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基于SpringBoot的新冠统计数据系统（Idea+Navicat）

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简介：
本项目基于Spring Boot开发，旨在构建一个新冠疫情数据统计与分析平台。使用Idea进行编码和调试，并通过Navicat管理MySQL数据库，实现数据高效处理与展示。 疫情在我们的生活中反复出现。为了更直观地了解新冠疫情数据，可以通过Java编程来统计疫情信息，并更好地进行管控。本段落介绍了一个基于SpringBoot实现的新冠疫情统计系统，适用于计算机科学专业毕业设计项目，同时也符合当前社会的需求。

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  • 基于SpringBoot的新冠统计数据系统（Idea+Navicat）
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    本项目基于Spring Boot开发，旨在构建一个新冠疫情数据统计与分析平台。使用Idea进行编码和调试，并通过Navicat管理MySQL数据库，实现数据高效处理与展示。 疫情在我们的生活中反复出现。为了更直观地了解新冠疫情数据，可以通过Java编程来统计疫情信息，并更好地进行管控。本段落介绍了一个基于SpringBoot实现的新冠疫情统计系统，适用于计算机科学专业毕业设计项目，同时也符合当前社会的需求。
     
  • 基于Idea的SpringBoot+MySQL新冠核酸检测系统的设计与实现.zip
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    本项目为一款基于Spring Boot框架和MySQL数据库设计开发的新冠核酸检测管理系统。采用Idea作为开发环境，旨在提高检测信息管理效率，确保数据安全可靠。 资源包含文件：lunwen文档+项目源码及数据库文件+指导运行视频+全部讲解视频+项目截图。 该核酸检测系统采用SpringBoot、Freemarker以及Jpa框架开发，遵循标准的MVC模式，并将整个系统划分为View层（视图层）、Controller层（控制器层）、Service层（服务逻辑层）和DAO层（数据访问对象层）。其中，Freemarker负责展示数据；SpringBoot用于管理业务对象；而Jpa则作为持久化引擎处理数据库操作。本项目主要使用Java语言开发，并结合了Freemarker、SpringBoot等技术栈，在Idea集成开发环境中进行编码工作，同时采用了MySql作为关系型数据库管理系统。 该系统仅包含后台管理模块，能够实现用户信息管理、人员档案维护、地址簿更新以及核酸检测记录查询等功能。
     
  • Java-新冠疫情统计数据系统.zip
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    本项目为一个使用Java开发的新冠疫情统计数据系统，旨在收集、分析和展示疫情相关的数据信息。通过直观的数据可视化工具帮助用户快速了解全球及地区的疫情动态。 使用Java语言实现新冠疫情数据统计系统的参考示例如下： 主要页面及功能包括： 1. 系统首页：展示当前确诊人数、治愈率、现存隔离人数以及死亡率等统计数据。 2. 疫情信息：提供疫苗接种情况、核酸检测结果和防疫物资储备的详细统计。 3. 个人打卡：记录并管理用户的每日健康状况报告。 4. 打卡总记录：汇总所有人员的打卡数据，便于管理者查看与分析。 5. 用户管理系统：负责管理员账户的创建及删除操作。 6. 疫情人员管理：涵盖密切接触者、确诊患者、死亡病例和康复患者的分类管理和追踪。
     
  • Springboot+Vue新冠疫苗接种管理系统
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    本系统是一款基于Spring Boot和Vue框架开发的新冠疫苗接种管理平台，旨在高效管理和追踪个人及群体疫苗接种信息。 基于Spring Boot和Vue框架的新冠疫苗管理系统提供了一个现代化、高效的解决方案来管理和追踪疫苗接种情况。该系统结合了Spring Boot强大的后端功能与Vue前端开发的优势，确保数据的安全性和用户体验的良好性。通过这样的技术栈组合，能够快速响应公共卫生需求的变化，并支持大规模人群的数据处理能力。 此外，此项目还注重模块化设计和可扩展性的实现，在保证核心业务逻辑稳定运行的同时也为未来的功能迭代打下了坚实的基础。无论是对于政府部门还是医疗机构而言，这样一套系统都能够大大提升疫苗接种工作的效率与准确性。
     
  • 基于Idea的课程设计新闻管理系统
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    本系统是一款基于Idea开发环境下的课程设计作品，旨在提供高效、便捷的新闻管理服务。用户能够在此平台上发布、编辑及删除各类新闻信息，并支持多维度的检索与分类功能。通过简洁明了的操作界面和智能化的数据处理技术，该平台为校园媒体资讯传播提供了强大支撑。 idea新闻管理系统主要用于蒙混老师的课程设计要求。该系统基于Spring、Spring MVC 和 MyBatis 构建，并且没有使用 Maven，所有 jar 包的源码都在项目中包含。数据库采用了 MySQL，是一个较为简易的系统，仅用于应对课程设计的要求。MySQL 的源代码之前忘记发送了，在需要时可以联系补发。
     
