或者利用筛选功能选择满足特定条件的16e,比如针对特定行业。此外,排序功能允许用户按不同字段(如创建日期或编号)对16e数据进行排序,便于管理和分析。数据库还支持数据导出,用户可以选择复制或者将数据导出为CSV文件,方便在其他应用程序中继续使用。 从技术实现的角度来看,这个16e数据库使用C语言编写。在提供的代码示例中,可以看到主要定义了两个结构体:E16和E16Database。E16结构体用于封装单个16e实例的所有信息,包括字符串类型的名称、描述、版本、创建和修改日期,以及文档的简短描述。E16Database结构体则用于存储多个E16实例,同时记录数据库的大小。add_e16函数用于向数据库添加新的16e实例,而init_e16_db函数则用于初始化一个空的16e数据库。 在main函数中,创建了两个E16实例(e16_1和e16_2),分别代表服务于不同行业的16e版本,然后通过调用add_e16函数将它们添加到数据库中。输出数据库的大小,展示了基本的数据库操作流程。 通过这种方式,16e数据库不仅实现了数据的存储,还提供了丰富的查询和操作功能,为用户管理和使用16e数据提供了便利,提升了工作效率和数据处理的准确性。使用C语言开发数据库代码,能够充分利用C语言的高效性和灵活性,适应各种复杂的存储需求。同时,这种实现方式也体现了软件工程中的模块化设计思想,使得代码易于维护和扩展。
2024-10-19 03:15:44 12KB
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通过逆向强化学习推断足球进攻与防守明智决策背后的意图 论文代码:运用逆向强化学习推断足球进攻/防守游戏明智决策背后的意图 该存储库包含从wyscout足球日志中生成状态和动作的批处理环境,其中包含在整个七场比赛(西甲,意甲)整个赛季的所有比赛中发生的所有时空事件(传球,射门,犯规等) ,德甲联赛,英超联赛,联赛1强,FIFA世界杯2018年,UEFA欧洲杯2016年)。 数据集在线提供: : 应用GIRL算法,并根据他们的进攻或防守意愿将团队专家聚类。
2024-10-17 18:49:20 22.97MB Python
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网卡代码56修复工具.exe
2024-10-17 14:20:12 2.75MB
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nv3041a芯片初始化代码,1.BOE4.3 _G8.5( GV043WQQ-N10)-IPS panel 专用
2024-10-17 13:04:12 8KB
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《BL0942电能计量芯片驱动代码详解与移植指南》 在现代电子设备设计中,电能计量芯片起着至关重要的作用,它们能够精确地测量电流、电压和功率等参数,为能源管理和节能提供了基础。BL0942是一款高效、精准的电能计量芯片,广泛应用于智能电网、智能家居以及工业自动化等领域。本文将详细介绍BL0942的驱动代码,解析其低层库(LL库)和移植方法,并提供CUUBEMX配置文件的使用指南。 驱动代码是连接硬件与软件的关键,它负责初始化和控制BL0942芯片,使其能够正常工作。BL0942的驱动代码通常包括初始化设置、数据读取、中断处理等功能。详细的注释使得开发者能更容易理解代码逻辑,快速上手。注释会解释每个函数的作用、参数含义以及操作步骤,这对于理解和调试代码非常有帮助。 LL库,即Low-Level Library,是驱动代码的核心部分,它封装了与硬件交互的底层细节。对于BL0942,LL库可能包含初始化寄存器、设置采样频率、配置中断等函数。这些函数直接操作芯片的寄存器,确保数据准确无误地读取和写入。通过使用LL库,开发者可以避免直接处理繁琐的硬件细节,提高开发效率。 CUUBEMX是STM32生态系统中的一个强大工具,用于自动配置项目中的外设和引脚。在BL0942驱动代码中,附带的CUUBEMX文件使得开发者能够轻松配置STM32微控制器与BL0942的连接,包括GPIO、SPI或I2C通信接口的设置。只需在CUUBEMX环境中导入这个配置文件,系统会自动生成相应的初始化代码,大大简化了移植过程。 移植驱动代码到新的平台时,主要考虑以下几点: 1. **硬件接口匹配**:确保目标平台的GPIO、SPI或I2C接口与BL0942兼容,并正确配置。 2. **时序兼容性**:检查BL0942所需的时序要求,如时钟速度、数据传输速率等,确保新平台能满足。 3. **中断处理**:如果驱动代码中包含中断服务程序,需要确认目标平台支持相应的中断源,并正确设置中断向量。 4. **电源管理**:根据目标平台的电源特性,调整BL0942的电源管理设置,如唤醒和睡眠模式。 5. **调试支持**:利用目标平台的调试工具,如JTAG或SWD,进行代码调试。 在实际应用中,开发者可能还需要根据具体需求对驱动代码进行优化,例如增加数据滤波、提高采样精度或实现远程通信功能。此外,为了提高系统稳定性,还需要对驱动代码进行充分的测试,确保在各种工况下都能稳定运行。 总结,BL0942驱动代码的详细注释、LL库和CUUBEMX配置文件为开发者提供了便利,使得BL0942的使用和移植变得更加容易。通过深入理解这些内容,我们可以快速地将BL0942集成到自己的项目中,实现精确的电能计量功能。
2024-10-17 11:29:49 11.52MB 电能计量芯片
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