企业级夕阳红公寓管理系统管理系统源码|SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】

💡实话实说:

C有自己的项目库存,不需要找别人拿货再加价。

摘要

随着我国老龄化进程的加速,老年人口数量持续增长,传统的养老模式已无法满足多样化需求。夕阳红公寓作为一种新型养老模式,结合社区化管理和专业化服务,为老年人提供更舒适的居住环境。然而,当前许多夕阳红公寓仍采用人工管理方式,存在信息滞后、效率低下、数据易丢失等问题。开发一套高效、智能的企业级夕阳红公寓管理系统,能够实现入住管理、健康监测、活动安排等功能,提升管理效率和服务质量,具有重要的社会价值和现实意义。

本系统采用SpringBoot+Vue+MyBatis架构,结合MySQL数据库,实现前后端分离开发。系统功能涵盖住户信息管理、健康档案记录、活动预约、费用结算等模块,并支持多角色权限控制。SpringBoot提供高效的业务逻辑处理,Vue框架实现动态交互界面,MyBatis优化数据持久化操作。系统通过数据可视化技术辅助管理员决策,同时具备高并发处理能力,确保稳定运行。关键词:夕阳红公寓、SpringBoot、Vue、MyBatis、MySQL、智能化管理。

数据表

住户基础信息数据表

住户基础信息数据表存储公寓住户的个人资料,包括姓名、年龄、联系方式等属性,是系统核心数据表之一。住户编号为该表主键,入住时间由系统自动生成,确保数据唯一性和完整性。结构表如表3-1所示。

表3-1 住户基础信息表(resident_basic_info)

字段名数据类型是否为空描述
resident_idVARCHAR(20)住户编号(主键)
resident_nameVARCHAR(50)住户姓名
resident_genderCHAR(1)性别(M/F)
resident_ageINT年龄
contact_phoneVARCHAR(20)联系电话
check_in_dateDATETIME入住时间
emergency_contactVARCHAR(50)紧急联系人
健康档案数据表

健康档案数据表记录住户的健康状况及医疗记录,便于管理人员及时掌握住户健康动态。健康记录ID为主键,每次健康检查数据均独立存储,形成完整历史记录。结构表如表3-2所示。

表3-2 健康档案表(health_record)

字段名数据类型是否为空描述
health_idVARCHAR(20)健康记录ID(主键)
resident_idVARCHAR(20)关联住户编号
blood_pressureVARCHAR(10)血压值
heart_rateINT心率
chronic_diseaseTEXT慢性病史
last_check_dateDATETIME最近检查日期
doctor_adviceTEXT医生建议
活动预约数据表

活动预约数据表管理公寓内各类文娱活动的报名信息,支持住户在线预约。活动ID为主键,参与状态字段标记住户是否出席。结构表如表3-3所示。

表3-3 活动预约表(activity_booking)

字段名数据类型是否为空描述
activity_idVARCHAR(20)活动ID(主键)
resident_idVARCHAR(20)关联住户编号
activity_nameVARCHAR(50)活动名称
activity_timeDATETIME活动时间
attend_statusCHAR(1)参与状态(Y/N)
feedbackTEXT活动反馈

博主介绍:

🎓 江南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发,现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示:
全网粉丝30W+,累计指导毕业设计1000+项目,原创技术文章200+篇,GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务:
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑,用学生视角理解学生需求,提供最贴心的技术帮助。

系统介绍:

企业级夕阳红公寓管理系统管理系统源码|SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】,拿走直接用(附源码,数据库,视频,可提供说明文档(通过AIGC技术包括:MySQL、VueJS、ElementUI、(Python或者Java或者.NET)等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图:





系统架构参考:

视频演示:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!

项目案例参考:

最后再唠叨一句:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!
遇见即是缘,欢迎交流,你别地能找到的源码我都有!!!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1191964.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

GPEN实战案例:社区老人证件照智能修复系统部署全过程

GPEN实战案例:社区老人证件照智能修复系统部署全过程 1. 项目背景与应用价值 在社区服务场景中,老年人办理各类证件时常常面临照片质量不达标的问题。很多老人手中的旧照片存在模糊、褪色、噪点多、光线不足等情况,导致无法通过政务系统的审…

亲自动手试了Unsloth,微调效率提升太明显

亲自动手试了Unsloth,微调效率提升太明显 1. 引言:为什么选择Unsloth? 最近在做Qwen2-7B-Instruct模型的LoRA微调时,偶然接触到了一个叫 Unsloth 的开源框架。一开始只是抱着试试看的心态,结果一上手就彻底被它的效率…

C++课后习题训练记录Day70

1.练习项目: 问题描述 小蓝出生在一个艺术与运动并重的家庭中。 妈妈是位书法家,她希望小蓝能通过练习书法,继承她的艺术天赋,并练就一手好字。爸爸是一名篮球教练,他希望小蓝能通过篮球锻炼身体,培养运…

SGLang高吞吐秘诀:并行请求处理部署实战

SGLang高吞吐秘诀:并行请求处理部署实战 SGLang-v0.5.6 是当前推理框架领域中备受关注的一个版本,它在大模型服务部署方面展现出卓越的性能表现。尤其在高并发、低延迟场景下,SGLang 通过一系列底层优化技术,显著提升了系统的整体…

Glyph推理中断?资源监控与恢复机制部署教程

Glyph推理中断?资源监控与恢复机制部署教程 1. 为什么你的Glyph推理总是中断? 你是不是也遇到过这种情况:正在用Glyph跑一个长文本视觉推理任务,结果突然卡住、页面无响应,刷新后发现推理进程已经没了?或…

