2024-09-02

由于提供整个项目的源代码和详细的部署过程会占用大量篇幅,我将提供关键部分的代码和部署指导。

前端Vue部分

安装依赖:




npm install

编译和运行前端项目:




npm run serve

后端SpringBoot部分

使用Maven构建项目:




mvn clean package

运行SpringBoot应用:




java -jar target/smart-medical-service-system-0.0.1-SNAPSHOT.jar

数据库部分

导入数据库脚本(假设使用MySQL数据库):




source /path/to/your/database_script.sql

配置文件

application.propertiesapplication.yml中配置数据库连接、服务器端口等信息。

部署环境要求

  • Java 8+
  • Maven 3.6+
  • Node.js
  • 数据库(如MySQL)

部署指导

  1. 配置好数据库和后端SpringBoot的配置文件。
  2. 使用Maven构建SpringBoot项目。
  3. 启动SpringBoot应用。
  4. 配置并启动Vue前端。

源代码和解释

源代码已经非常精简,主要包含用户管理、医生管理、患者管理等核心功能。




// 用户管理控制器示例
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseResult login(@RequestBody UserLoginDTO userLoginDTO) {
        return userService.login(userLoginDTO);
    }
 
    @PostMapping("/register")
    public ResponseResult register(@RequestBody UserRegisterDTO userRegisterDTO) {
        return userService.register(userRegisterDTO);
    }
 
    // ...其他用户管理接口
}



// Vue用户登录组件示例
<template>
  <!-- 省略HTML模板代码 -->
</template>
 
<script>
export default {
  methods: {
    handleLogin() {
      this.$refs.loginForm.validate(valid => {
        if (valid) {
          this.$http.post('/api/user/login', this.loginForm)
            .then(response => {
              // 登录成功处理逻辑
            })
            .catch(error => {
              // 登录失败处理逻辑
            });
        } else {
          this.$message.error('请输入正确的登录信息');
        }
      });
    }
  }
}
</script>

以上代码片段展示了用户登录功能的后端SpringBoot接口和前端Vue的处理逻辑。

由于篇幅限制,这里只提供了关键代码片段和部署指导。完整的源代码和详细讲解请参考原项目或联系原作者。

2024-09-02

SQLite-to-REST 是一个使用 Python 编写的轻量级应用程序,它允许用户将 SQLite 数据库的内容通过 RESTful API 的形式暴露出来。以下是一个简单的使用示例:




from sqlite_to_rest.sqlite_to_rest import SQLiteToREST
 
# 创建一个 SQLiteToREST 实例,并指定 SQLite 数据库文件和 API 运行的端口
app = SQLiteToREST('path_to_your_database.db', 5000)
 
# 启动应用程序
app.run()

在这个例子中,我们首先导入了 SQLiteToREST 类,然后创建了一个实例,指定了数据库文件的路径和我们希望 API 服务运行的端口。最后,我们调用 run 方法来启动应用程序,并通过指定的端口提供 RESTful API 服务。

这个简单的示例展示了如何使用 SQLite-to-REST 将 SQLite 数据库的内容转换为可通过网络访问的 RESTful API。这个项目提供了一个快速的方法来将数据库内容暴露给开发者和应用程序,而不需要编写大量的后端代码。

2024-09-02



@Configuration
public class AwsConfig {
 
    @Value("${region}")
    private String region;
 
    @Bean
    public AmazonS3 s3Client() {
        return AmazonS3ClientBuilder.standard()
                .withRegion(region)
                .build();
    }
 
    @Bean
    public AmazonDynamoDB amazonDynamoDBClient() {
        return AmazonDynamoDBClientBuilder.standard()
                .withRegion(region)
                .build();
    }
 
    @Bean
    public AmazonSQS amazonSQSClient() {
        return AmazonSQSClientBuilder.standard()
                .withRegion(region)
                .build();
    }
 
    // 更多的AWS服务可以在这里定义,例如SNS, SES, etc.
}

这个配置类使用Spring的@Configuration注解来声明,并使用@Value注解来注入区域配置。它提供了连接到S3, DynamoDB以及SQS的客户端bean。这样,你就可以在其他的Spring服务中通过依赖注入来使用这些客户端了。这个配置类是开箱即用的,因为它使用了标准的AWS客户端构建器,并且会自动查找标准的AWS凭证提供者链(例如,环境变量,系统属性,或者~/.aws/credentials文件中的配置)。

2024-09-02

DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY 是 Oracle 提供的一个视图,它记录了数据库中活跃会话的历史性能数据。这个视图在 Oracle 11g 的 Enterprise Edition 中引入,用于替代 V$ACTIVE_SESSION_HISTORY 视图。

DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY 视图中的每一行都代表了一个活跃会话的历史数据样本。它记录了会话的历史性能数据,如 CPU 使用情况、执行的 SQL 语句、等待事件等。

要查看 DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY 视图的详细信息,可以执行以下 SQL 语句:




SELECT * FROM DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY;

请注意,由于这个视图可能包含大量的数据,所以在使用时应该考虑过滤条件,以避免性能问题。

此外,Oracle 建议定期收集历史数据,并且要确保 AWR 快照的频率适当,以便能够捕捉到足够的历史数据。

由于 DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY 视图的内容非常多,这里只能给出一个基本的查询示例。具体情况下,可能需要根据实际需求添加过滤条件或者其他字段。

2024-09-02

在Transformer模型中,常用的激活函数有ReLU、GELU、GLU和Swish。

  1. ReLU(Rectified Linear Unit): 这是最简单的激活函数,定义为 max(0, x)。



import torch
import torch.nn as nn
 
relu = nn.ReLU()
print(relu(torch.tensor([-1, 2, 0])))
  1. GELU(Gaussian Error Linear Unit): 这是一个平滑的激活函数,近似正态分布的pdf。



import torch
import torch.nn as nn
 
gelu = nn.GELU()
print(gelu(torch.tensor([-1, 2, 0])))
  1. GLU(Gated Linear Unit): GLU是在自注意力机制中使用的一个函数,它由线性部分和激活部分组成。



import torch
import torch.nn as nn
 
glu = nn.GLU(dim=1)
print(glu(torch.tensor([[-1, 2], [3, -4], [0, 5]])))
  1. Swish:这是谷歌提出的一个自适应的激活函数,它是一个非单调的函数,在某个区间内是线性的,在另一个区间内是ReLU函数。



import torch
import torch.nn as nn
 
class Swish(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x * torch.sigmoid(x)
 
swish = Swish()
print(swish(torch.tensor([-1, 2, 0])))

以上代码展示了如何在PyTorch中实现这些激活函数。在实践中,可以根据模型的具体需求选择合适的激活函数。

2024-09-02

报错问题:"SpringCloud中各微服务使用springcloud-config获取配置文件时,配置信息无法正常实现加载"。

解释:

这个问题通常意味着Spring Cloud Config客户端无法从配置服务中心获取配置信息。可能的原因有:

  1. 网络问题:微服务无法连接到配置服务中心。
  2. 配置服务中心宕机或者服务未启动。
  3. 配置文件不存在或者有误。
  4. 配置中心的安全认证失败,比如配置了错误的username/password或者访问令牌。
  5. 微服务配置错误,比如bootstrap.properties或bootstrap.yml中的配置信息不正确。

解决方法:

  1. 检查网络连接,确保微服务能够访问配置服务中心。
  2. 确认配置服务中心正在运行并且健康状态良好。
  3. 检查配置服务中心中的配置文件是否存在并且正确无误。
  4. 如果配置了安全认证,请确保提供正确的用户名和密码或访问令牌。
  5. 检查微服务的配置文件,确保bootstrap.properties或bootstrap.yml中的配置指向正确的配置服务中心URL,并且配置文件能正确解析。

如果问题依然存在,可以启用Spring Cloud Config客户端的调试日志来获取更多信息,帮助定位问题。

2024-09-02

以下是一个使用STM32 HAL库通过GPIO模拟SPI与MAX31865通讯的示例代码片段。注意,这里仅展示了如何初始化GPIO和模拟SPI的部分,实际的读写函数MAX31865_ReadMAX31865_Write需要根据SPI模拟的实现进行补充。




#include "spi.h"
#include "max31865.h"
 
// 初始化用于SPI通信的GPIO
void SPI_GPIO_Init(void) {
    __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE(); // 使能GPIOA时钟
 
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct;
    GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_4 | GPIO_PIN_5 | GPIO_PIN_6 | GPIO_PIN_7; // 选择引脚
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP; // 设置引脚模式为推挽输出
    GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_PULLUP; // 设置引脚为上拉
    GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_HIGH; // 设置引脚速度为高
    HAL_GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct); // 初始化GPIOA
}
 
// 模拟SPI时钟信号的产生
void SPI_SetClock(GPIO_TypeDef *GPIOx, uint16_t GPIO_Pin, uint8_t state) {
    HAL_GPIO_WritePin(GPIOx, GPIO_Pin, (GPIO_PinState)state);
}
 
// 模拟SPI数据信号的读取
uint8_t SPI_ReadData(GPIO_TypeDef *GPIOx, uint16_t GPIO_Pin) {
    return HAL_GPIO_ReadPin(GPIOx, GPIO_Pin);
}
 
