基于Idea的SpringBoot+MySQL新冠核酸检测系统的设计与实现.zip

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于Idea的SpringBoot+MySQL新冠核酸检测系统的设计与实现.zip

优质

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。

基于SpringBoot的新冠统计数据系统（Idea+Navicat）

优质

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。

毕业设计：基于Layui的核酸检测系统

优质

本项目为一款基于Layui框架开发的便捷式核酸检测管理系统，旨在优化核酸检测流程，提升检测效率与用户体验。毕业设计项目为一个基于layui框架的核酸检测系统。该项目旨在利用现代化前端技术简化并优化核酸检测流程，提高用户体验与操作便捷性。通过使用layui丰富的组件库及简洁的设计理念，本系统能够快速搭建出美观且实用的功能模块，满足不同用户群体的需求。该系统的开发不仅有助于提升学校毕业设计的实际应用价值，同时也能为公共卫生领域提供一种新的信息化解决方案思路。在实现过程中充分考虑了界面友好性、操作简便性和数据安全等关键因素，并结合实际应用场景进行功能迭代优化，力求达到最佳使用效果。

基于深度学习的新冠检测系统.zip

优质

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。

基于C语言的新冠疫情报告系统设计与实现.zip

优质

本项目旨在设计并实现一个基于C语言的新冠疫情报告系统，该系统能够高效地收集、分析和展示疫情数据，为疫情防控提供有力支持。资源包含文件：lunwen报告+项目源码该新冠疫情通报系统可以实现疫情数据的查询功能。用户进入欢迎界面后可以选择管理员或普通用户的登录、注册等功能。通过鼠标与键盘进行操作，用户将鼠标移至需要点击的功能区并使用键盘完成登陆和注册信息输入等任务。完成后在菜单中选择相应位置退出系统。此软件采用中断技术和相关函数获取鼠标的定位及键盘的输入功能。开发工具为Borland C 3.1，文字编辑工具有Notepad++ 和 DevC++；数据库采用文本存储（.txt）。

某高校毕业设计：核酸检测管理系统

优质

本项目为某高校毕业生设计的作品，旨在开发一套高效便捷的核酸检测管理系统。该系统通过数字化手段优化检测流程，提升服务效率与用户体验，确保疫情防控工作的顺利开展。【某大学毕设核酸检测管理系统】是一个综合性的项目，主要采用了Java编程语言，并使用SpringBoot框架进行开发，同时包含了数据库SQL文件的管理。该项目旨在为高校提供一个高效、便捷的核酸检测平台，实现对检测流程的信息化处理，从而提升工作效率并保障校园安全。在后端开发中，开发者利用了Java面向对象的特点来设计各类业务实体类，如人员信息、检测结果和检测点等，并通过封装这些数据模型实现了有效的管理和操作。SpringBoot作为一个基于Spring框架的轻量级工具，在简化应用初始搭建及开发流程方面发挥了重要作用；它提供了自动配置功能以及内嵌式Web服务器（例如Tomcat），支持健康检查与Actuator监控，从而帮助开发者快速构建出稳定的Web应用程序。数据库部分采用了关系型存储方案。尽管没有明确指出具体使用的SQL数据库类型（如MySQL或Oracle等），但可以推测系统使用了相应的表结构定义、初始化数据和脚本段落件来搭建数据库环境，并创建了一系列必要的表格以支持系统的各项功能，例如人员信息表和个人检测结果表。该管理系统的核心模块包括： 1. 用户管理：实现师生的身份验证机制以及用户登录注册等功能。 2. 预约系统：允许学生与教师在线预约核酸检测时间，减少现场排队等待的情况发生。 3. 检测点管理：负责设置和更新各个采样地点的位置信息及开放时间段等数据。 4. 流程跟踪记录从预约开始到完成整个检测过程的所有关键步骤，并提供查询功能以方便后续管理和追踪。 5. 结果查看与通知系统将自动向用户发送其个人的核酸检测结果消息。 6. 数据分析：生成统计报告，帮助管理层做出决策支持信息提取。 7. 权限控制机制确保不同角色（管理员、学生或教职工）能够根据各自的职责范围执行相应操作。在开发过程中可能还会用到Maven或者Gradle作为构建工具；MyBatis或JPA用于数据访问层的处理工作；Thymeleaf或者是Freemarker来完成视图渲染任务。另外，单元测试、版本控制系统（如Git）以及持续集成服务等也是必不可少的重要组成部分。综上所述，《某大学毕设核酸检测管理系统》不仅是一个结合了Java技术栈和数据库管理的实际应用案例，还为开发者提供了深入理解Web应用程序开发流程的机会，并且能够有效支持高校日常防疫工作的开展。

