agoda first coding

本文介绍了一个C++编程任务,旨在实现一个低延迟、高效的时间复杂度为O(N)或更好的函数,用于处理B2B交易中发票与支付的匹配问题。函数需处理边沿情况并优雅地处理错误,同时要求详细注释和有意义的变量名。给出的示例展示了如何根据输入的发票和支付数组,输出匹配的支付和剩余未结余额。

To implement in C++.

The function should take the following inputs and produce the expected outputs (provide examples if there is).

The function should have a time complexity <= O(N) or better and avoid dynamic memory allocations.

It should be optimized for low-latency .

The code need detail comments and use meaningful variable names. The function should handle edge cases and errors gracefully.

The requirements are as follows:

When a company sell product/service to B2B customer, they don't get charged immediately.

The merchant will create an invoice to customer later, which could be bi-weekly, monthly, or quarterly, depends on how good credit they are. Once invoice is created, the merchant have to track how it has been paid, by compare between invoice that we have sent and payment received, which could be exactly match with invoice, or less/greater than the invoice The rule of clearing are - Oldest invoice must be clear

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/da7147b0e738 《商品采购管理系统详解》商品采购管理系统是一款依托数据库技术,为中小企业量身定制的高效且易于操作的应用软件。 该系统借助VC++编程语言完成开发,致力于改进采购流程,增强企业管理效能,尤其适合初学者开展学习与实践活动。 在此之后,我们将详细剖析该系统的各项核心功能及其实现机制。 1. **VC++ 开发环境**: VC++是微软公司推出的集成开发平台,支持C++编程,具备卓越的Windows应用程序开发性能。 在该系统中,VC++作为核心编程语言,负责实现用户界面、业务逻辑以及数据处理等关键功能。 2. **数据库基础**: 商品采购管理系统的核心在于数据库管理,常用的如SQL Server或MySQL等数据库系统。 数据库用于保存商品信息、供应商资料、采购订单等核心数据。 借助SQL(结构化查询语言)进行数据的增加、删除、修改和查询操作,确保信息的精确性和即时性。 3. **商品管理**: 系统内含商品信息管理模块,涵盖商品名称、规格、价格、库存等关键字段。 借助界面,用户能够便捷地录入、调整和查询商品信息,实现库存的动态调控。 4. **供应商管理**: 供应商信息在采购环节中占据重要地位,系统提供供应商注册、联系方式记录、信用评价等功能,助力企业构建稳固的供应链体系。 5. **采购订单管理**: 采购订单是采购流程的关键环节,系统支持订单的生成、审批、执行和追踪。 通过自动化处理,减少人为失误,提升工作效率。 6. **报表与分析**: 系统具备数据分析能力,能够生成采购报表、库存报表等,帮助企业掌握采购成本、库存周转率等关键数据,为决策提供支持。 7. **用户界面设计**: 依托VC++的MF...
【DC-AC】使用了H桥MOSFET进行开关,电感器作为滤波器,R和C作为负载目标是产生150V的双极输出和4安培(双极)的电流(Simulink仿真实现)内容概要:本文档围绕一个基于Simulink的电力电子系统仿真项目展开,重点介绍了一种采用H桥MOSFET进行开关操作的DC-AC逆变电路设计,结合电感器作为滤波元件,R和C构成负载,旨在实现150V双极性输出电压和4A双极性电流的仿真目标。文中详细描述了系统结构、关键器件选型及控制策略,展示了通过Simulink平台完成建模与仿真的全过程,并强调了参数调整与波形分析的重要性,以确保输出符合设计要求。此外,文档还提及该仿真模型在电力变换、新能源并网等领域的应用潜力。; 适合人群:具备电力电子基础知识和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事电力系统、新能源技术等相关领域的工程技术人员;熟悉电路拓扑与基本控制理论的初级至中级研究人员。; 使用场景及目标:①用于教学演示H桥逆变器的工作原理与滤波设计;②支撑科研项目中对双极性电源系统的性能验证;③为实际工程中DC-AC转换器的设计与优化提供仿真依据和技术参考;④帮助理解MOSFET开关行为、LC滤波机制及负载响应特性。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型文件同步操作,重点关注H桥驱动信号生成、电感电容参数选取及输出波形的傅里叶分析,建议在仿真过程中逐步调试开关频率与占空比,观察其对输出电压电流的影响,以深化对逆变系统动态特性的理解。
