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java 后端开发 编程
微服务模式将后端单体应用拆分为松耦合的多个子应用,每个子应用负责一组子功能。这些子应用称为“微服务”,多个“微服务”共同形成了一个物理独立但逻辑完整的分布式微服务体系。这些微服务相对独立,通过解耦研发、测试与部署流程,提高整体迭代效率。此外,微服务模式通过分布式架构将应用水平扩展和冗余部署,从根本上解决了单体应用在拓展性和稳定性上存在的先天架构缺陷。但也要注意到微服务模型也面临着分布式系统的典型挑战:如何高效调用远程方法、如何实现可靠的系统容量预估、如何建立负载均衡体系、如何面向松耦合系统进行集成测试、如何面向大规模复杂关联应用的部署与运维。
在Spring Boot应用程序中,合理地使用线程池可以有效地提高系统的性能和并发处理能力。本文将深入探讨Spring Boot中如何一般性地使用线程池,包括线程池的配置、使用方式以及一些最佳实践。
随着Vue.js框架的不断演进,Vue2与Vue3作为两个重要版本,各自承载了特定时期的前端开发理念和技术实践。本文将全面探讨Vue2与Vue3之间的核心区别,旨在帮助开发者理解两者在设计思路、性能优化、API结构、生命周期管理等方面的显著差异,以便更好地选择和迁移至适合项目的框架版本。
围绕施工安全、质量管理主线,通过物联感知设备全周期、全覆盖实时监测,将管理动作前置,实现从事后被动补救到事前主动预防的转变。例如塔吊运行监测,超重预警,升降机、高支模等机械设备危险监控等,通过安全关键指标设定,全面掌握现场安全情况,防患于未然。
云HIS平台采用SaaS服务模式,软件使用者无需购置额外硬件设备、软件许可证及安装和维护软件系统,通过互联网浏览器在任何时间、任何地点都可以轻松使用软件。 云HIS具有可扩展、易共享、区域化、易协同、低成本、易维护、体验好等特性。由卫健局牵头建立区域云HIS数据中心,实现各医院无机房、无服务器、无系统、免维护的云平台应用,彻底解决基层医疗机构信息化建设的“三缺三难”问题.
智慧工地的智能化现场信息管理,减少人力物力的投入,加快了施工进度,能够缩短工期,提升经济效益。
应用先进的大数据、物联网、云计算等数字化技术,融合施工运营管理规范和技术标准,建构支撑施工和运营的一体化平台是投资、施工和运营单位能力建设的关键。应用企业架构、设计思维和软件工程方法,深入分析施工和运营技术特性与管理体系,研究开发基于大数据技术的智慧工地信息一体化平台,智慧工地管理平台是依托物联网、互联网建立的大数据管理平台,是一种全新的管理模式,能够实现劳务管理、安全施工、绿色施工的智能化和互联网化。
Vue3的底层原理涵盖了响应式系统的Proxy-based实现、组件的模板编译与渲染更新机制、组合式API带来的逻辑组织变革,以及其他关键特性的具体实现。这些原理共同构成了Vue3强大、高效、灵活的现代前端开发框架基础。
能够基于 AI 引擎,针对于患者描述的病情及伴随症状,同时结合患者的性别年龄特征,准确推荐医院科室。
ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的模型,它可以理解人类的语言并生成相应的回复。而Python编程则是一种通过编写代码来实现特定功能的技能。将ChatGPT与Python编程相结合,我们可以利用ChatGPT来帮助我们理解编程概念、编写代码以及解决编程问题。
智能导诊系统可为患者提供线上挂号智能辅助服务,患者根据提示手动输入自己的基本症状,通过智能对话方式,该系统会依据大数据一步步帮助患者“诊断”,并最终推荐就医的科室和相关专家。患者可自主选择,实现“一键挂号”。这一模式将精确的导诊服务前置,从源头上让医疗服务更高效。
技术架构:Uniapp+springboot+redis+mybatis plus+mysql+RocketMQ
