基于springboot的酒店管理系统毕业设计中期检查表

时间: 2023-07-09 21:32:01 浏览: 156
以下是一个可能的基于Spring Boot的酒店管理系统中期检查表: |项目|完成情况| |---|---| |选题|已确定酒店管理系统为选题| |需求分析|已完成对酒店管理系统的需求分析,并形成《需求分析报告书》| |系统架构设计|已完成系统架构设计,包括技术选型、系统架构、模块划分、数据模型等,并形成《系统架构设计报告书》| |开发环境搭建|已完成开发环境搭建,包括Java、Spring Boot、MySQL等技术的安装和配置| |数据库设计|已完成酒店管理系统的数据库设计,并形成《数据库设计文档》| |模块开发|已完成系统的各个模块的开发,包括用户管理、订单管理、房间管理、财务管理等| |系统集成测试|已完成各个模块的集成测试| |系统性能测试|已完成系统性能测试,并进行了性能优化| |用户手册|已编写酒店管理系统的用户手册| |其他|已完成其他相关工作| 以上是一个简单的中期检查表,具体可根据实际情况进行调整。
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基于SpringBoot酒店管理系统

作为一名AI语言模型,我无法提供完整的SpringBoot酒店管理系统,但我可以为你提供以下基于SpringBoot的酒店管理系统的设计思路和部分功能实现: 1. 数据库设计 酒店管理系统需要设计以下几个关键表: - 用户表:存储用户信息,如用户名、密码、角色等。 - 客房表:存储客房信息,如房间号、客房类型、价格等。 - 订单表:存储订单信息,如订单号、客户姓名、入住时间、离店时间等。 - 支付表:存储支付信息,如支付时间、金额、支付状态等。 2. 功能实现 2.1 登录功能 使用Spring Security实现登录功能,用户可以根据自己的角色实现不同的操作权限。 2.2 客房管理 管理员可以查看客房信息、添加客房、修改客房信息、删除客房等。 2.3 订单管理 管理员可以查看订单信息、添加订单、修改订单信息、取消订单等。 2.4 支付管理 管理员可以查看支付信息、修改支付状态等。 2.5 酒店报表 管理员可以查看酒店的收入、客房出租率等报表信息,方便管理酒店的运营。 以上仅是酒店管理系统的部分功能实现,具体实现还需要根据实际需求进行设计。

基于springboot家政服务管理系统毕业设计

基于SpringBoot的家政服务管理系统毕业设计是一个基于互联网技术的家政服务平台,旨在提供便捷的家庭服务管理和预约功能。 系统主要包括以下模块: 1. 用户模块:用户可以注册、登录,查看个人信息,修改密码等操作。用户可以选择需要的家政服务项目,并可以查看项目详情、价格、评价等信息。 2. 家政师模块:家政师可以注册、登录,并可以填写个人技能、经验和服务地区等信息。用户可以查看家政师的详细信息,如工作经验、评价等,并可以选择合适的家政师进行预约。 3. 订单模块:用户可以根据自己的需求选择合适的家政服务项目和家政师,并生成订单。订单包括服务内容、时间、地点等信息。家政师可以接收订单并确认是否接受。 4. 评价模块:用户可以对完成的服务进行评价,评价内容包括服务质量、态度等方面。评价信息将反馈给家政师,并作为参考依据。 5. 系统管理模块:管理员可以对系统进行管理,包括用户管理、家政师管理、订单管理等。管理员可以审核家政师信息,对用户或家政师的投诉进行处理。 该家政服务管理系统的特点是使用了SpringBoot框架,具有高效、简洁、易扩展的特点,能够满足用户进行家政服务预约、管理的需求。系统采用了数据库存储用户和家政师的信息,并利用界面友好的前端展示,使用户可以轻松进行操作。同时,系统还引入了评价模块,以提供用户间的互动和参考。总之,该系统能够提供便捷的家庭服务管理,并提供个性化的家政服务推荐,为用户提供更好的体验。

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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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