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VB+SQL医院门诊管理系统综合资料包

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5星 · 超过95%的资源 | 4.26MB | 更新于2025-01-11 | 186 浏览量 | 4 下载量 举报 1 收藏
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该系统采用了Visual Basic (VB)作为前端开发语言,后端数据库则使用了结构化查询语言(SQL)进行数据的存储与管理。系统的设计充分考虑了医院门诊管理的实际需求,能够帮助医院实现对门诊病人的有效管理,包括但不限于挂号、诊断、治疗、开药、收费等各个环节的信息化处理。 该资源包不仅仅是一个系统程序,还包括了与系统开发相关的文档资料,具体包括: 1. 论文:详细论述了系统的开发过程、设计思路、以及实现的功能特点等,是理解和评估系统的重要参考资料。 2. 开题报告:包含了系统开发的初始构思,项目的目标、预期成果和研究方法等基础内容,为项目的实施提供了明确的方向。 3. 任务书:详细说明了开发任务的具体要求,包括系统功能、性能要求、开发进度等,对于管理开发过程起到了关键作用。 4. 文献综述:广泛收集了相关的研究文献,总结了当前医院信息系统的发展状况,为系统的设计提供了理论支撑。 5. 参考文献:列出了编写论文和系统开发过程中参考的书籍、文章和其他资源,这些参考文献可以帮助进一步拓展知识边界。 整个资源包适合学习和研究VB编程语言、SQL数据库设计、医院管理系统的开发人员和学者,或者对医院信息系统感兴趣的其他专业人士。通过对系统的安装、使用和阅读相关文档,可以深入了解VB与SQL在实际应用中的结合方式,以及如何构建一个满足特定行业需求的应用系统。 此外,由于是医院门诊管理系统,系统在数据安全和隐私保护方面也有较高的要求。在开发过程中,开发者需要遵循相关法律法规,确保病人的医疗信息得到妥善处理和保护,避免数据泄露和非法访问。 综上所述,这个资源包提供了系统开发的全貌,从理论到实践都有详尽的资料,能够为研究和应用VB与SQL技术提供宝贵的参考和实践案例。"

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 以下是一个使用 Python 调用 TensorRT 转换后的 RT-DETR 模型进行单张图片或图片文件夹批量推理的代码实现说明。该代码通过输入图片路径或文件夹路径、模型路径以及输出图片保存路径,即可完成推理并生成测试结果。运行时,只需使用命令 “python ./infer_tensorrt.py --infer_dir=./inputimgs/ --output_dir ./outputimgs/ --models ./rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.trt” 即可。 这段代码是用于部署 RT-DETR 模型的。它基于 Python 编写,调用了 TensorRT 转换后的模型,能够实现对单张图片或整个图片文件夹的批量推理操作。用户需要提供输入图片的路径(可以是单张图片的路径或包含多张图片的文件夹路径)、模型文件的路径以及推理结果输出图片的保存路径。当所有参数配置完成后,通过运行 “python ./infer_tensorrt.py --infer_dir=./inputimgs/ --output_dir ./outputimgs/ --models ./rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.trt” 这条命令,就可以得到相应的测试结果。 本代码旨在实现 RT-DETR 模型的部署,采用 Python 编程语言,并利用 TensorRT 转换后的模型进行推理。它可以针对单张图片或图片文件夹进行批量推理。用户需要输入图片路径(单张图片或文件夹)、模型路径以及输出图片保存路径。运行时,使用 “python ./infer_tensorrt.py --infer_dir=./inputimgs/ --output_dir ./outputimgs/ -
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