项目管理:项目名称、施工单位名称、项目地址、项目地址、总造价、总面积、施工准可证、开工日期、计划竣工日期、项目状态等。
MySQL 数据库是一种广泛使用的开源关系数据库管理系统。在 Linux 和 Windows 系统上安装 MySQL 数据库的步骤略有不同。
构建医院和患者的连接,通过改善患者院内的就医服务流程,以微信公众号、支付宝小程序等为患者服务入口,为居民提供挂号、预约、支付、报告查询等线上线下一体化的就医服务,缩短患者就诊环节,提高医院机构服务效率。
劳务管理: 工种管理、分包商管理、信息采集、班组管理、花名册、零工采集、 现场统计、考勤管理、考勤明细、工资管理、零工签证
医院信息系统的发展趋势是将各类医疗器械直接联机并将附近各医院乃至地区的医院信息系统联成网络。其中最关键的问题是使不同系统中的病历登记、检测、诊断指标等都要标准化。医院信息系统的高级阶段将普遍采用医疗专家系统,建立医疗质量监督和控制系统,进一步提高医疗水平和保健水平。
在工地上安装扬尘噪声监测仪、车辆冲洗监测等设备,通过多系统信息融合应用,积极响应国家节能减排号召,实时、远程、自动监控工地现场的温度、湿度、pm2.5、pm10、噪音等情况,一旦数据超标,平台会马上发出预警,实现绿色施工。
作为医院用综合绩效核算系统,系统需要和his系统进行对接,按照设定周期,从his系统获取医院科室和医生、护士、其他人员工作量,对没有录入信息化系统的工作量,绩效考核系统设有手工录入功能(可以批量导入),对获取的数据系统按照设定的公式进行汇算,且设置审核机制,可以退回修正,系统功能强大,完全模拟医院实际绩效核算过程,且每步核算都可以进行调整和参数设置,能适应医院多种绩效核算方式。
线上预约挂号系统构建了医院和患者的连接,通过改善患者院内的就医服务流程,以微信公众号、支付宝小程序为患者服务入口,为居民提供导诊、预约、支付、报告查询等线上线下一体化的就医服务,缩短患者就诊环节,提高医疗机构服务效率。
Jar包加密是一种将Spring Boot项目的Jar包进行加密的技术,以保护项目中的代码和资源不被未授权访问和篡改。通过Jar包加密,可以将Jar包中的所有文件转换成加密的格式,只有拥有正确密钥的客户端才能解密和访问这些文件。
电子病历编辑器极具灵活性,它既可嵌入到医院HIS系统中,作为内置编辑工具供多个模块使用,也可以独立拿出来,与第三方业务厂商展开合作,为他们提供病历书写功能,充分发挥编辑器的功能。
智慧校园以互联网为基础,“大数据+云服务+云计算”为核心,融合校园教学、管理、生活软硬件平台,定义智慧校园新生活。智慧校园管理平台管理者、教师、学生、家长提供一站式智慧校园解决方案,实现校园管理智能、.校园生活一体化、校园设施数字化、课堂教学生动化、家校沟通无缝化。集成智能硬件及第三方服务,面向学校、教师、家长、学生,将校内外管理、教学等信息资源进行整合,利用微信端的交互系统实现家校互联。
微信公众号预约挂号系统、支付宝小程序预约挂号系统主要是让自费、医保患者在手机上就能实现就医全过程,实时预约挂号、自费、医保结算,同时还可以查询检查检验报告等就诊信息,真正实现了让信息“多跑路”,让群众“少跑腿”。系统与HIS对接,通过医院微信公众号,患者用身份证注册以后,可以预约看诊的时间、医生挂号缴费。预约成功后,会收到预约码或二维码,患者可以在预约的时间段,前往医院看诊。既可以节约患者的等待时间,又可以降低医院的负荷。 一、开发环境 ❀技术架构:net ❀开发语言:C# ❀开发工具:VS2019 ❀前端框架:uni-app ❀后端框架:net ❀数 据
随着人工智能技术的不断发展,越来越多的企业开始将其应用于办公场景,以提高员工的工作效率。而在众多办公软件中,Excel无疑是最常用的一款。然而,传统的Excel数据分析方法往往耗时且容易出错。
智慧工地平台支持项目级、公司级、集团级多级权限划分,可根据企业的组织架构进行项目权限、功能权限、数据权限设定。
