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本文介绍了SQLServer2000,一款流行的数据库管理系统,包括其特点、界面操作、数据处理能力,以及数据库的概念、新建与修改数据库的过程,同时涉及数据库需求分析和测试用例设计。


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演示视频:

4.1数据库SQLServer2000简介

SQLServer2000中文版是Microsoft出品的数据库管理系统软件,是目前比较流行的中大型桌面数据库管理系统,它适用于大中型企业、学校、个人等用户,可以通过多种方式实现对数据收集、分类、筛选处理,提供用户查询或打印报表。

SQLServer2000具有良好的界面,采用了与Windows系列软件完全一致的风格,用户可以通过菜单和对话框操作,不用编写任何命令便能有效地实现各种功能的操作,完成数据管理任务

SQLServer2000可以作为个人计算机终端和大型主机系统之间的桥梁。通过如SQL、ODBC等特定技术,方便地存储、检索和处理服务器平台上的关键信息,提供了灵活、可靠、安全的客户/服务器解决方案。

SQLServer2000可以接受多种格式的数据,从而方便了用户在不同系统之间进行数据转换。

随着Internet网络应用的发展,SQLServer2000还增加了使用信息发布Web 向导和用HTML格式导出对象的功能。

数据库的概念

数据库是一种存储数据并对数据进行操作的工具。数据库的作用在于组织和表达信息,简而言之,数据库就是信息的集合。计算机的数据库可以分为两类:非关系数据库(flat-file)和关系数据库(relational)。关系数据库中包含了多个数据表的信息,数据库含有各个不同部分的术语,象记录、域等。

新建一个数据库

创建任何一个数据库的第一步是仔细的规划数据库,设计必须是灵活的、有逻辑的。创建一个数据库结构的过程被认为是数据模型设计。

1. 标识需要的数据;

2. 收集被标识的字段到表中;

3. 标识主关键字字段;

4. 绘制一个简单的数据图表;

5. 规范数据;

6. 标识指定字段的信息;

7. 创建物理表。

修改已建的数据库

数据库的修改分为:添加、编辑和删除记录。这三种操作均可由Jsp 创建的程序来完成,下面的章节将详细描述实现的具体方法。

实现数据库之间的联系

数据库之间的关系指明两个库之间共享一个共同的关键字值。一个连接是指一种虚拟的表,这种表是在当用户要求从相互关联的各个不同的表中获取信息时建立的,关键字段用于在相互连接的不同表中查找匹配的记录。一个更高级的连接形式称为自连接。这种连接是指一个表被连接到它自己的一个字段,或在不同的纪录中由重复数据的组合字段。数据库中有三种不同类型的关键字:主关键字、组合关键字和外关键字。在表中使用的关键字类型用于描述库表示什么以及在数据库中如何与其它的库建立关系。

4.2数据库需求分析

根据调查有关单位的病人及医师管理的实际情况,分析得到如下的数据库结构。

住院患者情况表:

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主治医师情况表:

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交费情况表:

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用户表:

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4.3测试用例

住院患者情况表的测试用例:

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主治医师情况表的测试用例:

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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