@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") 为什么还是显示时区
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python医院门诊挂号管理系统课设
这是一份数据库原理课程设计完整资料:面向校医院或社区门诊的医院门诊管理系统,后端 MySQL,前端 Python Tkinter,包含实验报告(Markdown、HTML、PDF 三种格式)、全部源码、6 张运行截图、答辩 PPT,以及完整的建库脚本 schema.sql 和示例数据 data.sql。数据库共 9 张表,配套视图、存储过程、触发器和索引,首次启动程序自动建库写入示例数据,不用手动跑 SQL。 系统分管理员和医生两个角色。管理员可维护科室、医生信息,给患者建档,录入药品和库存,按科室加日期统计就诊量;医生登录后默认看到自己当天的挂号队列,按队列号叫号看诊,开处方时勾选药品和数量,系统自动汇总处方费用并扣减库存,还能查患者历史处方、取消挂号让号源回补。 几个值得参考的实现点:挂号走存储过程 sp_register,在数据库层校验号源、防同一天同医生重复挂号、自动生成队列号;开处方走存储过程自动算费并扣库存;两个触发器在挂号和取消挂号时自动维护排班已挂数,不依赖应用层自觉;高频查询字段建了索引;不使用 MySQL 8.0 专属语法,5.7 和 8.0 都能跑。 适合正在做数据库原理课程设计、需要写存储过程和触发器的学生,以及想学习"Tkinter + pymysql + 真实业务约束"桌面小项目的自学者。拿到手后改 db.py 里的 MySQL 密码,pip install -r requirements.txt,python main.py 即可,管理员账号 admin/123456,医生工号 D1001 到 D1008 直接登录。
风电、光伏与储能(含电池和废弃矿井小型抽水蓄能)互补调度运行研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了风电、光伏与多类型储能系统(包括电池储能及利用废弃矿井构建的小型抽水蓄能)的互补协调调度运行机制,构建了综合能源系统的优化调度模型。研究充分考虑可再生能源出力的间歇性与不确定性、负荷需求的动态变化以及不同储能技术的物理特性与运行约束,采用先进的优化算法对系统进行协同调控,旨在提升清洁能源消纳水平、增强供电稳定性并优化系统整体经济性。文档提供了基于Python的完整代码实现,支持多种运行场景的仿真分析与策略验证,涵盖了数据预处理、模型构建、求解器调用及结果可视化等环节,具有较高的科研参考价值与工程实践意义。; 适合人群:具备Python编程基础,从事新能源发电、电力系统优化调度、综合能源系统规划与运行等方向的研究生、科研人员及电力行业工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握风光储多能互补系统的建模方法与优化调度技术;② 探索废弃矿井资源在新型电力系统中的绿色转型与再利用路径;③ 开展含异质储能的电力系统仿真研究与算法开发;④ 支撑高水平学术论文撰写、科研项目申报或实际工程项目的可行性分析。; 阅读建议:建议结合代码逐模块学习,深入理解目标函数与约束条件的设计逻辑,可尝试修改系统参数、调整储能配置或引入新的运行边界条件进行拓展性实验,同时推荐对比Matlab等其他平台的实现方式,以全面评估算法性能与模型鲁棒性。
【线性滤波逼近函数比较】结果显示每个滤波器的幅度、相位和群延迟、频率响应,并绘制了极点和零点图(Python代码实现)
内容概要:本文围绕《【线性滤波逼近函数比较】结果显示每个滤波器的幅度、相位和群延迟、频率响应,并绘制了极点和零点图(Python代码实现)》这一技术资源展开,系统介绍了如何利用Python编程语言对多种经典线性滤波器(如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等)进行频域特性分析与可视化。资源核心内容涵盖滤波器的频率响应计算、幅度与相位响应曲线绘制、群延迟特性展示,以及通过极点-零点图直观呈现系统稳定性与动态行为。整个实现过程依托scipy.signal进行滤波器建模与分析,结合matplotlib完成高质量图形输出,有助于深入理解不同类型滤波器在通带波动、阻带衰减、过渡带陡峭度及相位线性度等方面的性能差异。该资源兼具理论深度与实践指导意义,适用于信号处理领域的教学、科研与工程应用。; 适合人群:具备Python编程基础及信号与系统基础知识的本科高年级学生、研究生,以及从事通信工程、自动化控制、电子信息技术、仪器仪表研发等相关领域的科研人员和工程技术开发者。; 使用场景及目标:① 掌握常用模拟与数字滤波器的设计原理及其频域性能指标;② 通过动手实践实现滤波器建模、响应分析与图形可视化,深化对系统函数、极点零点分布与系统稳定性之间关系的理解;③ 在课程设计、毕业设计或科研项目中用于滤波器选型对比、参数优化与教学演示。; 阅读建议:建议读者结合代码逐行运行并观察不同滤波器类型的输出图形,主动调整滤波器阶数、截止频率、通带纹波等关键参数,探究其对频率响应特性的影响;同时推荐配合经典教材(如《信号与系统》《数字信号处理》)进行理论对照学习,以实现从代码实践到理论升华的完整认知闭环。
基于多动作深度强化学习的柔性车间调度研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究基于多动作深度强化学习的柔性车间调度问题,提出了一种融合深度强化学习与多动作策略的优化方法,旨在克服传统调度算法在复杂动态环境中适应性差、效率低的缺陷。通过科学构建状态空间、动作空间及奖励函数,利用Python实现了算法模型,并在典型的柔性车间调度场景中进行仿真实验,结果表明该方法在提升生产效率、缩短调度周期、降低资源闲置率等方面具有显著优势。研究不仅提供了完整的代码实现,还系统探讨了算法在不同规模调度问题中的泛化能力与鲁棒性,为智能制造领域的调度优化提供了新的技术路径。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识的研究生、科研人员及工业自动化领域工程师,尤其适合从事智能制造、生产调度优化、工业工程等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于柔性制造系统中的动态生产调度优化,提升车间资源利用率与生产响应速度;②为深度强化学习在组合优化与运筹学问题中的应用提供实践案例与技术参考,推动智能调度算法的研发与落地。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行动手实践,重点关注状态表示、多动作决策机制与奖励函数的设计逻辑,通过调整网络结构与训练参数深入理解算法性能变化,进而拓展至其他复杂调度场景如多目标优化或实时重调度问题。