Spring框架 Spring是一个轻量级的开源框架,用于构建企业级应用。它提供了广泛的功能,包括依赖注入、面向切面编程、事务管理、消息传递等。Spring的核心思想是控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)。
数据可视化分析: 1、对各个地图以及各个区域内的人员信息快速查看,以图表的形式展示,更加清晰。 2、主要包括人员动态数据、各类告警事件、员工巡检状态等。
云HIS系统能帮助基层医院完成日常各类业务,提供病患预约挂号支持、病患问诊、电子病历、开药发药、会员管理、统计查询、医生工作站和护士工作站等一系列常规功能。
微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql 支持多端展示(PC端、手机端、平板端); 数字孪生可视化大屏,一张图掌握项目整体情况; 使用轻量化模型,部署三维可视化管理,与一线生产过程相融合,集成数据后台,统一前端入口,呈现多方项目信息; 用户PC端、移动端数据同步,依托组件化开发平台; 依托数据交互子平台,形成用户多系统间数据融合; 依托智慧工地平台,满足省、市级住建数据监管要求; 利用5G及智能终端算法,实现IOT设备数据抓取与处理。
智慧校园是指运用互联网、大数据、人工智能等先进技术,对校园内部的各种信息进行收集、整合、分析和应用,实现教学、管理、服务等多方面的智能化、高效化、便捷化,提高教学质量和办学水平的现代化校园。简单来说,就是利用科技手段,将校园内部的各项管理、服务和教育工作更加智能化、高效化和便捷化。
通过提供“一个中心多个医院”平台,为集团连锁化的医院和区域医疗提供最前沿的医疗信息化云解决方案。 云HIS系统有效实现医疗数据共享与交换,解决数据重复采集及信息孤岛等问题。重构管理服务流程,重建统一的信息架构体系,重造病人服务环境,向不同类型的医疗机构提供SaaS化HIS服务解决方案。
医院绩效考核系统是一种针对医院管理和医疗服务质量评估的管理系统。它通过对医院各项数据的统计分析和综合评估,帮助医院管理者了解医院的运营情况,发现问题并及时采取相应的措施,提升医院绩效和服务质量。
智慧校园构建智能感知环境,构建新式的教务课堂空間,智能识别老师学生群体的学习、工作场景和个体特性; 促进教课、学习、管理、生活和文化的流程优化与体统重构;
医院管理信息系统(HIS)是医院基本、重要的管理系统,是医院大数据的基础。 “云”指系统采用云计算的技术和建设模式,具有可扩展、易共享、区域化、易协同、低成本、易维护、体验好的优势。“H”是医疗卫生,由原来医院 (Hospital)到现在的医疗卫生 (Healthcare),拓展了 H的内涵与外延。云 HIS 重新定义了医院信息系统,旨在重建信息架构体系,重构管理服务流程,重造病人服务环境,重塑运维服务方式,实现医疗卫生信息化由局域网医院信息系统向广域网医疗卫生信息系统的转型转变。 SaaS模式Java版云HIS系统源码,在公立二甲医院应用三年,经过多年持续优化和打磨,系统运行稳定。
Java互联网+医院智能导诊系统源码 自动兼容H5小程序、Uniapp
Java互联网+智慧校园电子班牌系统源码
数字化医学影像管理系统PACS源码
全套完整版实战型Java云HIS系统源码
智慧工地AI视频管理平台源码
医学AI智能导诊系统源码
v智慧工地全套源代码 智慧工地信息化管理平台源码(PC端+移动端+可视化数据大屏端)
医学影像PACS系统:一种用于存储、管理和传输医学影像数据的系统
医院云HIS:运维运营分系统功能简介
基于前端技术原生HTML、JS、CSS 电子病历编辑器源码
智慧工地源码带开发手册文档 app 数据大屏、硬件对接、萤石云
智慧工地源码:数字孪生智慧工地可视化解决方案
【Spring Cloud 】基于微服务架构的智慧工地监管平台源码带APP
基于物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的智慧工地源码(Java+Spring Cloud +UniApp +MySql)
