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黑科技小程序,无需前台登记直接刷脸秒住酒店!

相信大家都有过出去住酒店略不爽的经历,就是在酒店前台办理入住或退房要等不少时间,人多的时候还要等更久。因为前台需要确认你的入住订单,没问题了再刷脸登记身份证信息,最后再看哪间房空出来了给你安排上,有时候还会向你推销办理个酒店会员。 而现在,你可以不用再这么麻烦入住酒店了,通过微信新上线的一款刷脸小程序,快速轻松搞定。 下面他二哥就跟各位来介绍下,打开微信搜索「美豪酒店」 : 整个预定流程和一般的 app 差不多,选择城市和入住日期就可以看到不同酒店的房价。经对比,价格比其他平台更优惠。 预定好之后

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数据库课程设计 ——酒店管理系统「建议收藏」

(1)酒店管理系统用于满足酒店工作人员和管理人员的需求。 (2)酒店管理人员和工作人员可以为酒店房间加入入住和退房记录,并生成相应的报表用于查阅,确认和保存,酒店工作人员可以浏览、查询、统计、添加酒店房间的入住离开信息。管理员可以查询房间信息、查询员工信息、更改房间信息、更改员工信息等。 (3) 客户可以申请入住酒店,酒店工作人员需要对客户的姓名、性别、身份证号、房间号、入住时间、联系方式等信息进行记录,客户退房时进行退房记录。 4、管理员和员工可以通过姓名、入住日期、身份证号、房间号、联系方式等信息查询客户入住和离开情况。 从客户角度考虑业务流程如图1-1所示。

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Python批量采集云南携程酒店信息

昨天收到一个订单需求需要爬取携程云南酒店的名称,价格,评分,点评数,道路特点和地址信息1000条用来做酒店数据分析的工作,虽然1000条数据量不是很大,但是复制粘贴也需要花费很长的时间而且数据也不好整理,所以我们今天使用python来完成这件事情。开发工具我们还是选择pycharm和谷歌浏览器,python我用的是3.6版本。本次数据采集总共有四个步骤:1.分析目标网址;2.获取网站响应内容;3.解析网站响应内容;4.保存响应内容。目前大部分都会将数据保存至csv文件中,因为csv文件以逗号分开,可以在wps中直接转为excel文件,比较方便。当然我们也可以根据不同的需求保存到不同的文件类型。接下来我们将按照步骤依次来完成爬虫工作:

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从刷脸支付到入住,腾讯正用「读脸术」改变你的吃穿住行

作者:尹非凡 「刷脸」已经成为了消费便捷化、智能化的下一个趋势。 从商场、便利店、无人店的刷脸支付,到刷脸过闸,如今,腾讯云又要将刷脸等互联网、物联网能力整合到大住宿行业,从而实现前台「刷脸入住」、手机上实时远程控制等等酒店体验。 4 月 10 日,腾讯云在第七届中国饭店产业发展大会上正式发布了「腾讯云大住宿行业解决方案」,该解决方案整合了中国饭店协会的行业生态资源、合源科技丰富的行业服务经验以及腾讯云的计算能力、大数据、人工智能以及物联网能力,从而重塑了酒店从入住到离店的全链式服务。 如家一般的入住体验

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住五星酒店也要排队开发票?这个小程序要让你真正做贵宾

作者:尹非凡 无论是餐馆、景区、会场,排队开发票已经变成了一个日常的社会现象。 甚至很多高端五星级酒店也不能幸免,似乎在排队等发票这件事上,每个人的时间都可以轻易浪费。 而且,某种意义上来说,开发票这件小事几乎称得上是真正的「社会效率黑洞」了。 一方面,商旅人士们视自己的时间管理如金科玉律,然而不幸的是,却总被排队开票轻易摧毁;另一方面,酒店拥挤的前台用于办理入住、退房等服务已经十分饱和,这时,再加入排队开票和等待出票的客人,无疑让服务更加紧张,也无形中影响了酒店形象。 让开发票不再变得匆忙与无措,其实并没

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酒店与小程序结合:500家酒店营业额翻倍的背后速成应用功不可没

林克朝曾做酒店管理系统分销项目,发展了500多家酒店。期间,他看到了不少酒店仍使用传统的管理系统,存在沟通效率低、评价反馈不及时等痛点。因此,他退出原有项目,于2017年6月成立速成应用。速成应用是一个酒店服务小程序平台,以小程序制作为切入点,让小程序方便酒店口碑管理,一端连接酒店商家,另一端连接入住酒店的用户。用户在入住过程中,可以对酒店评价反馈,也可预约打扫、物品租赁等。目前,速成应用已上线500多家酒店。其酒店迷你吧月订单量5800左右,客单价28元,覆盖33个城市,平台累计服务用户超26万。

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干货 | 机器学习在酒店呼叫中心自动化中的应用

作者简介 周振伟,携程数据智能部数据科学工程师,同济大学硕士,主要承担酒店服务领域的数据分析和挖掘工作。 无论是出门旅游还是商务出行,在外能有一个舒适的住处,往往都是首先要解决的问题。OTA提供的酒店预订功能无疑为此提供了巨大的便利。 打开携程APP,看中一家不错的酒店下单后,会有一个等待酒店确认的过程。携程将用户预订的消息发送给酒店,酒店进行查房,确认是否有空余房间,然后回复携程,再由携程通知用户确认结果。这个过程通常在半小时到一小时内完成,很多时候只需十分钟,在这背后,携程的呼叫中心起到了重要的作用。

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干货 | 携程酒店浏览客户流失概率预测

作者简介 陈无忌,就读于中国科学技术大学计算机学院,15 级硕士研究生。研究方向机器学习、大数据、智能交通等。在校期间多次参加大数据竞赛,在携程云海平台比赛中,两次和队伍一起获得第一名。 客户流失率是考量是业务成绩的一个非常关键的指标。根据历史数据建立模型,使用机器学习的方法预测客户流失概率,可以找出用户流失的因素,从而完善产品,减少客户流失概率。 那么,对于这样的一个问题,我们需要做哪些数据分析?特征又是如何提取?如何选择合适的机器学习模型?如何调整模型的参数?同时对于类似的这些问题,又有什么常见的套路

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基于SSM框架的酒店管理系统的设计与实现(附带源码、论文)

随着中国经济的高速发展,很多民营企业逐渐取代了国有企业成为各个行业的龙头,酒店业就是其中的代表,现在越来越多的连锁酒店取代了传统的公有制招待所,成为了人们出行住宿的首选。 本文将论述设计开发一个酒店管理系统,通过此系统,可以实现管理员通过后台管理酒店的客服信息,查看系统用户的信息,查看客人预定房间信息。顾客通过此系统,可以查看酒店的房型,房间,并可以在线预定房间信息。本系统在开发过程中,按照软件开发流程进行开发,系统采用Java语言,选用SSM框架搭建系统代码,实现了前后端的数据分离,让整体逻辑更加清晰,通过SSM内置函数连接数据库,数据库选择MySQL进行数据存储。 系统开发时采用了面向对象的编程思想,对系统核心功能进行了封装,以便在页面多个地方进行复用。在系统开发完成后,作者对系统进行了单元测试,模块测试以及集成测试,通过测试,系统各模块均能达到预期目标,系统设计成功,论文课题研究成功。

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