酒店客人登记

本文详细介绍了如何设计一个客房管理系统,包括客人登记流程、房间选择及状态更新等关键环节,阐述了前端视图与后端控制器的交互逻辑。

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在我们写客人登记的时候,我们必须要想到房间的数量是固定的,所以我们只能新增客人信息,然后把新增的客人信息ID和我们选择的房间ID放在同一张表里,让我们好分辨客人住的是哪间房。

首先我们要的是打开模态框,所以我们要通过一个点击事件把模态框弹出来,然后清空一下form表单,然后因为我们的帐号是自动生成的,所以我们可以通过获取时间的月份日份等等来自动生成帐号,具体的我会通过图片展现出来,然后就是要把可选房间里面的数据给查询出来,然后我们还需要写可选房间的信息添加到已选房间的功能,因为添加房间的样式我会在同一天发上去,所以我就不多说了,我会在图片中给代码注释意思,然后还要有移除功能,移除和添加在视图的样式是差不多的,只是换了一个表获取数据,然后设置里面的数据可以批量删除,最后弹出模态框,具体代码见下图。

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然后因为客人登记是要新增客人数据,所以我们点击保存的时候要把我们的数据要保存到数据库里面,要怎么保存呢,首先我们要获取到我们填写的数据,然后判断数据完整性,这里不需要全部判断,只要把我们必须需要的数据进行判断就行了,然后设置数据接口,把我们的获取的数据全部通过参数传递到控制器,然后后面写一下加载事件,最后设置一个变量用来接收从控制器返回的数据。

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写完视图的代码后,我们则开始在控制器写代码,首先先写一下移除房间的代码,
先声明一个对象表,用来存放添加到已选房间的房间信息,然后判断我们传递过来的ID是否为空,如果不为空则对传递过来的ID进行分割,然后使用foreach循环遍历传递过来分割后的ID,再把string类型的ID转化为int类型,然后判断我们在添加房间用session保存的数据是否为空,如果不为空,则用对象表获取到session里面的数据,然后用foreach循环遍历对象表里面的数据,如果里面存在我们从视图传递过来的ID,则把它移除掉,找到我们的数据移除后为了不再循环下去,所以我们要使用break终止一下,我们获取的删除后剩下的数据,然后计算它的数据总条数、分页数据和实例化数据,最后再返回数据。
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最后写客人登记的代码,我们先实例化一下returnJson,然后使用try…catch…获取异常,然后检查我们传递过来的数据和数据库里面的数据是否出现重复,如果没有重复则把我们的数据保存到应该保存的表中,在我们这里需要先保存押金表和协议单位表,然后我们需要获取到押金表的ID和协议单位表的ID新增应该订单表,然后判断是否新增成功,新增成功的话,在我们新增订单明表的时候,我们需要设置一个变量用来装我们订单表的订单ID,然后获取到我们保存到session里面的房间信息提取出来,把它们的房间状态和预定否改变一下,然后保存修改,为什么要修改呢,因为我们的房间在没有住人的情况下是空净房,但有人住后要变成住房,所以我们要把它的房间状态改变一下,最后获取到订单ID和房间ID,新增一个订单明细表到数据库,然后保存数据,最后返回数据,具体代码如下。
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内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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