亲测Qwen3-1.7B镜像,AI对话真实体验分享超简单

亲测Qwen3-1.7B镜像,AI对话真实体验分享超简单 1. 实际体验前的准备:快速启动与调用方式 最近在CSDN星图上试用了新上线的 Qwen3-1.7B 镜像,整体体验非常流畅。这款模型是阿里巴巴通义千问系列在2025年4月推出的轻量级大语言模型之一&#…

小白必看:GLM-TTS文本转语音快速入门指南

小白必看:GLM-TTS文本转语音快速入门指南 1. 快速上手,5分钟生成你的第一段AI语音 你有没有想过,只需要几秒钟的录音,就能让AI模仿出一模一样的声音?还能用这个声音读出你想说的任何话——无论是中文、英文&#xff…

AI图像处理新标准:cv_unet_image-matting支持TIFF/BMP等多格式部署指南

AI图像处理新标准:cv_unet_image-matting支持TIFF/BMP等多格式部署指南 1. 快速上手:什么是cv_unet_image-matting? 你是否还在为复杂背景的人像抠图烦恼?手动选区费时费力,边缘处理总是不够自然。现在,一…

用Z-Image-Turbo批量生成商品图,效率提升十倍

用Z-Image-Turbo批量生成商品图,效率提升十倍 在电商运营中,高质量的商品图是转化率的关键。但传统拍摄成本高、周期长,设计师修图耗时耗力,尤其面对成百上千 SKU 的上新需求时,团队常常疲于奔命。有没有一种方式&…

零基础玩转YOLOv13:官方镜像让学习更简单

零基础玩转YOLOv13:官方镜像让学习更简单 你是不是也曾经被复杂的环境配置、依赖冲突和版本问题劝退过?想学目标检测,却被“pip install 失败”、“CUDA 不兼容”、“找不到模块”这些报错搞得心力交瘁? 别担心,今天…

GPEN开源协议解读:版权保留要求与二次开发规范

GPEN开源协议解读:版权保留要求与二次开发规范 1. 引言:GPEN图像肖像增强项目背景 你可能已经用过或听说过GPEN——一个专注于人脸图像增强与老照片修复的开源工具。它不仅能提升模糊人像的清晰度,还能智能修复划痕、噪点和褪色问题&#x…

Open-AutoGLM连接失败怎么办?常见问题解决方案

Open-AutoGLM连接失败怎么办?常见问题解决方案 本文基于智谱AI开源项目 Open-AutoGLM 的实际部署经验,系统梳理在使用该手机端AI Agent框架时可能遇到的连接问题,并提供可落地的排查与解决方法。无论你是第一次尝试部署,还是在远程…

麦橘超然随机种子失效?参数传递错误修复实战案例

麦橘超然随机种子失效?参数传递错误修复实战案例 1. 问题背景:你以为的“随机”可能根本没生效 你有没有遇到过这种情况——在使用 AI 图像生成工具时,明明把 随机种子(Seed)设为 -1,期望每次点击都能得到…

提升用户体验:unet人像卡通化界面优化实战分享

提升用户体验:unet人像卡通化界面优化实战分享 1. 功能概述 本工具基于阿里达摩院 ModelScope 的 DCT-Net 模型,支持将真人照片转换为卡通风格。项目由科哥构建并持续优化,旨在提供一个稳定、易用、高效的人像卡通化解决方案。 核心功能亮…

单图+批量双模式!Unet人像卡通化完整功能解析

单图批量双模式!Unet人像卡通化完整功能解析 1. 功能亮点与核心价值 你有没有想过,一张普通的人像照片,只需要几秒钟,就能变成漫画风格的酷炫头像?现在,这个想法已经可以轻松实现。 今天要介绍的这款基于…

2025大模型趋势入门必看:Qwen3开源模型+弹性GPU部署实战

2025大模型趋势入门必看:Qwen3开源模型弹性GPU部署实战 1. Qwen3-1.7B:轻量级大模型的实用之选 如果你正在寻找一个既能跑在消费级显卡上,又能具备较强语言理解与生成能力的开源大模型,那么 Qwen3-1.7B 绝对值得关注。作为通义千…

SGLang资源占用过高?内存管理优化部署实战方案

SGLang资源占用过高?内存管理优化部署实战方案 在大模型推理部署的实际应用中,性能与资源消耗往往是一对矛盾体。SGLang-v0.5.6 作为当前较为活跃的版本,在提升推理吞吐和降低延迟方面表现亮眼,但不少开发者反馈其在高并发场景下…

Z-Image-Turbo指令遵循能力实测:说啥就能画啥?

Z-Image-Turbo指令遵循能力实测:说啥就能画啥? 1. 引言:当AI绘画遇见“听话”的模型 你有没有遇到过这种情况?在用AI画画时,明明输入了非常详细的描述,结果生成的图片却总是“理解偏差”——想要一只猫坐…

MGeo模型如何参与Benchmark?开源评测平台提交教程

MGeo模型如何参与Benchmark?开源评测平台提交教程 1. 为什么MGeo在地址相似度任务中值得关注? 你有没有遇到过这样的问题:两个地址看起来差不多,但一个是“北京市朝阳区建国路88号”,另一个是“北京朝阳建国门外88号…

Z-Image-Turbo 8 NFEs性能解析:函数评估次数优化实战

Z-Image-Turbo 8 NFEs性能解析:函数评估次数优化实战 1. 什么是Z-Image-Turbo?为什么8次函数评估如此关键? 你可能已经听说过阿里最新开源的文生图大模型 Z-Image,但真正让它在众多生成模型中脱颖而出的,是它的 Turb…