当前位置: 首页 > news >正文

java+vue+SpringBoot社区医院管理系统(程序+数据库+报告+部署教程+答辩指导)

源代码+数据库+LW文档(1万字以上)+开题报告+答辩稿ppt+部署教程+代码讲解+代码时间修改工具

技术实现

  1. 开发语言:后端:Java 前端:vue
  2. 框架:springboot
  3. 数据库:mysql

开发工具
JDK版本:JDK1.8
数据库:mysql 数据库工具:Navicat
开发软件:idea

主要角色及功能介绍
在管理员功能模块确定下来的基础上,对管理员各个功能进行设计,确定管理员功能的详细模块。绘制的管理员功能结构见下图。

图4.3 管理员功能结构图

数据库
这部分内容需要借助数据库关系图来完成,也需要使用专门绘制数据库关系图的工具,比如Visio工具就可以设计E-R图(数据库关系图)。设计数据库,也需要按照设计的流程进行,首先还是要根据需求完成实体的确定,分析实体具有的特征,还有对实体间的关联关系进行确定。最后才是使用E-R模型的表示方法,绘制本系统的E-R图。不管是使用亿图软件,还是Visio工具,对于E-R模型的表示符号都一样,通常矩形代表实体,实体间存在的关系用菱形符号表示,实体的属性也就是实体的特征用符号椭圆表示。最后使用直线将矩形,菱形和椭圆等符号连接起来。接下来就开始对本系统的E-R图进行绘制。
(1)下图是用户实体和其具备的属性。

图4.1 用户实体属性图
(2)下图是药品实体和其具备的属性。

图4.2 药品实体属性图
(3)下图是家庭医生实体和其具备的属性。

图4.3 家庭医生实体属性图
(4)下图是字典表实体和其具备的属性。

图4.4 字典表实体属性图
(5)下图是就诊信息实体和其具备的属性。

图4.5 就诊信息实体属性图
(6)下图是病例信息实体和其具备的属性。

图4.6 病例信息实体属性图
(7)下图是前台实体和其具备的属性。

图4.7 前台实体属性图
(8)下图是健康档案实体和其具备的属性。

图4.8 健康档案实体属性图
(9)下图是用户表实体和其具备的属性。

图4.9 用户表实体属性图
(10)下图是医生实体和其具备的属性。

图4.10 医生实体属性图
系统功能实现及截图
5.1用户信息管理
如图5.1显示的就是用户信息管理页面,此页面提供给管理员的功能有:用户信息的查询管理,可以删除用户信息、修改用户信息、新增用户信息,
还进行了对用户名称的模糊查询的条件

图5.1 用户信息管理页面
5.2 病例信息管理
如图5.2显示的就是病例信息管理页面,此页面提供给管理员的功能有:查看已发布的病例信息数据,修改病例信息,病例信息作废,即可删除,还进行了对病例信息名称的模糊查询 病例信息信息的类型查询等等一些条件。

图5.2 病例信息管理页面
5.3家庭医生管理
如图5.3显示的就是家庭医生管理页面,此页面提供给管理员的功能有:根据家庭医生进行条件查询,还可以对家庭医生进行新增、修改、查询操作等等。

图5.3 家庭医生管理页面
5.1药品信息管理
如图5.4显示的就是药品信息管理页面,此页面提供给管理员的功能有:根据药品信息进行新增、修改、查询操作等等。

图5.4 药品信息管理页面

http://www.rkmt.cn/news/174588.html

相关文章:

  • java+vue+SpringBoot二手车交易系统(程序+数据库+报告+部署教程+答辩指导)
  • 2026年中东市场拓展优选:Safeguard Global名义雇主EOR服务商推荐 - 品牌2025
  • PyTorch-CUDA-v2.7镜像能否支持Triton推理服务器
  • 昨天还涨停,今天就被“闷杀”?深挖A股背后看不见的“收割机”
  • AI进阶 Day4: 接入真实 AI 流式接口(SSE)
  • PyTorch-CUDA-v2.7镜像对时间序列预测的帮助
  • 深耕GEO贴牌代理,解锁AI搜索优化精准触达客户新路径 - 源码云科技
  • 2025年终端应用全链路性能测试实施策略与实践对比
  • 2025年诚信的日本移民机构推荐,服务不错的日本移民企业全解析 - 工业推荐榜
  • 建议收藏】MCP协议从入门到实践:基于Dify的大模型工具调用全解析
  • PyTorch-CUDA-v2.7镜像是否支持A100/H100?官方回应来了
  • PyTorch-CUDA-v2.7镜像在LLM训练中的实际应用
  • GitHub项目部署加速:利用PyTorch-CUDA-v2.7镜像构建CI/CD
  • PyTorch-CUDA-v2.7镜像对Flash Attention的支持情况
  • 2025最新!继续教育必备10个AI论文工具测评与推荐
  • PyTorch-CUDA镜像如何实现从实验到部署无缝衔接
  • PyTorch-CUDA-v2.7镜像对RTX 40系显卡的支持情况
  • APP安全
  • PyTorch-CUDA-v2.7镜像对FP16和BF16格式的支持
  • 以太网温湿度变送器在工业自动化中的集成实践
  • PyTorch-CUDA基础镜像评测:从安装到Jupyter Notebook实战
  • 2025年市面上有实力的工业机器人无框电机厂商电话,无框电机/力矩电机/减速器/人形机器人关节电机厂家哪家好 - 品牌推荐师
  • 云计算运维这个职业变得越来越重要,学云计算运维可以做什么工作?
  • 基于YOLOv11的船舶类型识别检测系统(YOLOv11深度学习+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型)
  • 2025最新!专科生必看9款AI论文软件测评与推荐
  • Input Remapper终极配置指南:从入门到精通的全流程解析
  • Jupyter Notebook无法启动?检查你的PyTorch-CUDA镜像配置
  • 2025年口碑好、实力强、诚信的瓷砖免拆改色品牌企业推荐 - 工业品网
  • Docker镜像源优化建议:优先选择PyTorch-CUDA-v2.7基础环境
  • 计算机视觉任务首选:PyTorch-CUDA-v2.7支持YOLO和CNN