【优化调度】基于遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于遗传算法的公交车调度排班优化展开研究,利用Matlab进行代码实现,旨在通过智能优化算法解决公共交通系统中的调度难题。文中详细阐述了遗传算法在公交车发车频率、线路排班、司机分配等实际问题中的建模与应用过程,通过设定适应度函数、编码方式、交叉与变异策略,实现对多目标(如运营成本最小化、乘客等待时间最短化)的优化求解。同时,结合实际运行数据进行仿真验证,展示了该方法相较于传统调度方式在效率与经济性方面的显著优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事交通运输、城市规划、智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市公交系统的日常排班与动态调度优化;②作为智能交通系统(ITS)中调度模块的核心算法研究;③为高校相关课程提供算法实践案例,帮助理解遗传算法在现实复杂调度问题中的具体实现路径。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段分析算法实现细节,重点关注染色体编码设计与适应度函数构建逻辑,并尝试在不同规模数据集上进行仿真实验,以深入掌握遗传算法参数调优技巧及其在调度问题中的泛化能力。
<think> 嗯,用户这次想了解Agoda酒店项目管理系统的具体信息,但提供的引用材料比较混杂。需要先理清线索:引用[1]和[2]提到酒店管理系统的一般价值(效率提升、数据分析)和行业现状,引用[3]强调Agoda的数据价值,引用[4]则是无关的Spring Boot开源项目。 用户真正的聚焦点很明确——Agoda的"项目管理系统"。这里可能存在概念混淆:Agoda作为预订平台,对外提供的是酒店分销系统(如Agoda Extranet),而非"项目管理系统"这类内部工具。用户可能把酒店后台管理系统和Agoda合作伙伴系统弄混了。 需要分两层回应:先澄清Agoda官方系统的定位(即Extranet),再说明酒店自建管理系统的可能性。特别注意用户提到"使用方法",说明他/她可能是酒店从业者,需要实操指导。 技术上要区分三个维度: 1. Agoda给酒店方的工具:核心是Extranet后台,包含房态/订单/财务功能 2. 酒店自建系统:可参考引用[4]的Spring Boot方案,但需对接Agoda API 3. 第三方系统:如基于Agoda API开发的渠道管理工具 用户没提开发需求,重点应该放在Extranet的功能详解上,尤其要强调实时数据同步这个痛点(引用[3]的价值点)。对于"项目管理系统"这个误称,用括号备注说明更友好。 最后生成问题时,要覆盖用户可能混淆的概念:API集成方案、与自建系统的差异、多平台管理方案——这些都是酒店运营的实际痛点(呼应引用[1][2]提到的效率问题)。 </think> 根据引用材料和行业知识,Agoda酒店项目管理系统主要包含以下核心信息: --- ### **一、系统定位** Agoda作为全球酒店预订平台(引用[3]),其**酒店项目管理后台(Agoda Extranet)** 是专为合作酒店设计的在线管理工具,用于实时同步房态、价格和订单数据,提升酒店分销效率(引用[2][3])。 --- ### **二、核心功能** 1. **房态管理** - 实时更新可售房型及库存数量 - 设置每日开放/关闭预订状态 - 动态调整不同渠道的配额分配 2. **价格策略** - 基于季节、节假日设置浮动房价 - 创建早鸟/连住等促销方案 - 竞争房价智能监测(引用[3]的数据价值) 3. **订单处理** - 自动同步预订信息至酒店PMS系统 - 一键确认/取消订单 - 旅客特殊需求(如加床)标注 4. **数据分析** - 入住率、收入数据可视化报表 - 用户评分及评价分析(引用[1]的服务改进) - 流量转化率监测(引用[2]的运营优化) 5. **多平台管理** - 支持与Booking.com后台互通(同属Booking集团) - API对接酒店自建系统(如引用[4]的Spring Boot系统) --- ### **三、使用流程** 1. **接入系统** - 酒店签约后获取Extranet账号 - 完成房型映射与基础信息配置 - 通过XML/API对接酒店PMS(技术方案参考引用[4]) 2. **日常操作** ```mermaid graph LR A[登录Extranet] --> B[更新明日房价] A --> C[处理新订单] A --> D[回复住客评论] B --> E[保存后1小时生效] ``` 3. **关键操作示例 - **关闭预订**:房源管理 → 选择日期 → 设置"售罄" - **批量调价**:价格日历 → 框选日期 → 输入新价格 - **下载报表**:分析 → 选择周期 → 导出CSV --- ### **四、与自建系统的关系** 1. **互补场景** - Agoda Extranet:管理**渠道分销** - 酒店自建系统(如引用[4]方案):处理**内部运营**(入住/清洁/财务) 2. **集成方式** - 通过Agoda API双向同步数据 - 使用Channel Manager工具中转 --- ### **五、独特优势** 1. **全球化流量**:直连全球旅客(引用[2]移动端趋势) 2. **智能定价**:基于供需预测的PriceGuard工具 3. **多语言支持**:后台界面含中文等20+语言 > ⚠️ 注意:该系统需酒店签约后使用,个人用户无法直接访问。 --- **
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