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行人检测集成票务系统读取票务系统数据库为空,如何解决?

前段时间我们已经将TSINGSEE青犀视频开发的行人检测功能集成到景区的系统里进行测试,同时我们也将景区现有的票务系统与行人检测功能相结合,实现了景区人、证、票的统一。...在对TSINGSEE青犀视频行人检测进行测试时,发现在读取一天的时间的行人入园数量和票务的时候,票务系统的数据库为空: type TDatabase struct { Id int64 Ordernum...1141下站 Peoplecount int64//人数 InparkSystemdate string //插入时间 } 以上两个数据是读景区数据库的结构,但是这样读会出现读出来的数据为空数据的情况,票务系统没有数据...在之前只按照时间段读取票务系统的数据库是没有什么问题的,但在进行读取数据库优化的时候,读整个一天的票务数据库,就会出现读取的票务系统数据不正常情况。...image.png 以下是读一整天的票务数据库(部分代码): image.png 首先我们想到是上面的结构体中和数据库的是不是结构的数量一致,于是进数据库检查,果然发现第二个结构体和数据库结构不一致,少了几个数据

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如何用区块链技术重构票务行业?

尽管闹剧当由谁负责仍是罗生门,但经历风波的歌迷或愤怒或意兴阑珊,歌手遭受指责,票务网站蒙受损失,多方皆输已成事实——这仅是为大众所知的一次传统票务问题集中爆发,类似事件,几乎每天都在上演。...我了解还有人想尝试会议票务,但市场太小,没有确实痛点,这块可以由票务垂直平台轻易实现。 5....交通票务并不是我们通常意义提到的票务,比如机票,火车票等,这块讲旅游概念的区块链提及比较多,但进展很小,因为推进航空公司这种超大型垄断企业的难度颇高。 6....金融票据类,但并非票务,这里就不展开解释了。 CSDN:进入票务这一领域的项目,门槛主要是什么?未来,不同项目之间,是会相互竞争还是趋于统一?...关于未来项目之间的关系,我觉得也像竞争主链一样,票务公链可能不会有许多家共存。同时,不同行业(例如泛娱乐和票务)间,由于其优势资源不同,又可能会展开紧密的合作。

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世界顶级赛事百万座位如何做到票务限时匹配?

作者 | 阿里文娱技术专家 展恒 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 背景 麦座,是大麦旗下的票务系统。...图 6 process 分解 配座是麦座与大麦票务中台融合的一次实践,也是大麦多年以来票务能力的资源整合。未 来大麦票务中台的机选能力可以开放给更多的业务方使用。 4. 如何做的更加通用?...设计之初,我们考虑到了业务的通用性,虽然不同票务系统的差异,不太可能通过一套实 现满足麦座、世界杯、票务云的需求,但是玩法是可以借鉴的,通过一套接口流程,可以将套 票玩法沉淀下来,后续其他票务系统有类似的玩法需求...大规模的配单配座在体育赛事中可能成为行业常态,事实上 2019 FBWC 的玩法也同时得到了亚运会、冬奥会等赛事的关注,配单配座工具采用的技术并不是阿里特有,同时由于我们采 用插件设计,也在一定程度上实现了可复用,方便的推广到其他票务平台

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百度杀入在线票务:投名状为100万张电影票

现如今,一切都在搬上互联网销售,从标准商品到大宗物品,从实物到虚拟,从产品到服务…其中,看上去卖的是虚拟产品、实际上却是线下服务的互联网票务正在高 速增长。...手机百度成在线票务黑马:门票、影票表现抢眼 2014年中国互联网巨头的竞逐的焦点是O2O。...走向服务的拓新征途:智能化连接、接地气服务、一体化体验 手机百度发力在线票务市场,一匹黑马当头跑出一个满堂彩,这份“投名状”交的甚是漂亮。...在线票务服务商首先要做到的一点便是有票可卖,进而吸引买票用户,反过来又吸引服务商家把票拿到线上。这将考验一个平台 的服务聚合能力,以及将服务精准地分发出去的能力。...在线票务的繁荣,实际上是O2O快速崛起的体现,人们通过线上去购买代表着服务的票,然后到线下享受服务。

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直播短视频系统开发,新系统开发需要哪些功能

一个新的直播短视频系统开发需要伴随一些新功能和必备的功能,我们今天来说一下必备的功能都有哪些。 1.视频录制。...直播短视频系统开发视频录制功能是必备的,可以自由设置录制时间的长短,视频录制完成后,可以进行简单的处理,包括美颜、添加bgm、添加转场效果等,多种功能的实现可以靠接入更多的SDK来实现,不论是视频处理的...为了增加直播短视频系统开发的平台流量,分享功能是必备的,视频发布后可以通过一键分享,分享到其他三方平台。分享形式包括视频链接、直接的视频生成等形式。...直播短视频系统开发新增评论区内@功能,用户能在留言区@自己的好友。...除了超管的不定期直播间内容审核外,直播短视频系统开发还支持视频的系统审核,系统通过算法机制对视频进行排查,对有违规行为的视频不予通过;再由人工进行二次审核,大大降低了违规视频的出现频率。

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大麦网周宇红:用大数据打破票务行业的天花板

DA:票务行业大数据应用处于什么阶段?行业内大数据应用侧重于哪些方面? 周宇红:起步阶段。...票务行业领域本身其实就是一个垂直电商而已,更多首先是电商的标配——网站推介,第二是精准营销,这也是基本的应用,接着是运营分析,主要是给内部人员来用的,还有风险控制,防刷票,防黄牛的应用。...我们不仅仅想做一个渠道商,那么简单,票务只是一方面,将来可能做一个投资商,或者更可能是内容的生产商提供商,不是单一渠道来去做。...因为票务本身做下去可能会遇到天花板,一年的演出可能就那么多,我们更多地要去开源,我们将来要做投资,做主办,是这样的一个情况。基于大数据的整理基础之上,开发自有的内容,或者去投资。...DA:您觉得票务大数据应用最困难的地方是什么?有没有解决的经验和思路? 周宇红:这个困难是根据大数据应用的阶段而言的,当前应用最困难的地方就在于数据的整合。

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中国的铁路订票系统在世界上属于什么水平?

这种票务分配是基于政策的,各个车站之间没有联网,互不知晓。...后来到了2000年左右,由于微机价格低廉,应用系统开发到了cs阶段,上面这套系统升级到了cs阶段。客户端用的是pb或者vb ,数据库用的是sybase,中间件选用的是tuxedo....当时仍然采用的是分布式的部署架构,各铁路分局部署自己的售票系统,再通过服务器从总的票务中心下载票务数据,批量订票,再到各个车站出票。这时各个铁路分局所属的各个车站逐渐实现了内部联网。...与一般人的理解完全相反的是,各种应用系统其实一开始都是大规模分布式的,尤其这个整体票务系统,一开始是大概三层的票务系统,铁道部一层,各铁路局一层,分局一层,车站一层。各层之间进行数据包传递来协同工作。...而如果是完全基于文件系统来设计和开发票务系统,那就会走向完全不同的一个架构体系了。

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