JsonFormat与@DateTimeFormat注解实例解析
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SpringBoot基本web开发demo过程解析
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5分钟快速学会spring boot整合Mybatis的方法
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springboot整合elasticsearch
此篇文章为springboot整合elasticsearch的demo,以此做一下记录 文章目录环境准备运行elasticsearchdemo代码展示代码结构图pom.xmlapplication.ymlmodelservicecontroller启动类postman请求连接插入数据查询数据github连接参考资料 环境准备 环境 版本 springboot 2.0.5.RELEASE elasticsearch 6.2.4 注意:建议不要用elasticsearch的最新版,参考了spring data elasticsearch官网 com.exampl
风光储孤岛微电网下垂控制建模设计及仿真搭建【附详细建模报告】
内容概要:本文围绕风光储孤岛微电网的下垂控制开展建模设计与仿真研究,重点阐述在孤岛运行模式下,如何通过下垂控制实现风力发电、光伏发电与储能系统之间的功率协调分配,确保微电网在脱离主网后仍能自主维持频率和电压稳定。文档提供了完整的Simulink仿真模型与详细的建模报告,涵盖系统架构设计、控制策略实现、关键参数整定方法及仿真结果分析,内容达到SCI论文复现级别,兼具理论深度与工程实践价值,适用于微电网构网型控制技术的研究与应用。; 适合人群:电力系统、新能源微电网方向的研究生、科研人员及从事微电网控制策略开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握孤岛微电网下垂控制的核心原理与实现机制;②学习复杂微电网系统的建模方法与仿真技巧;③用于高水平科研论文复现、课题研究支撑或实际工程项目的控制方案设计参考。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型与建模报告同步研读,重点关注控制环路结构设计与参数调节逻辑,可通过改变负载工况或调整下垂系数进行扩展性仿真实验,以深入理解微电网在不同运行条件下自主调频调压的动态响应特性。
不平衡电网下三电平逆变器仿真【延时相消法】(Simulink仿真实现)
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YOLO26算法野生动物保护区狐狸目标检测+训练好的模型+200张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[耳廓狐(f fox), 狐狸(fox)] · 训练集:140 张 · 验证集:40 张 · 测试集:20 张 · 总计:200 张 该数据集专注于对特定物种的精准识别,其定位在于为野生动物保护机构提供可靠的视觉分析工具,助力于濒危物种监测、栖息地研究及生态行为分析,具有重要的科研与保护价值。 数据集采用140张训练集、40张验证集和20张测试集的划分方式,比例合理且覆盖全面,能够有效支撑模型在不同阶段的学习、调优与最终评估,确保了模型泛化能力的稳健性。 所有标注均严格遵循统一标准,边界框精准贴合目标物体轮廓,类别标签清晰无误,... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 50 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8199** mAP50-95 | 0.5105 Precision | 0.7853 Recall | 0.8947 train/box_loss | 0.4252 train/cls_loss | 0.8891 val/box_loss | 1.4106 val/cls_loss | 2.0355 【训练过程分析】 训练开始后,我注意到模型的收敛过程大致分为两个阶段。前20轮,训练损失(train/box_loss和train/cls_loss)迅速下降,mAP50从0.55左右快速上升到0.75,显示出模型对... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
篮球场馆运营管理系统springboot(代码+数据库+LW)
摘 要 随着大众对体育锻炼的重视,尤其是篮球运动的普及,各类篮球场馆如雨后春笋般涌现,推动了场馆管理和服务的需求。传统的场馆运营管理方式效率低下,无法满足用户日益增长的个性化需求。为了解决这些问题,开发一套高效、便捷的篮球场馆运营管理系统势在必行。本系统结合现代信息技术,旨在优化场馆的管理流程,提高运营效率,并为用户提供更好的预约和服务体验。 本系统采用Spring Boot作为后端框架,前端使用Vue.js框架,以Java语言进行开发,并通过MySQL数据库进行数据存储。系统根据用户角色(管理员、教练、会员、用户)提供不同的功能模块,包括场地信息管理、课程预约、积分商城等。管理员可以方便地管理用户、教练和场地信息;教练负责课程的设置与学习进度跟踪;会员与用户则可以高效地进行预约和积分兑换。这样的架构不仅提升了系统的响应速度,还大大简化了操作流程。 本研究的意义在于通过构建高效的篮球场馆运营管理系统,推动场馆资源的合理配置与使用,提升用户满意度和参与积极性。通过智能化的信息管理,不仅促进了场馆的利润增长,也提升了体育文化的传播与发展。系统的实施将有助于相关机构优化管理模式,为其他类型的场馆管理提供参考,推动整个行业朝着更高效、数字化的方向发展。 关键词:篮球场馆运营管理系统;Spring Boot;Java
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