前台（小程序）： 首页： 1.领养：分为线下领养和线上认养两种，在顶部设置下拉选项，分别有动物种类、省、市，未选择筛选条件的就打乱展示；两种领养方式界面展示的小动物资料可以点击详情，里面有照片、名称、省、市、性格、社会关系、场活动地带 线下领养：先线上申请，然后从个人中心界面联系管理员客服 线上认养：部分在动物保护机构的猫狗，领养人不方便的情况下可进行记名认养，一切吃喝用度领养人负责，在方便的时间就可以进行线下带走 2.狂犬病科普：首页底部放置狂犬病科普轮播图，可点击查看详情、界面底部加一个可以点击的文字，界面里加入一个表格，可以筛选自己所在城市，查看可以打狂犬疫苗的医院以及工作时段和医院电话等等 社区：发布、浏览动态、评论、点赞、点进去查看详情 商城：商品分类、展示、添加到购物车、查看商品详情、直接购买商品 购物车：添加商品到购物车、移除购物车内的商品、数量的加减、价格的结算。 个人中心：登录，注册，申请记录，我的宠物，联系客服、关于我们 后台：（电脑端） 用户：查看用户、用户列表 狂犬病科普信息的添加、修改、删除 商品：编辑商品、上架下架、删除、搜索 商品类别管理：商品类别的增、删

360杀毒隔离内网病毒库升级更新处理脚本

植物病害分类 使用图像数据和神经网络对植物病害进行分类 该存储库包含用于训练几个深度卷积神经网络（CNN）的代码和相关分析，以识别14种作物物种和26种疾病。 使用在受控条件下收集并由PlantVillage项目提供的54306张患病和健康植物叶片图像的公共数据集对模型进行了训练。 评估了三种不同的方法来提高Mohanty等人报告的基线准确性。 在研究论文“将深度学习用于基于图像的植物病害检测”中，其中CNN模型也用于使用相同的数据集对植物病害进行分类。 研究的三种方法是“转移学习”，“单图像超分辨率”和“层次结构超类学习”，所有这些方法都集中于此数据集或图像分类问题所特有的特定组件。 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├─

简简单单

万网医院，门诊电子病历管理系统 ，医院，门诊病历管理系统。

根据鸡的图片和鸡的温度判断是否为病j鸡，flask进行可视化展示

获09数学建模论文原文 医院就医排队是大家都非常熟悉的现象，它以这样或那样的形式出现在我们面前，例如，患者到门诊就诊、到收费处划价、到药房取药、到注射室打针、等待住院等，往往需要排队等待接受某种服务。 我们考虑某医院眼科病床的合理安排的数学建模问题。

数据属性说明： age: 该朋友的年龄 sex: 该朋友的性别 (1 = 男性, 0 = 女性) cp: 经历过的胸痛类型（值1：典型心绞痛，值2：非典型性心绞痛，值3：非心绞痛，值4：无症状） trestbps: 该朋友的静息血压（入院时的毫米汞柱） chol: 该朋友的胆固醇测量值，单位 ：mg/dl fbs: 人的空腹血糖（> 120 mg/dl，1=真；0=假） restecg: 静息心电图测量（0=正常，1=患有ST-T波异常，2=根据Estes的标准显示可能或确定的左心室肥大） thalach: 这朋友达到的最大心率 exang: 运动引起的心绞痛（1=有过；0=没有） oldpeak: ST抑制，由运动引起的相对于休息引起的（“ ST”与ECG图上的位置有关。） slope: 最高运动ST段的斜率（值1:上坡，值2:平坦，值3:下坡） ca: 萤光显色的主要血管数目（0-4） thal: 一种称为地中海贫血的血液疾病（3=正常；6=固定缺陷；7=可逆缺陷） target: 心脏病（0=否，1=是） 心脏病数据有一定问题。

--查找正在使用路径 select * from mr_work_path; --备份病历文件路径 select * from mr_backup_path; --最后一次修改时间 select * from doctor_action_log t where t.patient_id='A000117314' and t.visit_id=2 and t.item_name like '%日常病程记录%'; --文件命名规则：最后一次修改年月日\PATIENT_ID后两位\PATIENT_ID减去2位，不足8位补零

引用了华为去HSS【主机安全服务】； 勒索病毒具有传播方式多样性和顽固的攻击性特征，一旦被勒索病毒入侵，无论是资产还是经济都将遭受重大损失。