  • 基于Python的新冠疫情数据分析系统（使用Request、ECharts和Layui）
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    本项目是一款基于Python开发的新冠疫情数据分析系统，集成了Request库进行数据抓取，结合ECharts与Layui实现数据可视化展示。 该项目是本人的毕业设计，主要通过实时采集某平台疫情数据并利用request实现对疫情数据的爬虫工作。项目还包括线性回归预测分析以及使用flask实现在前后端之间的交互，并采用luyui前端页面结合echarts进行新冠疫情的数据分析展示。希望各位能够多多支持这个项目的开发和研究！
     
  • 基于深度学习的新冠检测系统.zip
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    本项目为一个基于深度学习技术开发的新冠病毒检测系统，通过分析医学影像数据自动识别病毒特征，旨在提高诊断效率与准确性。 标题中的“基于深度学习的新冠肺炎检测系统”表明这是一个利用深度学习技术来识别和检测COVID-19（新型冠状病毒肺炎）的系统。深度学习是人工智能的一个分支，它模仿人脑神经网络的工作方式，通过大量数据训练模型，从而实现对复杂模式的识别。在医疗领域，深度学习已展现出强大的潜力，特别是在图像识别、疾病预测等方面。 描述中的“基于深度学习的系统”可能是指该系统主要依赖深度学习算法来处理和分析数据。通常，这样的系统会包含数据预处理、模型训练、验证和测试等步骤。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），可以用于识别医学影像，如CT扫描或X光片，以帮助医生识别新冠肺炎的特征。 标签中提到了“Python”，这意味着开发这个系统时使用的编程语言是Python。Python是一种广泛应用于数据科学和机器学习领域的语言，拥有丰富的库和框架，这些都可以支持深度学习模型的构建。 在项目的主要代码目录名称“BIGC_COVID19_CLS-main”中，“BIGC”可能代表一个研究机构或项目的缩写，“COVID19_CLS”则表示这是针对COVID-19分类任务的代码库。该文件名包含实现深度学习模型的Python源代码、数据集以及配置和训练脚本。 深度学习在新冠肺炎检测中的应用通常涉及以下步骤： 1. 数据收集：系统需要大量的COVID-19病例和非COVID-19病例的医学影像作为训练数据。 2. 数据预处理：包括图像增强、标准化、裁剪等，以减少噪声并提高模型的泛化能力。 3. 模型选择：选择适合的深度学习模型，如VGG、ResNet或InceptionV3等，在图像分类和定位上表现出色。 4. 训练与优化：使用反向传播算法调整模型参数，并通过超参数调优来改进性能，例如设置合适的学习率、批次大小及网络结构等。 5. 模型验证：在独立的验证集上评估模型性能，以防止过拟合现象的发生。 6. 模型测试：最后，在未见过的数据集中进行测试，确保其具备良好的泛化能力。 7. 应用部署：将训练好的模型集成到系统中实现自动化检测，并可能通过API接口提供服务给医疗机构或研究人员使用。 总之，通过深度学习技术的应用，该系统能够自动识别影像中的肺炎病灶，辅助医生快速准确地判断患者是否患有COVID-19。这不仅加快了诊断速度，也减轻了医疗系统的压力；同时还有助于追踪疫情动态，并为公共卫生决策提供支持。
     
  • Python获取并展示新冠肺炎最新统计数据
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    本项目利用Python语言编写脚本，自动抓取新冠肺炎疫情数据，并以图表形式直观呈现最新统计结果。 点赞、关注再看，养成良好习惯：Life is short, U need Python 初学Python的朋友们快来吧！ 案例介绍： 本案例适合用于大数据技术基础课程中数据爬取、清洗以及可视化部分的教学。 通过这个案例，学生可以达到以下学习目标： 1. 掌握使用Python进行网站数据抓取的能力。 2. 学会如何对获取的数据进行清理和加工处理。
     
  • 冠字号查询系统的数据
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    本系统提供全面的冠字号码查询服务，旨在确保货币流通安全与透明。用户可通过此平台便捷地检索纸币序列信息，保障交易双方权益。 基于HBase的冠字号查询系统利用了该技术的优势来高效存储与检索大量金融票据数据。参考相关开源项目发布的版本，可以了解到此类系统的实现细节和技术要点。通过优化设计和配置，能够确保在处理大规模数据时保持高性能和稳定性。 该项目提供了详细的文档和支持资源，帮助开发者快速理解和部署基于HBase的冠字号查询解决方案。同时，它也为进一步的研究与开发提供了一个良好的起点。