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C#多医院云LIS系统源码
JavaScript 前端框架：JQuery、EasyUI、Bootstrap 后端框架：MVC、SQLSugar等 数 据 库：SQLserver 2012图片SaaS模式.Net Core版云LIS 2、全套系统采用云部署模式，部署一套可支持多家医院检验科共同使用。3、适用于二级医院、基层医疗机构，可作为区域LIS使用，经扩展后能够无缝对接医共体平台等公共平台或系统。 云LIS系统特色1、帮助诊所检验室逐渐走上科学化、规范化、无纸化管理的需要，电子化的调度实现信息和资源共享。 3、与HIS、电子病历等系统实现无缝连接。4、可自动获取、评估、处理和管理各项质量控制数据，减轻了大量的工作以及达到了质控的智能化。 图片云LIS系统模块介绍一、录入检验检查项目选择需要检验患者后，在【门诊就诊】子系统中的【医嘱信息】下，点击【检验检查项目】，选择所需化验的选项并保存，护士在【前台咨询】中【护士执行单】打印出该患者的检验项目的标本条码
1.5K30编辑于 2023-04-06 - 来自专栏影像PACS源码
实验室云检验信息系统(云LIS源码)
一、区域云LIS系统概述：区域云LIS平台源码，系统完全采用B/S架构模式，扩展性强。整个系统的运行基于WEB层面，只需要在对应的工作台安装一个浏览器软件有外网即可访问。 云LIS系统为实验室服务对象提供检验申请、采集标本、结果查询等功能；为实验室工作人员的核收标本、分送标本、传送资料、分析前处理、质量控制、单向或双向通讯、分析后处理、结果审核、打印报告、结果查询等标本检测过程提供全面的技术支持 后端框架：MVC、SQLSugar等数 据 库：SQLserver 2012图片三、系统功能特点：1.检验流程简单，可自适配，操作简便；2.检验界面优雅，支持报告模板多样化，预设报告模板多种多样；3.接口标准化 3、检验结果发布模块支持网络统一集中打印纸质检验报告单，节约打印设备的投入，提高效率，方便管理。支持服务台打印检验报告单，提供自助查询打印、在线查询结果、手机短信回复查询等服务。 4、危急值管理模块系统一旦发现危急值，会立刻自动推送危急值详细信息（包括项目名称、数值、送检医生、责任护士、患者信息等）至检验人员的审核页面，使检验人员能在第一时间采取干预手段，同时系统会同步记录危急处理信息
87720编辑于 2023-05-22 - 来自专栏python3
Python3学习（十二）：求两个lis
在python3对列表的处理中，会经常使用到Python求两个list的差集、交集与并集的方法。 下面就以实例形式对此加以分析。 一.两个list差集 如有下面两个数组： a = [1,2,3] b = [2,3] 想要的结果是[1] 下面记录一下三种实现方式： 1. [] for i in a: if i not in b: ret.append(i) 2.简化版 ret = [ i for i in a if i not in b ] 3.