C++课程设计——核酸检测站

优质

本课程设计基于C++编程语言，旨在模拟和优化核酸检测站点的操作流程。学生将通过项目实践掌握面向对象编程技巧及算法应用，解决实际问题。此题目考察类的使用能力，具体内容如下： 1. 设计一个核酸采集站模拟程序，将人群分为两类：普通人员与警察，并设计相应的类来随机生成每分钟到达的人数及个人信息（包括身份证号码、年龄、性别等），具体要求为： - 每分钟来到收集站的人数范围是 10 至 50 人； - 随机确定到来的个体身份，可以是普通人员或警察； - 自动生成随机的个人资料：身份证号码在区间 [100,000-200,000] 内选取；对于警察，则额外提供警号（范围为 1,000 至 2,000）；年龄设定于 [1-150] 岁之间，性别则随机分配为“男”或“女”。 2. 根据实际情况动态调整采集站的检测点数量： - 初始状态下设有两个收集点：一个普通人员专用和一个警察专属； - 两者的处理速度均为每分钟五人； - 系统会根据新来的个体身份自动分配到相应的检查通道，即普通人去普通窗口，而警员则前往特设的警察检测口。 3. 模拟运行时间为半小时（程序通过 30 轮循环来模拟），在每一分钟结束时输出当前各收集点排队等候人员的信息。 4. 开发过程中允许使用 STL 库支持，并确保代码逻辑清晰、结构合理，易于维护和复用。同时需保证程序的健壮性和正确性，在面对各种输入情况时能够稳定运行并提供准确结果。

毕业设计：基于MySQL+SpringBoot+Vue的职工管理系统的设计与实现.zip

优质

本项目为一款基于MySQL数据库、Spring Boot框架及Vue前端技术开发的职工管理软件。旨在通过高效的技术栈组合，提供用户友好的界面以及强大的数据处理能力，便于企业管理者进行员工信息的录入、查询和维护等操作。毕业设计、课程设计及项目源码均已通过助教老师的测试并确认可以正常运行，欢迎下载。下载后请务必先查看README.md文件（如有）。

毕业设计：基于MySQL+SpringBoot+Vue的职工管理系统的设计与实现.zip

优质

本项目为一款基于MySQL数据库、Spring Boot框架及Vue前端技术构建的职工管理系统。旨在通过高效的技术栈组合，提供员工信息管理、职位分配和绩效评估等功能模块，助力企业优化人力资源配置。毕业设计：基于MySql+SpringBoot+vue的职工管理系统设计与实现.zip 该文档包含了使用MySQL作为数据库、Spring Boot框架以及Vue前端技术栈开发的一款职工管理系统的详细设计方案及其实现过程，以帮助用户更高效地进行员工信息管理和操作。文件内含系统需求分析、架构设计、功能模块划分等多方面内容，并附有代码示例和部署说明，适合相关专业学生作为毕业设计参考或学习使用。

基于SpringBoot和MySQL的旅游网站设计与实现.zip

优质

本项目为一个基于Spring Boot框架和MySQL数据库技术开发的旅游信息服务平台。通过简洁高效的代码实现了用户注册登录、景点查询预订等功能模块，致力于打造良好的用户体验及便捷的操作流程。项目旨在提供一站式的旅行解决方案，帮助用户轻松规划旅行行程。本系统的主要功能包括用户登录注册、景点列表展示、相册墙浏览、购买景点服务、评论提交以及酒店管理，并配备了一整套后台管理系统。技术应用方面，采用了SMS短信进行验证注册，使用JMail实现找回密码的邮箱验证机制，图片存储采用阿里云OSS服务器，消息队列则利用了RabbitMQ，并且引入Redis缓存技术以优化性能。系统架构遵循RESTFul风格设计原则，数据传输格式为JSON。前端页面开发采用了Bootstrap和Layui框架等先进技术；后端使用SpringBoot、SpringDataJpa构建服务层逻辑处理模块。此外，项目还采用半前后分离的架构模式，并结合Thymeleaf模板引擎进行视图渲染工作。在技术选型上，数据库选择了MySQL5.7版本存储系统数据信息；Java开发环境则基于Maven项目管理和1.8 JDK版本运行支持。除此之外，在实现过程中应用了多项额外功能和技术手段：如阿里云的短信服务SMS和图片存储OSS接口、QQ邮箱验证服务等。算法方面，则引入Twitter雪花算法作为ID生成策略，Bcrypt用于密码加密处理，并且实现了JPA排序及推荐机制等功能模块以增强用户体验。