客房管理系统代码实现与日常管理指南

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0 下载量 101 浏览量 更新于2024-10-22 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"客房管理系统是一种酒店管理系统的核心组成部分,它负责酒店房间的预订、入住、退房、房间状态跟踪、计费和报表生成等操作。本资源包含了客房管理系统相关的代码文件,具体涉及一个名为“daima.zip”的压缩包,其中包含了“客房管理系统”的源代码文件main.cpp和头文件h1.h。通过这些代码,可以实现对酒店客房的日常管理。" 知识点说明: 1. 客房管理系统概念: 客房管理系统是酒店管理系统的一个子系统,其主要功能是协助酒店工作人员管理客房资源,包括但不限于客房预订、入住登记、房间状态监控、计费结账和报表统计等。一个高效、可靠的客房管理系统对于提升酒店的运营效率和顾客满意度至关重要。 2. 系统功能模块: - 预订管理:允许客人或前台通过系统进行预订,并确保预订信息的准确性。 - 入住管理:在客人到达酒店时进行快速入住登记,同时更新客房状态。 - 房态监控:实时显示客房的使用状态,帮助酒店工作人员对房间进行有效调配。 - 计费结账:根据客房使用情况、消费记录等自动计算费用,并生成账单。 - 报表统计:提供各种数据报告,用于分析酒店运营情况,辅助管理决策。 3. 技术实现: - 编程语言:系统可能使用C++、Java、Python等语言编写。 - 数据库应用:可能涉及到数据库管理系统如MySQL、Oracle或SQLite,用于存储和管理客房数据、客户信息等。 - 界面设计:需要一个用户友好的界面,以便前台和客人能够方便地使用系统功能。 - 系统架构:可能采用MVC(模型-视图-控制器)架构来实现业务逻辑的分离和代码的模块化。 4. 代码文件内容解析: - main.cpp:这可能是客房管理系统的入口文件,包含主程序的逻辑。在这个文件中,通常会初始化系统、处理用户输入、调用相应的函数或模块来完成预订、入住、退房等操作,并在需要时调用h1.h中定义的功能和数据结构。 - h1.h:这应该是一个头文件,它定义了系统的数据结构、函数原型、宏定义等,是系统中其他文件所依赖的基础组件。在这个头文件中,可能包含了对客房状态的枚举、预订信息的结构体定义、全局变量声明等。 5. 开发与维护: - 开发过程中,需要根据酒店的具体需求进行定制化开发,并确保代码的可读性和可维护性。 - 系统的测试工作同样重要,需要进行单元测试、集成测试和系统测试,确保每个功能模块正常工作,整体系统稳定可靠。 - 系统上线后,需要定期进行维护更新,以适应酒店业务的变化和修复可能出现的bug。 通过这份文件资源,可以深入了解到客房管理系统的设计和实现细节,同时也能够帮助开发者或管理者了解如何更好地利用该系统进行日常酒店客房管理。

在paddle框架中实现下面的所有代码:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传