前后端分离的Java医院云HIS信息管理系统源码(LIS源码+电子病历源码)
加速AI应用的爆发:
阿里云通过大幅降低大模型推理价格,旨在加速AI应用的广泛采用。预计大模型API的调用量将会有成千上万倍的增长,这将使得更多的企业和个人有能力使用AI技术,推动AI技术的广泛应用。
促进大模型规模化应用:
降价举措有助于吸引更多的产品使用者,从而推动大模型的规模化应用。这有助于解决过去由于推理成本过高而制约大模型应用的问题。
推动AI技术的商业化进程:
降价降低了企业的试错成本,促使更多的企业尝试和使用AI技术。这有利于AI技术的推广和商业化进程,企业可能会更加倾向于采用AI技术来提高生产效率和服务质量。
降低企业AI技术的应用成本:
降价后,用户现在只需花费1块钱就可以让大模型处理高达300万字的内容,相当于5本《新华字典》的文本量。这显著降低了企业使用AI技术的成本,使得更多的中小企业有能力负担AI技术的应用费用。
引发AI技术市场的价格竞争:
阿里云的降价举措可能会带动整个大模型赛道进入价格战,进一步推动大模型的普及。这种价格竞争不仅限于阿里云,其他AI技术提供商也可能跟随降价,从而引发整个AI技术市场的价格竞争。
改变AI技术的市场格局:
降价可能会改变当前AI技术的市场格局。例如,阿里云的降价举措使得其主力模型的价格远低于竞争对手,这可能会对其市场份额产生积极影响。同时,其他AI技术提供商也可能通过降价来争夺市场份额。
激发AI技术的研发竞争:
随着大模型性能的提升和市场竞争的加剧,可能会看到更多的技术创新和竞争策略的出现。这将有利于推动AI技术的整体发展,为企业和消费者带来更多高质量的AI产品和服务。
1、技术理解与掌握能力:技术PM应对所负责的项目涉及的技术领域有深入的了解,能够把握技术方向,理解技术难点,并具备解决技术问题的能力。
2、项目管理能力:这包括制定项目计划、监控项目进度、管理项目风险、确保项目质量等方面的能力。技术PM需要能够合理安排资源,优化工作流程,确保项目按时、按质完成。
3、团队协作与领导能力:技术PM需要与团队成员建立良好的合作关系,激发他们的积极性和创造力。同时,也需要具备领导能力,能够引导团队朝着共同的目标努力。
4、沟通协调能力:技术PM需要与团队成员、客户、上级和其他利益相关者进行有效沟通,及时传递信息,解决问题。此外,还需要具备出色的演讲和报告能力,能够向项目相关方清晰地展示项目进展和成果。
5、决策与问题解决能力:在项目实施过程中,技术PM需要面对各种问题和挑战。他们需要具备快速、准确地做出决策的能力,并能够运用自己的专业知识和经验解决问题。
6、学习能力与适应能力:随着技术的不断发展,技术PM需要不断学习和掌握新的知识和技能。同时,他们还需要具备适应变化的能力,能够应对项目中出现的各种不确定性和变化。
7、创新能力:在竞争激烈的市场环境中,技术PM需要具备创新思维,能够提出新的想法和解决方案,推动项目的创新和发展。
二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2,进位规则是“逢二进一”,借位规则是“借一当二”,由18世纪德国数理哲学大师莱布尼兹发现。当前的计算机系统使用的基本上是二进制系统,数据在计算机中主要是以补码的形式存储的。计算机中的二进制则是一个非常微小的开关,用“开”来表示1,“关”来表示0。
二进制的算法规则主要包括:
加法:二进制加法有四种情况:0+0=0,0+1=1,1+0=1,1+1=10(进位)。
减法:二进制减法有四种情况:0-0=0,1-0=1,1-1=0,0-1=1(借位)。
乘法:二进制乘法有四种情况:0×0=0,1×0=0,0×1=0,1×1=1。
除法:二进制除法有两种情况(除数只能为1):0÷1=0,1÷1=1。
