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本项目分为"主页"、"在线工具"、"后端开发"、"前端开发"、"微信小程序"、"HTML小游戏"、"Java框架对比"以及"关于本站"几个模块进行内容展示。其中，"在线工具"内嵌JavaJDKAPI供用户查询使用；"HTML小游戏"页面收集了一些由纯HTML+JS+CSS实现的简单小游戏供用户娱乐详

基于深度学习的Web云端皮肤疾病识别工程是一个具有重要意义的项目，以下是关于该工程的一些信息： ### 技术实现 - **深度学习模型**：通常使用卷积神经网络（CNN）作为核心模型，如ResNet、DenseNet、Inception等。这些模型能够自动学习皮肤图像中的特征，从而实现对皮肤疾病的分类和识别。 - **数据处理**：需要对大量的皮肤图像数据进行收集、标注和预处理。预处理可能包括图像裁剪、归一化、增强等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。 - **Web云端架构**：利用云计算平台的强大计算能力，将深度学习模型部署在云端。用户可以通过Web界面上传皮肤图像，云端服务器接收图像后，调用深度学习模型进行识别，并将结果返回给用户。 ### 优势与特点 - **高效便捷**：用户无需安装复杂的软件或具备专业的技术知识，只需通过Web界面上传图像即可快速获得诊断结果。 - **准确性高**：深度学习模型在大规模数据上进行训练，能够学习到丰富的特征，从而提高皮肤疾病识别的准确性。 - **可扩展性强**：云端架构使得系统能够方便地进行扩展，以应对更多的用户请求和更复杂的模型。 ### 应用场景 - **医疗辅助诊断**：帮助医生快速筛选和初步诊断皮肤疾病，提高诊断效率。 - **远程医疗**：为偏远地区或医疗资源不足的地区提供远程诊断服务。 - **个人健康管理**：用户可以自行上传皮肤图像，及时了解自己的皮肤健康状况。

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1.软件面向的业务场景：为海南某机构开发的医疗预约小程序，首页展示医院、院士专家、药品、器械等介绍，还有预约功能查看订单联系客服等 2.软件的项目架构和功能：选择服务内容和填写预约信息后点击预约跳转到支付页面完成支付 3.软件技术介绍：使用uniapp（vue3），后端nodejs，服务器腾讯云宝塔

我打造的中华新华字典数据库，涵盖14032条歇后语、16142个汉字、264434个词语和31648个成语。这些数据全是我从网上一点点搜集整理的。起初是想做个成语接龙工具，可翻遍网络都没找到合用的现成数据库，只好自己动手，从各类网站爬取零散信息，再逐条核对去重、分类归档，花了大半年才理顺。现在不仅能满足接龙需求，查字、找词、学歇后语也方便，算是意外收获。