急求机票预订系统的脚本~~谢谢

sunrainnet 2004-11-03 12:25:24

朋友接到一个单是想做一个机票查询、预订系统，听他说他们用的是民航专用中断系统。。我现在主要是不清楚它的数据库是在哪的，如何操作的，如果我要用ASP来做这个系统，数据库上的操作应该怎么做呢？没可能下载数据库回来的，因为数据是要和机场那边同步更新的。。。。有没人做过类似的系统呢？请指点一下，十分感谢!!

...全文

156 11 打赏收藏转发到动态举报

写回复

11 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

sunrainnet 2004-11-04

打赏
举报

回复

http://www.cnto.com/jpyd/index.asp

大家看看上面的网站吧。。。我发现它订票的系统也是就用到民航的脚本的，但是会预先把一些信息和接收信息的页面地址发到这样的地址
http://202.106.139.30/servlet/zm_booktkt.NewBookTkt

然后应该是用户订完后，再把信息发到刚才设定好的页面处理。。。这样就可以把数据加入到自己的数据库了。。但是具体怎么操作我搞不清楚中。。民航有没有公开的脚本和说明的啊

Jinniu 2004-11-04

打赏
举报

回复

这个可能你需要和相关的航空公司进行接洽来获得他们的数据接口了，不然就算你能够获得相应的接口但是你送入的数据航空公司也是不会接受的！

cancersyf 2004-11-03

打赏
举报

回复

"我现在主要是不清楚它的数据库是在哪的，如何操作的"，不会吧，总得知道怎样和数据库打交道吧，实在不能让你知道，总得让他们提供一些接口，你直接调用，比如做一些webservice等。

zihu928 2004-11-03

打赏
举报

回复

这个东西没有什么吧，就是一个实时的交互了，每次查询和购买机票的时候必须直接查询原始数据库而不能缓存。
其他就是权限等的问题了，接口方面，如果民航有现成的接口，拿来用就好了吧。

sunrainnet 2004-11-03

打赏
举报

回复

研究了一些网站。。发现都是用了民航提供的脚本。。。查询就很容易实现。。但是订票那里就还没搞明白，进入订票系统时，是进了民航的网址的，那么你订了什么票，我的网站怎么知道呢？晕啊

nicemood 2004-11-03

打赏
举报

回复

用ASP做呀,不管安全性了,据我所知现在民航大部分用的是VPN,数据库放在民航信息中心,但一般都是民航信息中心来开发客户端哈.用的是C/S的,最好和民航信息中心的人联系一下.这样比较好

gl637 2004-11-03

打赏
举报

回复

最起码你的有数据接口吧！

要不能干吗呀！

kenMoxi 2004-11-03

打赏
举报

回复

他们没有提供数据操作层，你怎么做？不可能实现的！

yichuan1982 2004-11-03

打赏
举报

回复

无论怎样，顶一下再说，争取早日升星

fangwancong 2004-11-03

打赏
举报

回复

记住一定要用事务。

athossmth 2004-11-03

打赏
举报

回复

他们要提供数据操作层啦，其实这样更简单

} *//** * 代。本人211本科，985硕士，主要做CV，多模态和AIGC算法，拿到过阿里达摩院，淘天集团，腾讯AI Lab，商汤研究院，华为中央研究院等多个公司的算法岗offe。七、技术一面，自信！华为数字能源部门，硬件研发类，上个月27号的选择题机考，感觉应该过了，之前机考通知都是邮件短信，但是到现在短信邮件测评面试啥也没收到，人麻了，我看大伙好多三面都。首先是优秀项目，优秀项目并非就要自己真正做过的，一个很好的构想或者别人的项目，你只需要熟悉里面的各个技术点，组合好，例如你会一个遥控小。

中小学校网络视频监控解决方案.doc

分治算法实验报告.docx

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域，实时目标跟踪是许多应用的核心任务，例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF（Boosted Adaptive Clustering Filter）。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出，其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter，是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性，而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略，显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心，更准确地捕捉目标的外观变化，从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外，BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中，Boosting用于优化目标检测性能，动态调整特征权重，强化对目标识别贡献大的特征，从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率，能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪，这对于需要快速响应的应用场景（如视频监控和自动驾驶）至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构，方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常，BACF的MATLAB源码包含以下部分：主函数（实现整个跟踪算法的核心代码）、特征提取模块（从视频帧中提取目标特征的子程序）、聚类算法（实现自适应聚类过程）、Boosting算法（包含特征权重更新的代

内容概要：本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法，结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想，解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛，还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外，书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题，并提出了新的冗余解析方法，验证了所提方法的有效性和优越性。适合人群：研究生及以上学历的研究人员，特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。使用场景及目标：①研究非线性系统的最优控制问题，特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下；②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题；③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用；④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。其他说明：本书分为七章，每章内容相对独立，便于读者理解。书中不仅提供了理论分析，还通过实际应用（如欠驱动船舶、冗余机械臂）验证了所提方法的有效性。此外，作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

62,244

社区成员

668,998

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

javascript云原生企业社区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

.NET 社区是一个围绕开源 .NET 的开放、热情、创新、包容的技术社区。社区致力于为广大 .NET 爱好者提供一个良好的知识共享、协同互助的 .NET 技术交流环境。我们尊重不同意见，支持健康理性的辩论和互动，反对歧视和攻击。

希望和大家一起共同营造一个活跃、友好的社区氛围。

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章