民宿预定平台归宿:数据库设计需求与E-R图概览

需积分: 0 0 下载量 107 浏览量 更新于2024-06-30 收藏 768KB PDF 举报
"本数据库设计文档主要针对'归宿——一个民宿预定平台'系统的数据需求和概念、逻辑设计。系统涉及的主要数据流包括顾客信息、房东信息、订单信息、评论信息、房源信息、房间信息以及收藏信息。以下是详细的知识点: 1. 数据需求分析: - 顾客信息:存储用户的个人资料,如姓名、联系方式等。 - 房东信息:包含房东的基本信息,如用户名、联系方式、房源数量等。 - 订单信息:记录预订过程中的详细数据,如订单号、入住时间、付款状态等。 - 评论信息:用户对房源的评价和反馈,便于其他用户参考。 - 房源信息:基本信息如房源编号、地理位置、价格等。 - 房间信息:每个房源下的具体房间详情,如房间类型、设施、图片等。 - 收藏信息:用户对感兴趣房源的操作记录,如添加、删除、收藏夹管理等。 1. 概念设计: - E-R图(实体-关系模型)展示了各个实体(如顾客、房东、房源等)之间的关系。实体及其属性介绍包括用户标识、房源ID、订单状态等。实体间联系包括一对一、一对多或多对多的关系,如房东与房源、订单与顾客等。 - 不同模块的E-R图细分了系统内部结构,如收藏夹与房源、顾客与收藏夹、顾客与订单等,强调了核心业务流程的逻辑连接。 2. 逻辑设计: - 表设计详细列出数据库中的具体表格,如顾客表(customer)、房东表(host)、收藏夹表(favorite)、房源与收藏夹的关系表(stay_favorite)、订单表(order)、评论表(comment)、房源表(stay)、房间表(room)以及订单与房间的关系表等。每个表包含字段如用户ID、房源ID、订单ID、评论内容等,确保数据的完整性和关联性。 通过这些设计,数据库为民宿预定平台提供了高效的数据管理和查询支持,使得用户能够方便地浏览、预订、评论和管理房源,同时房主也能实时查看订单状态和获取房源报告。数据库设计考虑到了用户体验和后台管理的便利性,为系统的稳定运行和功能实现奠定了坚实的基础。"
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行