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随着我国老龄化社会的到来，养老问题逐渐成为社会关注的焦点。开发一款高效、易用的养老院管理系统显得尤为重要。基于Springboot与Vue技术的养老院管理系统正是针对这一需求而设计的，旨在通过技术手段提高养老院的管理效率和服务质量。 Springboot作为Java社区的主流框架，以其轻量级、独立部署和简化配置等特性广受欢迎。它能够快速搭建项目，并且与Spring生态完美融合，为开发企业级应用提供了便利。Vue则是前端开发领域的一颗新星，它以数据驱动和组件化的思想，简化了复杂单页面应用的开发。Springboot与Vue的结合，使得前后端分离的开发模式得以顺利实现，前端负责展示和用户交互，后端负责数据处理和业务逻辑。 在本系统中，Springboot主要负责搭建后端服务框架，提供RESTful API接口供前端调用，实现数据的增删改查等操作。它通过整合MyBatis等持久层框架，可以方便地连接数据库，操作数据。同时，Springboot提供的Spring Security安全框架能够确保系统的数据安全和权限控制，防止未经授权的访问。 Vue则负责构建用户界面，通过其响应式的数据绑定和组件化开发，可以快速构建出动态的用户界面。利用Vue Router可以管理前端路由，根据用户操作显示不同的页面组件。配合Vuex进行状态管理，保证应用中各个组件间数据的一致性和同步。Vue还能够与各种前端工具和库（如Axios、Element UI等）协同工作，为用户提供友好的操作界面和交互体验。 系统的主要功能模块可能包括：用户管理、老人信息管理、床位管理、服务预约、健康监测、费用管理等。用户管理模块负责管理养老院工作人员的账号信息，老人信息管理模块则记录老人的基本信息、健康状况、亲属信息等，床位管理模块可以查看床位的使用状态、调整床位分配，服务预约模块方便家属为老人预约院内服务，健康监测模块记录老人的日常健康数据，费用管理模块处理老人的住宿费、餐饮费等各项费用的计算与收取。 在开发过程中，还应注重系统的性能优化，如前后端的交互优化、数据库的查询优化、缓存策略的应用等，以提升系统运行效率和用户体验。同时，系统应具备良好的扩展性和维护性，为将来的功能更新和系统升级打下基础。 基于Springboot与Vue技术的养老院管理系统是一个综合性的解决方案，它不仅能够提高养老院的管理效率，还能够增强老人和家属的满意度，对于应对我国老龄化社会挑战具有重要的现实意义。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL软件构建基于汉宁窗调制正弦信号的多层结构超声检测模型的方法和技术要点。首先解释了为何选择汉宁窗调制正弦波作为激励信号及其具体实现方式，包括信号的时间窗设计、频率设定等关键参数的选择依据。接着探讨了如何将此信号应用于固体力学场中进行超声激励，强调了边界条件设置（如指定位移）、网格划分策略以及求解器配置等方面的具体操作步骤。此外，还讨论了仿真结果的后处理方法，如通过FFT变换分析频域特征，以帮助识别潜在的材料缺陷。文中不仅提供了详细的理论背景支持，还分享了许多实践经验，如针对不同材料特性的优化建议。 适用人群：从事超声检测研究的技术人员、工程领域的研究生及以上学历的研究者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂多层材料结构进行无损检测的应用场合，旨在提高检测精度并减少误判的可能性。主要目标是为用户提供一套完整的解决方案，从模型建立到数据分析，确保能够准确地评估材料内部状况。 其他说明：文中提到的一些技术细节（如网格划分、边界条件处理）对于获得可靠的仿真结果至关重要。同时，作者也指出了一些常见错误及应对措施，有助于初学者避开陷阱。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

# 基于ROS和g2o框架的TEB局部路径规划器 ## 项目简介 本项目是一个基于ROS（机器人操作系统）和g2o优化框架的局部路径规划器，名为TEB（Timed Elastic Band）局部路径规划器。该项目主要用于移动机器人的导航任务，通过优化机器人的轨迹来实现高效、安全的局部路径规划。 ## 项目的主要特性和功能 1. 路径规划优化使用g2o框架进行轨迹优化，支持多种约束条件，包括障碍物避碰、速度限制、加速度限制、路径最短、机器人运动学模型等。 2. 动态障碍物处理能够处理动态障碍物的移动，并实时更新路径规划。 3. 可视化支持提供丰富的可视化功能，包括路径、障碍物、机器人模型等的可视化。 4. 多轨迹管理支持多轨迹的管理和优化，选择最佳轨迹进行执行。 5. 速度和姿态控制提供精确的速度和姿态控制，确保机器人按照规划的路径平稳移动。 6. 路径规划图构建通过图搜索算法构建路径规划图，支持深度优先搜索和概率路线图方法。 ## 安装使用步骤