此外,还有逻辑运算,包括与、或、非三种基本逻辑运算。与运算遵循“同1得1,异0得0”的原则;或运算遵循“同0得0,异1得1”的原则;非运算则是将原码取反。
对于更复杂的二进制计算,例如乘法、除法以及涉及多个位的运算,可能需要采用更为复杂的算法,如长乘法、长除法等。在实际应用中,计算机内部通过电路来实现这些基本的二进制运算。
如果需要进行二进制计算,可以使用计算器或者编程语言中的二进制运算功能。例如,在Python中,可以使用bin()函数将十进制数转换为二进制数,也可以使用位运算符进行二进制运算。
理解二进制以及其二进制运算是计算机科学和数字电子学的基础,对于理解计算机如何存储和处理信息至关重要。
复杂性和变化性:软件开发的复杂性非常高,尤其是在处理大型项目或复杂系统时。代码需要满足各种功能需求、性能需求、安全需求等,同时还需要考虑代码的易用性、可维护性和可扩展性。此外,项目需求可能随时变更,这就要求程序员能够灵活应对,及时修改代码以适应新的需求。
人的局限性:程序员也是人,他们可能会犯错误,或者对问题的理解可能存在偏差。即使是经验丰富的程序员,也难以避免在编码过程中出现疏忽或遗漏。此外,程序员在编写代码时,可能会受到时间、压力、疲劳等因素的影响,这些因素都可能导致代码质量下降。
测试的不完全性:在软件开发过程中,测试是一个非常重要的环节。然而,测试并不能完全覆盖所有可能的情况和边界条件。有些bug可能在特定的情况下才会出现,而这些情况在测试阶段可能没有被发现。因此,即使代码在测试阶段表现良好,也不能保证在实际使用中不会出现问题。
技术的不断进步:软件开发是一个不断发展的领域,新的技术、工具和框架不断涌现。程序员需要不断学习新的知识和技能,以适应这些变化。在掌握新技术的过程中,程序员可能会遇到一些挑战和困难,这也可能导致代码中出现bug。
积极参与社区活动
如果我有机会使用Sora生成视频,我最想生成的是一款高质量的在线教育视频。这款视频将包含丰富的教学内容,以互动和直观的方式展示给学生。通过使用Sora的实时音视频通信功能,我可以实现与学生的实时互动,回答他们的问题,并根据他们的反馈调整教学内容。
此外,我还希望利用Sora的录制功能,将这类在线教育视频保存下来,供那些无法参加实时课程的学生观看。这将大大提高教育的可达性和灵活性,使更多人能够享受到优质的教育资源。
必须积极参加社区活动
在AI时代,数据是基础,而向量数据库正是为处理这些数据提供了有效的解决方案。向量数据库能够高效地存储、查询和检索向量数据,从而加快了机器学习、深度学习等AI应用的训练和推理速度。特别是在处理大规模、高维度的向量数据时,向量数据库的优势更为明显。
然而,随着生成式人工智能的快速发展,如GPTs等模型的出现,它们可以直接从文本生成相应的向量表示,从而减少了对于大规模向量数据库的需求。此外,随着AI技术的进步,越来越多的数据开始以结构化或半结构化的形式出现,这也使得传统的关系型数据库更加适用。
因此,向量数据库是否是AI时代的未来航标,取决于具体的场景和需求。在某些场景下,尤其是非结构化数据处理和大规模向量计算方面,向量数据库仍然具有不可替代的作用。而在其他场景下,随着技术的进步和需求的改变,可能会有更加适合的数据存储和处理方式出现。
以下是我曾经遇到的一些例子:
客户反馈:应用崩溃
以为的Bug:客户的设备可能存在兼容性问题,或者应用本身存在内存泄漏。
实际的Bug:客户的手机没电了,导致应用崩溃。
客户反馈:数据导入失败
以为的Bug:数据格式可能存在问题,或者数据库连接有问题。
实际的Bug:客户试图导入的数据量太大,超出了服务器的限制。
客户反馈:表单提交失败
以为的Bug:网络问题或服务器过载。
实际的Bug:客户在表单中填写了必填项以外的信息。
客户反馈:支付失败
以为的Bug:支付网关可能存在问题。
实际的Bug:客户的银行卡余额不足。
客户反馈:找不到某项功能
以为的Bug:该功能可能被错误地移除或隐藏了。
实际的Bug:客户在应用内的搜索框中输入了错误的关键词。