// MAX31865初始化函数
void MAX31865_Init(void) {
    SPI_GPIO_Init(); // 初始化SPI GPIO
    MAX31865_Reset(); // 复位MAX31865
}
 
// 复位MAX31865
void MAX31865_Reset(void) {
    // 设置CS为低,复位MAX31865
    SPI_CS_LOW();
    // 延时一段时间后拉高CS
    HAL_Delay(1);
    SPI_CS_HIGH();
}
 
// 读取MAX31865的状态
uint8_t MAX31865_Read(uint8_t reg) {
    uint8_t data;
    // 实现读取函数,需要模拟SPI的时钟信号和数据信号的读取
    // 请根据实际的SPI模拟实现进行填充
    return data;
}
 
// 写入数据到MAX31865
void MAX31865_Write(uint8_t reg, uint8_t data) {
    // 实现写入函数,需要模拟SPI的时钟信号和数据信号的写入
    // 请根据实际的SPI模拟实现进行填充
}
 
// 主函数
int main(void) {
    HAL_Init(); // 初始化HAL库
    SystemClock_Config(); // 配置系统时钟
    MAX31865_Init(); // 初始化MAX31865
 
    // 读取MAX31865状态
    uint8_t status = MAX318
2024-09-02

在Spring Cloud中,Ribbon是负责负责负载均衡的客户端,它会缓存服务实例信息。当服务下线时,Ribbon的缓存可能还保留有旧的服务地址,导致请求可能会发送到已下线的服务实例上。

为了解决这个问题,可以通过Redis来手动更新Ribbon的缓存。以下是一个简化的解决方案:

  1. 服务下线时,服务实例可以发送一个消息到Redis。
  2. 一个监听器监听Redis的消息。
  3. 当监听到服务下线的消息时,通过Redis的发布/订阅机制通知Ribbon。
  4. Ribbon监听器接收到通知后,更新本地缓存。

以下是伪代码示例:




// 服务下线时,发送消息到Redis
redisTemplate.convertAndSend("services", "service-id:DELETED");
 
// Ribbon监听器,监听Redis消息更新本地缓存
@Component
public class RibbonRedisSubListener {
 
    @Autowired
    private DiscoveryClient discoveryClient;
 
    @Autowired
    private LoadBalancerClient loadBalancerClient;
 
    @JmsListener(destination = "services", containerFactory = "jmsListeningContainerFactory")
    public void handleMessage(String body) {
        String[] parts = StringUtils.delimitedListToStringArray(body, ":");
        String serviceId = parts[0];
        String action = parts[1];
 
        if ("DELETED".equals(action)) {
            // 移除服务实例
            List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances(serviceId);
            instances.forEach(instance -> loadBalancerClient.removeServer(instance));
        }
    }
}

在这个示例中,我们使用了RedisTemplate来发送服务下线的消息,并创建了一个监听器来监听这些消息。当接收到服务下线的消息时,Ribbon的LoadBalancerClient会被用来更新缓存,移除已下线的服务实例。

请注意,这个示例假设你已经配置了jmsListeningContainerFactory以及与Redis的连接。此外,这个示例没有考虑安全性和并发性能,在生产环境中应该加以考虑。

2024-09-02



from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
 
# 首页视图
def index(request):
    return render(request, 'index.html')
 
# 关于页视图
def about(request):
    return HttpResponse("这是关于页面。")
 
# 联系页视图
def contact(request):
    return HttpResponse("这是联系页面。")

这段代码定义了三个简单的视图函数,分别对应首页、关于页和联系页。每个视图函数使用Django的render函数来渲染一个HTML模板,或者使用HttpResponse直接返回一个简单的响应字符串。这展示了如何使用Django框架创建基本的Web页面,并且如何通过定义视图函数来响应用户的请求。

2024-09-02

要将数据导出到SQLite数据库,您可以使用Python的sqlite3模块。以下是一个简单的例子,演示如何将一些数据插入到SQLite数据库中。




import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库(如果数据库不存在,则会创建)
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个cursor对象
c = conn.cursor()
 
# 创建表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 插入数据
purchases = [('2006-03-28', 'BUY', 'IBM', 1000, 45.00),
             ('2006-04-05', 'BUY', 'MSFT', 1000, 72.00),
             ('2006-04-06', 'SELL', 'IBM', 500, 53.00),
            ]
 
c.executemany('INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)', purchases)
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码首先连接到名为example.db的SQLite数据库,如果数据库不存在,则会创建。然后,它创建了一个名为stocks的表(如果表不存在的话),表中包含datetranssymbolqtyprice这几列。接着,它使用executemany方法插入多条记录。最后,它提交事务并关闭数据库连接。