49020发布于 2020-01-10 - 来自专栏影像PACS源码
医院实验室LIS系统源码，采用.Net Core开发
基于B/S架构的医学实验室检验系统源码，整个系统的运行基于WEB层面，只需要在对应的工作台安装一个浏览器软件有外网即可访问。全套系统采用云部署模式，部署一套可支持多家医院检验科共同使用。 系统遵循服务化、模块化原则开发，功能齐全，具有强大的可扩展性，二次开发方便快捷。图片云LIS系统功能特点：● 全条码化的试剂管理系统。● 具备检验智能审核功能，支持自定义多级审核规则。
1K31编辑于 2023-04-24 - 来自专栏技术那些事
云原生第3课：Kubernetes 系统快速入门
本篇文章来自《华为云云原生王者之路训练营》黄金系列课程第3课，由华为云容器批量计算首席架构师马达主讲，介绍云原生技术体系中Kubernetes的相关概念和技术架构。 01 Kubernetes介绍 云计算的发展历程 “云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。 K8S社区架构中对各层的详细定义 上图从上往下依次为： 1）生态层：不属于K8S范围 2）接口层（工具、SDK库、UI等）： K8S官方的项目会提供库、工具、UI等外围工具 外部可提供自有的实现 3） 维护整个Pod网络空间 2）InitContainers：初始化容器，一般用于服务等待处理以及注册Pod信息等 先于业务容器开始执行 顺序执行，执行成功退出（exit 0），全部执行成功后开始启动业务容器 3） labels:app: nginxspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.7.9ports:- containerPort: 80 Kubernetes系统组件
1.2K00发布于 2021-11-21 - 来自专栏点云PCL
基于open3D点云的SLAM系统教程
点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 , Marco Hutter, Robotic Systems Lab, ETH Zurich 编译：点云PCL 教程地址：https://open3d-slam.readthedocs.io/en/latest Open3D SLAM试图克服这些问题，研究使用基本形式的众所周知的算法来构建提出的基于激光雷达的SLAM系统，该系统利用了Open3D库，该库维护良好，性能良好，因此有助于提高实现质量。 代码可在GitHub上获得：https://github.com/leggedrobotics/open3d_slam 主要内容 Open3D SLAM是一个基于点云的SLAM系统。 下图给出了系统的概述： 扫描点云被发送到里程计模块，该模块根据扫描的原始点云以估计自身运动，里程计被用作扫描到地图优化的初始位姿，该优化估计自车运动并构建环境地图，将地图划分为子地图，open3d_
1.8K10编辑于 2022-09-13 - 来自专栏Linux驱动
LIS3DH三轴加速度计-实现欧拉角(俯仰角,横滚角)
LIS3DH管脚定义 ? PS:LIS3DH和mpu6050的X和Y方向是相反的, mpu6050如下图所示: ? 2.LIS3DH加速度计介绍 由于LIS3DH只可以得到XYZ加速度,无法获取角速度,所以LIS3DH是无法测出偏航角(yaw). 3. LIS3DH之转换欧拉角介绍 3.1偏航角(yaw) 如下图所示,偏航角是指机头在水平面上的投影与地轴之间的夹角，以机头右偏为正.范围为[-180,180] ? PS:由于LIS3DH无法测出,跳过. 3.2俯仰角(pitch) 如下图所示, 俯仰角是指机头与水平面的夹角,当飞机平行时则为0,抬头时则为正,范围为[-180,180] ? 以45°为例,来解析LIS3DH 如下图所示: ? 转换为角度图为: ?
5K20发布于 2019-05-24 医疗信创标杆实践：浙人医 LIS 系统异构多活容灾架构深度解析（附 KingbaseES 实战）
