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【原创毕设】智慧旅游平台小程序

如今互联网高速发展,网络遍布全球,国内移动信息领域独树一帜,通过微信发布的消息能快而方便的传播到世界每个角落,并且互联网上能传播的信息也很广,比如文字、图片、声音、视频等。从而,这种种好处使得互联网成了信息传播的主要途径,社会上各种各样的信息都想尽办法通过互联网进行传播,互联网对社会产生的影响越来越大。 因此,开发合适的智慧旅游平台开发微信小程序,可以方便管理人员对智慧旅游平台开发微信小程序的管理,提高信息管理工作效率及查询效率,用户可以在手机上通过微信小程序来订餐,更加的方便,有利于更好的为人们服务。

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    微信发布重磅更新!上线小游戏,小程序间可快速切换

    12月28日,微信官方通过给用户推送的“小程序功能升级”的内容中提到:“为了帮助用户更便捷地使用小程序,微信在主界面新增了小程序任务栏的功能。小程序菜单进行了升级,并提供小程序间快速切换的功能。同时,我们开放了小游戏开发文档和开发者工具。” 看似最漫不经心放在句末的小游戏,却被认为微信年底开放最重要的功能。 这个功能意味着以后你可以直接在微信上玩到一大堆自己喜欢的游戏而又无需安装。 作为一款社交工具,微信推出的小游戏也极具社交属性。在游戏界面,还有「邀请围观」功能,发到微信群后,群友可以围观你的游玩过程

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    腾讯云AI智能测评产品全新升级,构建高安全在线考试服务

    为实现高安全级别的在线考试,腾讯云AI智能测评再次升级,可为您提供考前拍照、人脸核身、双机位监控、全程录像等多种防作弊措施,确保了考试的公平公正。 01 关于腾讯云AI智能测评 腾讯云AI智能测评是领先的在线考试服务平台,专注于向客户提供安全稳定、高效便捷的在线考试服务,常用于各类资格考试、招聘考试、培训考试及各类大赛等。 本产品的主要特点是高安全,基于腾讯云AI智能技术,拥有完善的防作弊措施,可对考生进行人脸核身及三个视角的远程实时监控和全程自动录像,并结合AI技术实现了智能监考,以确保考试的公平

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    CPU和GPU双低效,摩尔定律之后一万倍 ——写于TPU版AlphaGo重出江湖之际

    【新智元导读】本文来自计算机体系结构专家王逵。他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实。 2008年,《三体2:黑暗森林》里写到: 真的很难,你冬眠后不久,就有六个新一代超级计算机大型研究项目同时开始,其中三个是传统结构的,一个是非冯结构的,另外两个分别是量子和生物分子计算机研究项目。但两年后,这六个项目的首席科学家都对我说,我们要的计算能力根本不可能实现。量子计算机项目是最先中断的,现有的物理理论无法提供足够的支持,研究撞到了智子的墙壁上。紧接着生物分子计算机项目也

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    教你如何让小程序一直名列前茅

    微信小程序经过一年的发酵,已经有很多企业入驻到这个市场里面去了。那么企业多起来了,那么产品也自然多起来。这样就自然而然的涉及到一个问题,用户如何能直接快速的触达自家的小程序呢。在毫无宣传推广的情况下,最自然的接触方式便是名词搜索。 今天移动营销服务中心就和大家一起说说如何能让你的小程序更方便快捷的被搜索到: 1、关键词 设置精准有效的关键词非常重要,它可以让微信用户搜索小程序的时候更容易找到。找到小程序之后,便能点击进入小程序,了解相关产品服务,促成购买,使商家获取利益。 而且当关键词点击频繁的时候,就能给

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    “游云南”App发布动态二维码门票,上线半年用户突破200万

    基于“小步快跑、快速迭代”的产品理念,3月31日,“游云南”App发布了最新的2.9.0版。 细心的用户不难发现,新版本增加了分享、评论以及直播主持等功能,门票板块还上线了动态二维码,精品线路板块区分了一日游、自由行和跟团游的入口,不断优化服务、加强互动娱乐性,让游客能够深度体验到个性化服务。 上线半年以来,“游云南”平台已成为云南旅游情况介绍最全面、景区实时直播最丰富、在线导游导览最便捷、旅游服务最诚信、旅游投诉处置最高效和技术应用最先进的平台,并且在全国掀起了“一机游”建设热潮。 而面向游客的

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    CTAB-GAN:高效且可行的表格数据合成

    虽然数据共享对于知识发展至关重要,但遗憾的是,隐私问题和严格的监管(例如欧洲通用数据保护条例 GDPR)限制了其充分发挥作用。合成表格数据作为一种替代方案出现,可在满足监管和隐私约束的同时实现数据共享。最先进的表格数据合成器从生成对抗网络 (GAN) 中汲取方法论,并处理行业中的两种主要数据类型,即连续数据类型和分类数据类型。在本文中,我们阐明了 CTAB-GAN,这是一种新颖的条件表 GAN 架构,可以有效地对各种数据类型进行建模,包括连续变量和分类变量的混合。此外,该模型还解决了实际表格数据集中的数据不平衡和长尾问题,即某些变量在大值之间具有显着的频率差异。这是通过利用条件 GAN 的信息损失和分类损失实现的。此外,该模型具有新颖的条件向量,可有效地对混合数据类型和数据变量的偏态分布进行编码。CTAB-GAN 在数据相似性和分析效用方面用当前的技术水平进行了评估。五个数据集的结果表明,CTAB-GAN 的合成数据与所有三类变量的真实数据非常相似,并导致五种机器学习算法的准确率更高,高达 17%。

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