基于飞蛾扑火算法的电动汽车充电策略优化：实现高效有序充电以降低目标函数与成本,电力系统 电动汽车 新能源汽车 充电优化算法 基于飞蛾扑火算法的电动汽车群有序充电优化 使用飞蛾扑火算法求解一个充电策略优化问题。 目标是找到电动汽车充电站的最佳充电策略，以最小化目标函数 [号外][号外]程序都调试运行过 保证程序，仿真，代码的质量绝对可以 有问题直接 款。 问题背景： 考虑了一天内（24小时）三个电动汽车充电站的充电策略。 每个充电站有24个时段的充电策略，因此搜索空间的维数为72（3x24）。 每个时段都有一定的电价和电动汽车的充电需求 ,电力系统; 电动汽车; 新能源汽车; 充电优化算法; 飞蛾扑火算法; 充电策略; 搜索空间; 时段电价; 充电需求; 程序调试运行,基于飞蛾扑火算法的电动汽车充电优化策略研究

基于Matlab Simulink的DC-DC电路Buck-Boost转换器设计：fs=20kHz，电感电容参数优化，小信号建模与闭环控制系统仿真结果,Matlab Simulink DC-DC电路Buck与Boost转换器设计：电感电容参数优化、小信号建模与闭环控制系统仿真结果,Matlab simulinkDC DC电路buck、boost，要求fs=20kHz, 输入电压自定，输出侧接负载或电网。 基本要求： 1）设计电路电感、电容参数，要求电感电流纹波、电容电压纹波不超过±10%； 2）建立该电路的小信号模型； 3）利用波特图法设计闭环控制系统结构和参数； 4）Matlab仿真结果。 ,核心关键词：Matlab; Simulink; DC-DC电路; Buck-Boost; 参数设计; 纹波; 小信号模型; 闭环控制系统; 波特图法; 仿真结果。,Matlab Simulink DC-DC Buck-Boost电路设计与仿真

基于 PLC 的三相异步电机变频调速系统的设计毕业论文设计 本文将围绕基于 PLC 的三相异步电机变频调速系统的设计进行讨论，旨在提高电机的效率和可靠性，降低能源的消耗。 介绍了电机的应用领域和当前的能源问题。随着科技的进步，电机的运用已经深入到各行各业的各个领域。然而，现今也是一个资源高度消耗造成能源匮乏的时代。因此，如何让电机在高可靠性的同时又有效地节约能源耗费提高自身的效率，是一个非常重要的问题。 对三相异步电机的调速方法进行了讨论。三相异步电机一般的调速方法有降压调速、转子回路串电阻调速、变极调速、串极调速、变频调速等。但是，这些调速方法都有着各自的缺点。降压调速的调速范围很小，没有多大的实用价值；转子回路串电阻调速不利于空载或轻载调速，效率低，经济性差；变极调速调速的平滑性差；串极调速的控制设备复杂，成本高，控制困难。 接着，论文讨论了基于 PLC 控制的三相异步电机变频调速系统的设计。该系统能够实现高性能高效率的调速，满足调速精度、动态响应等各项指标的要求。通过改变定子绕组的供电频率 f 来实现，当转差率 s 一定时，电动机的转速 n 基本上正比于 f。很明显，只要有输出频率可以平滑调节的变频电源，就能平滑地调节异步电动机的转速。 论文总结了基于 PLC 控制的三相异步电机变频调速系统的设计的重要性和应用前景。该系统能够提高电机的效率和可靠性，降低能源的消耗，对于社会的可持续发展有着重要的意义。 知识点： 1. 电机的应用领域和当前的能源问题。 2. 三相异步电机的调速方法和缺点。 3. 基于 PLC 控制的三相异步电机变频调速系统的设计和实现。 4. 变频调速系统的原理和应用。 5. 高性能高效率的调速系统的设计和实现。 本文的主要贡献在于设计了一种基于 PLC 控制的三相异步电机变频调速系统，旨在提高电机的效率和可靠性，降低能源的消耗，并推广该系统在实际应用中的应用前景。

内容概要：本文详细介绍了如何利用YOLOv8构建一个用于公共场所的危险物品检测系统。该系统不仅能够识别如手枪和刀具等危险物品，还能区分手机、钱包等日常用品。文中涵盖了数据集准备、模型训练、结果验证以及图形界面开发等多个方面。针对数据集的特点，作者提出了多种改进措施，如使用LabelImg工具复查标注质量、调整YOLOv8的anchor设置以适应不同大小的目标物体、采用mixup数据增强方式提高模型泛化能力等。为了确保系统的稳定性和实用性，作者还分享了一些实用技巧，例如通过PyQt6创建友好的用户界面，处理OpenCV与QT之间的色彩空间转换问题，以及利用多线程技术优化实时检测性能。 适合人群：有一定深度学习基础并希望深入了解目标检测领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于机场、车站等人流量较大的公共场合的安全监控，旨在及时发现潜在威胁并发出预警，保障公众安全。 其他说明：文中提供了完整的代码片段供读者参考学习，包括但不限于数据预处理、模型训练配置、检测结果展示等方面的内容。此外，作者还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和应用相关技术。