2.3 LIS 系统成为信创突破口的三大考量 在反复论证与风险评估后，浙人医最终选择 LIS 系统作为信创建设的首个攻坚目标，背后蕴含着科学的选型逻辑： 业务重要性突出：LIS 系统是连接检验科室与临床科室的核心数据桥梁 ，确保系统架构自主可控； 云架构：与浙江省健康云深度合作，机房作为健康云的计算节点和容灾中心，按需购买云服务，实现弹性扩展。 4.2 业务系统云化部署优势 富阳院区的 HIS、EMR、LIS、PACS 等核心业务系统均实现云化部署，带来三大核心价值： 资源弹性伸缩：根据诊疗高峰低谷动态调整计算、存储资源，避免资源浪费； 运维效率提升 ：通过云平台实现系统统一监控、统一运维，降低多系统管理复杂度； 容灾能力强化：依托健康云的分布式架构，实现跨区域容灾备份，进一步提升系统可用性。 性能对比表 指标 原系统（Oracle 架构） 新系统（KingbaseES + 云架构） 提升效果 数据调用平均时间 1.3 秒 0.5 秒 缩短 0.8 秒 数据调用效率 - - 提升 60% 业务高峰响应延迟
34610编辑于 2026-01-22- 来自专栏计算机视觉工坊
LVI-SAM：紧耦合的激光视觉惯导SLAM系统（Tixiao Shan新作，已开源）
当利用imu把点云的畸变去除后，激光惯导系统检测点云的边缘和平面特征，并和保存在划窗中的features map对齐。LIS系统估计得到的系统状态可以传到VIS系统中做初始化。 完整的激光视觉惯导SLAM系统 A. 系统概述 系统接受3D激光点云、单目图像和IMU信息作为输入。VIS系统接受图像和IMU信息，雷达点云是可选的输入。 由于当前的3D lidar扫描的是稀疏的点，我们把多帧激光点云组合起来得到一个稠密的深度图。为了把特征和深度值关联起来，我们把视觉特征和雷达点投影到以相机为圆心的单位圆上。 这种情况的图示在图3（b）中。在时间t_i处观察到的深度点以绿色表示。相机在t_j移至新位置并观测到了灰色的深度点。但是在t_i观测到的被灰色线框起来的点，由于点云堆叠在t_j时刻可能还是能看到。 主动失效检测对于本文的系统是必需的，以便其故障不会影响LIS系统。一旦检测到故障，VIS将重新初始化并通知LIS。
95520发布于 2021-04-26 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
LVI-SAM：紧耦合的激光视觉惯导SLAM系统（Tixiao Shan新作，已开源）
当利用imu把点云的畸变去除后，激光惯导系统检测点云的边缘和平面特征，并和保存在划窗中的features map对齐。LIS系统估计得到的系统状态可以传到VIS系统中做初始化。 完整的激光视觉惯导SLAM系统 A. 系统概述 系统接受3D激光点云、单目图像和IMU信息作为输入。VIS系统接受图像和IMU信息，雷达点云是可选的输入。 由于当前的3D lidar扫描的是稀疏的点，我们把多帧激光点云组合起来得到一个稠密的深度图。为了把特征和深度值关联起来，我们把视觉特征和雷达点投影到以相机为圆心的单位圆上。 这种情况的图示在图3（b）中。在时间t_i处观察到的深度点以绿色表示。相机在t_j移至新位置并观测到了灰色的深度点。但是在t_i观测到的被灰色线框起来的点，由于点云堆叠在t_j时刻可能还是能看到。 主动失效检测对于本文的系统是必需的，以便其故障不会影响LIS系统。一旦检测到故障，VIS将重新初始化并通知LIS。
2.5K31发布于 2021-04-26 - 来自专栏nginx
率先发布！浙人医基于KingbaseES构建多院区异构多活容灾新架构
目前 4 大院区数据双向同步，数据调用效率提升 60%，富阳院区还实现全栈信创与业务系统云化部署，为医疗信创提供可复制样本。 浙人医在开启LIS系统信创时拥有越城、朝晖、望江山三个院区，此前LIS系统业务均由越城院区主系统承载，系统压力大，院区间如遇网络中断需要手动拉起灾备系统，RTO不可控。 在富阳院区的建设中，浙人医和浙江省健康云有限公司达成深度合作，富阳院区信息机房在本地建设，作为健康云的计算节点和容灾中心之一；医院按需从健康云购买服务。 依托富阳院区的原生云生态，院区HIS、EMR、LIS、PACS等业务系统均已实现云化部署。 富阳院区试运行以来，系统每小时访问量达40多万次，数据库IOPS（每秒读写操作数）达到1万以上。 3.
