活动推荐｜EMQ 联合 Greptime 首个线下技术沙龙杭州站报名中

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转载 2023-07-17 17:08:06 128 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台（源码+文档） SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目（源码+文档）项目包含：①完整源码（后端+管理后台+用户前台）；②数据库脚本文件；③万字论文文档；④开题报告；⑤答辩PPT；⑥项目运行视频教程。项目架构： B/S 架构、MVC 分层设计技术栈： Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。一、角色设计学生用户：注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。商家用户：注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。维修人员：注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。管理员：学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。二、前台功能模块（学生端） 1. 首页展示：轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块：宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块：在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块：水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍：宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块：失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订：桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿：假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏：信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

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EMQ「云边数据智能」系列主题沙龙第三期将于 7 月 22 日在杭州拉开帷幕。

参会邀约

该系列活动是由 EMQ 与多家合作伙伴联合举办的线下技术沙龙，我们将邀请行业领袖、专家学者和技术爱好者共同深入探讨云边数据智能的相关技术趋势，为大家带来最新的行业信息和技术动态。

Greptime 创始人庄晓丹将参与此次杭州站的技术沙龙，分享大规模监控场景下的存储实践相关议题。

- 时间 -

2023 年 07 月 22 日下午 2 点

- 地址 -

杭州市上城区延安路 292 号

工联大厦 7 楼 wework 7M 会议室

线上直播报名 👇

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点击图片查看完整议程：

👇点击下方「阅读原文」直接进行活动报名啦～

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzMzU5Mjc1Nw==&mid=2247538495&idx=2&sn=9dbd6c8f53a4f078cfa1b0d6e9a1a805&chksm=faa3b8e5cdd431f38322fcc39a14a1481716c9890e03b0198addfa95a8a37fbaffb35cfc5f1d&scene=126&sessionid=0>

YOLOv8作物病害检测实战源码这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统，对叶片照片做目标检测，识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类，并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑，配套交付完整Python源码、9章实战教程（md/html/pdf三种格式）、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。系统围绕五项功能展开：同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源；图形界面选文件即检测，画面叠彩色框标注病名与置信度，右侧面板同步给出症状与防治措施；检测记录自动写入CSV，统计页一键生成四类病害占比饼图；训练结束自动产出损失与精度曲线；内置防治建议文案库，检测命中即回填面板。选型用YOLOv8n nano档，参数量约320万、权重约6.2MB，CPU单帧几十毫秒，小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图，固定随机种子，重跑分布一致，不依赖公开数据集。依赖全部锁版本，教程第7章整理了19条真实报错及排查方法，第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生，也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU，不需要系统学过目标检测，教程第3章会按需补齐原理。使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖，download_data.py下载预训练权重，data_gen.py生成样本后train.py训练，完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。立即下载

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