csdn 预约挂号系统用例分析

时间: 2023-10-29 13:02:56 浏览: 64
CSDN预约挂号系统是为了提供一个方便、快捷的挂号预约平台,为用户解决传统挂号流程繁琐、时间浪费的问题。该系统主要用于医院或诊所的预约挂号管理,使患者能够直接通过手机或电脑在线预约医生、选择合适的就诊时间,实现快速挂号。 首先,该系统的用例分析主要围绕着几个关键角色展开,包括患者、医生、医院管理员等。对于患者而言,可以通过系统浏览医生的排班情况,选择合适的医生进行预约。同时,患者可以在系统上填写个人基本信息以及病情描述,方便医生进行初步了解。 对于医生而言,他们可以通过系统查看自己的排班表,了解每天的就诊时间和预约患者的基本信息。医生可以根据患者的病情描述提前做好准备,并在系统上记录每次看诊的诊断结果和处方。 此外,医院管理员可以利用系统对医生进行排班管理,确保每个医生的就诊时间不会冲突。管理员还可以监控预约挂号的整体情况,包括每天的挂号人数、预约状况等等,方便了解医院的工作效率和患者满意度。 在挂号预约的处理过程中,系统还需要实现对重要信息的保护和安全控制,确保患者的个人隐私不被泄漏。同时,系统还需要具备稳定的网络连接和可靠的后台数据库,保证用户能够随时随地进行预约挂号操作。 综上所述,CSDN预约挂号系统的用例分析主要涉及到患者、医生、医院管理员等各个角色的需求和交互功能,旨在提供一个便捷、高效的预约挂号平台,为患者和医生之间的沟通和协作搭建一个良好的桥梁。
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面向对象系统分析与设计会议室预约管理系统用例分析

好的,我会根据你的要求,为你介绍面向对象系统分析与设计会议室预约管理系统的用例分析。 该系统的主要功能是管理会议室的预约和使用情况。以下是该系统的用例分析: 1. 登录:用户可以输入用户名和密码登录系统。 2. 查看会议室信息:用户可以查看会议室的基本信息和当前的预约情况。 3. 预约会议室:用户可以根据自己的需求,选择会议室、预约时间和预约人数等信息进行预约。 4. 取消预约:用户可以取消已经预约的会议室。 5. 修改预约:用户可以修改已经预约的会议室的时间、人数等信息。 6. 查看个人预约情况:用户可以查看自己预约的会议室的情况。 7. 查看所有预约情况:管理员可以查看所有会议室的预约情况。 8. 添加会议室:管理员可以添加新的会议室信息。 9. 修改会议室信息:管理员可以修改会议室的基本信息,如名称、容纳人数等。 10. 删除会议室信息:管理员可以删除不再使用的会议室信息。 以上是该系统的用例分析,通过以上功能,用户可以方便地进行会议室的预约和管理,提高了会议室的利用效率。

药房管理信息系统系统用例分析

药房管理信息系统的用例分析如下: 1. 客户购药用例:客户可以通过药房管理信息系统与药师进行咨询,提供处方或描述症状,药师根据客户的需求推荐药品,客户确认并购买药品。该用例包括客户登录、药师咨询、药品查询、购买药品等子用例。 2. 药品库存管理用例:药房管理员可以通过药房管理信息系统监控药品库存情况,及时补充药品,避免库存不足的情况。该用例包括库存监测、药品补货、库存更新等子用例。 3. 药品进货用例:药房管理员可以通过药房管理信息系统管理药品进货流程,包括选择供应商、下单采购等操作。该用例包括供应商选择、采购订单生成、采购付款等子用例。 4. 药品质量管理用例:药房管理员可以通过药房管理信息系统监测药品质量情况,检查药品是否过期或变质,确保药品质量安全。该用例包括药品质量监测、药品质量记录、药品报废处理等子用例。 5. 收银管理用例:药房管理员可以通过药房管理信息系统进行收银管理,包括计算商品总价、扣除优惠等操作。该用例包括商品选择、价格计算、支付方式选择等子用例。 以上是药房管理信息系统的一些主要用例分析。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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