22110编辑于 2025-11-16 - 来自专栏影像PACS源码
云HIS系统源码
本套云HIS就是提供整套源码的，满足项目二次开发需求。云HIS系统简介云HIS系统是一款满足基层医疗机构各类业务需要的健康云产品。 图片云HIS系统采用云端SaaS服务的方式提供，使用用户通过浏览器即能访问，无需关注系统的部署、维护、升级等问题，系统充分考虑了模板化、配置化、智能化、扩展化等设计方法，覆盖了基层医疗机构的主要工作流程 云HIS系统分为两个大的系统，一个是基层卫生健康云综合管理系统，另一个是基层卫生健康云业务系统。基层卫生健康云综合管理系统由运营商、开发商和监管机构使用，用来进行运营管理、运维管理和综合监管。 基层卫生健康云业务系统由基层医疗机构使用，用来支撑医疗机构各类业务运转。图片云HIS系统源码采用B/S（Browser/Server）架构，用户通过浏览器输入服务器地址或域名来访问使用。 3、屏幕分辨率：建议设置为1920*1080。
3.8K30编辑于 2023-04-07 - 来自专栏用户3288143的专栏
Python——文本文件score.txt，该文件中存储了某个学期某班级中每个人所有课程的成绩。
形式为： 李彦宏 男 英语 80 李彦宏 男 电子技术基础 75 李彦宏 男 Python程序设计 88 马云 男 英语 62 马云 男 电子技术基础 63 马云 男 Python程序设计 ''' lis1 = list() lis2 = list() dic = dict() with open('score.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for = ""): lis = line.split(" ") tuple1 = tuple(lis) if (tuple1[2] == 'Python程序设计'): dic[tuple1 [3]] = tuple1[2] if (tuple1[1] == '男'): lis1.append(int(tuple1[3])) else: lis2.append(int (tuple1[3])) sum_male = 0 sum_female = 0 sum_python = 0 for i in lis1: sum_male += i for i in lis2
1.8K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏用户3288143的专栏
Python——文本文件score.txt，该文件中存储了某个学期某班级中每个人所有课程的成绩
形式为： 李彦宏 男 英语 80 李彦宏 男 电子技术基础 75 李彦宏 男 Python程序设计 88 马云 男 英语 62 马云 男 电子技术基础 63 马云 男 Python程序设计 ''' lis1 = list() lis2 = list() dic = dict() with open('score.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for = ""): lis = line.split(" ") tuple1 = tuple(lis) if (tuple1[2] == 'Python程序设计'): dic[tuple1 [3]] = tuple1[2] if (tuple1[1] == '男'): lis1.append(int(tuple1[3])) else: lis2.append(int (tuple1[3])) sum_male = 0 sum_female = 0 sum_python = 0 for i in lis1: sum_male += i for i in lis2
1.3K20发布于 2020-07-07 - 来自专栏python3
3D云标签
经常会看到PC端网页的首页右边靠下的区块会有一些类似于“云朵'一样的标签（a标签），鼠标移动上去会有轻微的浮动，每次加载，颜色都不一样，好奇之下，尝试的也写了一个，帮助朋友们做一个类似相关的友情链接时，显得更加有吸引力。
1.3K20发布于 2020-01-14 - 来自专栏E条咸鱼
Linux系统入门-3
Linux文件权限 在Linux系统中，使用 ls-al命令查看文件的时候，通常会看到这排东西 ? 其中，第一个 elapse的位置，写着的是该文件所有者的名字，后一个 elapse记的是所有组的名字，除了这个人和这个组外的，文件权限管理中就属于 other，其他人（当然root用户在这个系统是为所欲为的 w w呢，就是 write，也就是文件写入的操作，如果没有此权限，则无法对文件内容进行修改 x x就是执行，在Linux系统中，如果该可执行文件，如 .sh文件等，没有对应的x权限，则无法使用，使用的时候会提示权限不足 那么问题来了 如果说，我有x权限，但是没有rw权限咋整，答案是执行失败，如果想执行程序，至少得有r-x（可读可执行）这两个权限 那么看完了“单词版”的权限，现在说一说“数字版”的权限 在Linux系统中 常见的数字有 7（rwx 可读可写可执行) 6（rw- 可读可写不可执行） 5（r-x 可读不可写可执行） 4（r-- 可读不可写不可执行） 3（-wx 不可读可写可执行） |并不可以执行，也不可以写，