使用 AI 生成代码,而完全不涉及程序员手写代码,可以带来一些潜在的优势和风险。
优势:
效率:AI 能够快速生成大量代码,减少程序员需要花费的时间和精力。
创新:AI 可以通过学习大量数据和算法,找到更好的解决方案。
一致性:AI 生成的代码具有一致的风格和结构,减少了人为错误。
风险:
依赖性:完全依赖 AI 可能导致失去人类程序员的创造力和判断力。
安全性:AI 可能无法识别和预防某些安全漏洞。
责任:如果 AI 生成的代码出现问题,可能很难确定责任。
对于2024年的技术革新,我们可以做出一些合理的猜想。首先,我们可能会看到更多的生成式人工智能(AI)的应用。生成式AI已经引发了科技界和商业界的广泛关注,其强大的创造力和解决问题的能力将释放出隐藏的效率。此外,随着AI技术的进一步发展,我们将看到更多的企业专注于创建护栏,以减轻AI的风险。
其次,我们可能会看到可持续性成为一种战略需要。特别是在建立人工智能模型的时候,可持续性将成为一个重要的考量因素。此外,随着量子计算技术的发展,我们可能会看到更多的计算能力突破现有的物理限制。
同时,随着技术的进步,我们可能会看到更多的数据科学家和AI研究员出现。这些专业人士将利用生成式AI进行创新的故事叙述,或者解决AI生成内容的伦理影响等问题。
最后,我们可能会看到更高效的人工智能模型。虽然大型语言模型(LLM)如GPT-4具有巨大的参数数量,但随着技术的发展,我们可能会看到更小、更有针对性的模型产生更好的结果。这种趋势可能会导致人工智能模型变得越来越商品化,更多的公司可以用更低的成本运行更好的人工智能模型。
选择合适的源代码:选择您感兴趣或者与您的工作相关的源代码,这样更容易保持专注和动力。
了解背景和文档:在开始阅读源代码之前,了解相关的背景知识和文档,这将有助于您更好地理解代码的功能和实现方式。
从主函数或主入口开始:大多数程序都有一个主函数或主入口,从这里开始阅读,可以帮助您了解整个程序的运行流程。
逐步深入:在阅读源代码时,逐步深入,先了解大致的框架和结构,再深入到具体的实现细节。
注释和文档:注意阅读代码中的注释和文档,这将有助于您理解代码的功能和实现方式。
实践和调试:在阅读源代码时,尝试进行实践和调试,这将帮助您更好地理解代码的运行机制和逻辑。
总结和归纳:在阅读完源代码后,进行总结和归纳,将有助于您巩固所学知识和技能。
云原生数据库:云原生数据库是专门为云环境设计优化的数据库,具有弹性伸缩、高可用、自动备份等特点。这种数据库能够根据应用程序的需求自动调整资源,提高效率,同时降低运维成本。
分布式数据库:随着大数据和物联网技术的普及,分布式数据库也受到了越来越多的关注。这种数据库能够将数据分散到多个节点上,实现数据的分布式存储和处理,提高数据处理的效率和可靠性。
NewSQL数据库:NewSQL数据库是一种结合了关系型数据库和NoSQL数据库优点的新型数据库。它既具有关系型数据库的结构化查询能力,又具有NoSQL数据库的分布式处理能力。这种数据库对于需要处理大量数据和高并发的应用程序非常有用。
时序数据库:时序数据库是专门用于存储和查询时间序列数据的数据库。它能够高效地处理大量的时间序列数据,并提供快速的查询和分析功能。这种数据库在物联网、监控系统等领域有着广泛的应用。
列式存储数据库:列式存储数据库是将数据按照列存储的数据库。与传统的行式存储数据库相比,列式存储数据库更适合于分析查询,因为相同列的数据可以一起处理,提高查询效率。
图数据库:图数据库是一种以图结构来组织数据的数据库。这种数据库非常适合存储和查询具有复杂关系的数据,如社交网络、生物信息学等领域的数据。
多模数据库:多模数据库是指能够同时支持多种数据模型(如关系模型、文档模型、键值模型等)的数据库。这种数据库能够根据应用程序的需求选择合适的数据模型,提供更加灵活和高效的数据存储和处理能力。
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