烤肠火鸡面创业白皮书产品
名称:烤肠火鸡面
售价:8元
产品图:(仅供参考)
动机鉴于夹山漾地区地理位置较为偏僻,周边餐饮设施稀缺,导致餐饮成本高昂,大多数浙江大学湖州研究院的学生倾向于在宿舍订购外卖。然而,外卖不仅价格不菲(平均每餐不低于16元),且由于位置偏远,配送时间较长,这让一众浙大湖州研究院的吃货“痛心疾首”。正是基于这一现状,我精心策划了这份烤肠火鸡面创业计划书,旨在提供一个创新解决方案,以期缓解甚至解决上述问题,为广大学子带来更加便捷、实惠且美味的用餐体验。
可行性
特色产品:火鸡面+烤肠,仅7元/份,双倍美味,价格却不及常规外卖一半,性价比之王,学生优选。
承诺服务:下单至送达,仅需10分钟,等同于刷两三条抖音的时间,美食即刻上门,告别漫长等待。
收益总额成本:
110.9(荞麦面)+ 5.9(碗)+ 3(筷子)+ 9.61 = 29.41
回本需要售出:
129.41/8 = 3.68(4) //四包回本,我只想说轻而易举
荞麦面包含15袋,理想情况下利润为:
115*8 - 29.41 = 90.59
平均每人收益:
190.59/2 = 4 ...
数据库设计字典表(ruoyi自带)医生表(ruoyi自带)
采用若依自带的user表,医生表要求登录可以看到自己负责的病人并做诊断,需要包含账号密码用于登录
检查结果表(Check_Condition)
字段
含义
数据类型
默认值
是否可空
约束
id
诊断结果编号
bigint(20)
否
主键
patient_code
病人id
bigint(20)
doctor_id
负责的医生id
bigint(20)
否
diagnostic_status
诊断状态(对应字典:异常/正常等)
bigint(20)
diagnostic_describe
诊断描述
varchar(512)
diagnostic_part
诊断部位(对应字典:左右臂等)
bigint(20)
figure_id
扫描图形id
bigint(20)
create_time
创建时间
datetime
update_time
更新时间
datetime
frequency
采集次数
int
crea ...
QQ机器人自动撤回知识库问答
解决方案一:
MaxKB搭建知识库
要求环境 :操作系统:Ubuntu 22.04 / CentOS 7 64 位系统;
价格详情 :模型推理计费项、模型训练计费项和模型部署计费项_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心 (aliyun.com)
账号密码 :
12用户名:admin默认密码:MaxKB@123..
运行指令 :
1docker start maxkb
聊天窗口:
HNUST智能问答机器人
MaxKB接入通义千问
开通服务
通义千问模型服务
创建API-KEY
MaxKB接入模型
快速入门 - MaxKB 文档
创建知识库
创建知识库
上传知识库文档
这里我上传了自定义的md文档
测试效果
XXL-Job
分布式任务调度平台,主要特点有分布式注册机制、页面监控、失败日志、代码侵入性低、负载均衡,使用的是DB锁来保证集群分布式调用的一致性
代码示例:
执行器代码
调度器代码
快速开始
[xxl-job详解_xxljob-CSDN博客](https://blog.csdn.net/weixin_44713306/article/details/127751024?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%22172018641716800226570618%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130102334..%22%7D&request_id=172018641716800226570618&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-127751024-null-null.142^v100^pc_search_result_base8& ...
人工智能强化学习强化学习是一种通过与环境交互来学习如何采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。在这个过程中,智能体(Agent)通过尝试不同的行为并根据所接收的反馈(奖励或惩罚)来优化其策略。强化学习的核心在于探索(Exploration)与利用(Exploitation)的平衡:既要尝试新的行为以发现可能更好的策略,又要充分利用已知的最优行为来获得最大奖励。
深度学习深度学习是一种人工神经网络(特别是具有多个隐藏层的神经网络)的学习方法,它能够自动地从数据中学习并提取特征,进而完成分类、识别、生成等一系列复杂的任务。深度学习的关键技术包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等,这些技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。
OpenCV使用读取展示img123456import cv2 as cvimg = cv.imread('../resource/face.png')cv.imshow('read_img', img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows() ...
基于socket操作ABB机器人
这里我用Java语言搭了一个socket客户端,在这个客户端中可以输入1,2,3,4,5,6操控六个轴指令通过socket发送到abb机器人,继续解析指令从而操控每个轴的角度。
java客户端实现123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172public class SimpleServer { public static void main(String[] args) { int port = 8080; // 设置服务器端口 Scanner scanner = new Scanner(System.in); try (ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(port)) { ...
Activiti
[idea2021中Activiti BPMN visualizer简单使用-CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_51726114/article/details/124363712?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%22171773029016800197063978%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130102334..%22%7D&request_id=171773029016800197063978&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_click~default-1-124363712-null-null.142^v100^pc_search_result_base8&utm_term=activiti bpmn visualizer教程&spm=1018.2226.3001.4187)
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