80531发布于 2020-08-17 - 来自专栏全栈程序员必看
腾讯云 上传视频_云点播系统源码
web利用腾讯云点播上传视频到云服务器 第一步导入 <script src="//imgcache.qq.com/open/qcloud/js/vod/sdk/ugcUploader.js"></script CONTENT_CHARSET = "UTF-8"; public static byte[] byteMerger(byte[] byte1, byte[] byte2) { byte[] byte3 (byte2, 0, byte3, byte1.length, byte2.length); return byte3; } public String getUploadSignature() throws signValidDuration) { this.signValidDuration = signValidDuration; } } //通过shangchuan.do方法得到秘钥 //APPID APPKEY 进入腾讯云控制台获取 { alert("上传完成"); } }); }); </script> 具体事件https://cloud.tencent.com/document/product/266/9239 然后登录腾讯云控制台的点播功能查看上传的视频
19.3K30编辑于 2022-11-17 - 来自专栏计算机视觉SLAM情报站
ICRA 2021 | LVI-SAM: LIO-SAM 与 VINS-Mono 紧耦合系统
LVI-SAM框架 该框架由两部分组成：VIS 以及 LIS 。VIS 和 LIS 能够互相利用两种传感器独立运作以提升系统精度和鲁棒性，系统位姿输出帧率为IMU的速率。 检查关联结果：多帧激光堆叠可能导致深度模糊（如上图 b 图所示），即不同距离的点云投影结果在同一极坐标系区域，因此检查这 3 个最近的深度点之间的距离差异来拒绝这种情况。 3. VIS 失效情况监测 在运动剧烈、光照变换、纹理少等情况，特征跟踪数量锐减，VIS 失效。此时，VIS 系统会错误估计 IMU 的 bias。 初始化 LIS 系统初始化前，假设系统静止不动。初始值的设置对 scan-to-map 匹配十分重要，作者通过关键帧至当前时刻 IMU 的位姿积分结果作为匹配的预测值。 上图中A1表示去掉激光匹配，激光给相机(不)提供深度值；A2表示去掉图像匹配；A3表示LIS+VIS，激光给相机(不)提供深度值；A4表示本文提出的完整系统。 ?
2.7K20发布于 2021-05-28 - 来自专栏全栈程序员必看
3D点云实例分割_3d点云标注软件
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 3D点云实例分割 3D语义分割区分场景中各类对象，3D实例分割区分场景中各类别中的各种个体。近两年来，3D实例分割的关注度越来越高，相应的方法也被接连提出。 通过神经网络学习RGB和点云特征（这里的点云是通过RGBD中的深度信息恢复得到，并不是雷达点云），将通过2D卷积网络提取得到2D特征，反投影到对应的3D场景网格上，2D和3D特征的融合能够很大程度上提高 然而，两种任务之间是可以相互合作共赢的，语义分割将点云按不同类别区分，这仅仅是实例分割的一个目标（不同类别的点云一定属于不同个体的）。 ；将点云转换为高维向量，致使相同实例的点云有着近似的表达。 2D和3D结合的网络框架用于联合语义和实例分割；同时展现了如何实现规则的2D特征和不规则的3D点云特征的融合。
1.2K30编辑于 2022-09-23 - 来自专栏h5学习笔记
筋头云案例
功能需求： 鼠标经过某个小li，筋斗云跟到当前小li位置 鼠标离开这个小li ,筋斗云复原为原来的位置 鼠标点击了某个小li,筋斗云就会留在点击这个小li的位置 案例分析： 利用动画函数做动画效果 ，做为筋斗云的起始位置 注意：ul也要有定位 window.addEventListener('load', function() { // 1. = 0; i < lis.length; i++) { // (1) 鼠标经过把当前小li 的位置做为目标值 lis[i].addEventListener , function() { animate(cloud, current); }); // (3) 当我们鼠标点击，就把当前位置做为目标值 lis[i].addEventListener('click', function() {
70420发布于 2020-10-09
腾讯云开发者
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