如今人们已经把网络视为生活中的一部分,很多浪费精力和时间的事情都可以用网络技术来完美的实现。网络的方便快捷也给电影业的发展带来了一个契机,过去人们想要预订电影票就要直接去电影院,现在虽然有了一些团购网站提供的电影票的在线预订功能,但是还无法满足人们对在线购买和预订的要求,所以现在开发一个符合现代人生活习惯的影院订票系统是非常重要的。 本系统是用IDEA平台编写实现的,后台数据库选用Mysql数据库。作为一种该研究方向的探索,系统旨在提供一个可以操作、功能完全、特色突出的电影订票系统。系统具有订票,退票,选座等功能他给如今生活快节奏的人们节省了很多时间,系统凭借快速的信息更新、大量的信息储存、应用方便等特点为用户订票带来了舒适的网上订票和关注的环境。 关键词:电影订票系统;IDEA;Mysql
2022-08-30 19:13:03 34.64MB javaweb 软件工程 课程设计
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设计一个电影票订票系统,系统主要为用户处理电影订票信息。其中,用户信息主要包括:用户编号、用户名、用户密码、性别、联系电话等内容,电影票信息主要包括:影片号、影片名、展厅号、座位号、放映时间等内容, 请按照以下的功能要求设计系统。
2022-08-30 09:27:57 540KB 电影购票系统
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后台功能模块: 1)地域管理 2)电影管理(添加、编辑、删除:支持上传多图及视频预告)、电影评价管理 3)影院管理(添加、编辑、删除:支持上传图片)、影院评价管理 4)影厅管理(包括添加、编辑、删除及座位批量生成和管理) 5)拍片场次管理(对每个电影进行排片、支持自动检测影厅时间冲突) 6)新闻咨询管理(添加、编辑、删除) 7)用户管理(可编辑用户状态,使之不能登录等) 8)订单管理(查看全部系统订单) 9)支付管理(用户充值的在线支付近路查看) 10)统计类:包括用户、电影、影院、票房等等的统计 前台功能模块: 1)正在上映的电影浏览查看,可在线播放预告视频 2)影院信息浏览查看,包括各影院上映场次数 3)新闻咨询信息浏览查看 4)地域信息查看切换 5)用户注册登录,登录支持发送短信验证码登录和密码登录两种方式 6)电影排期查看,可按照影院、时间检索上映场次 7)在线选座、选定座位后生成订单并支付 8)在线支付,目前支持支付宝在线支付接口 9)电影、影院的评价及评价浏览 10)用户个人中心个人资料修改,包括密码修改,头像修改等,头像修改支持自定义裁剪图片 11)用户中心订单管理:订单
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python电影推荐系统——实现用户登录、评分、推荐,采用协同过滤算法
2022-08-26 14:33:50 21.77MB python 算法 开发语言
网络发展到今天,是必然的结果。网络使人们的生活发生了重大的变化,网络成为很多活动的重要场所。网上电影票售票系统现在虽然还处于发展阶段,但是随着互联网经济的迅速发展,越来越多的影院投入到电影票售票系统这个领域中来。网上售票最大程度的方便了顾客。顾客足不出户,在电影售票网站实现网上把售票员请到家服务,便可将购买到自己喜欢的电影票,无需跑到电影院购票。本次设计的电影售票网站是一种具有交互功能的商业网站,可以方便服务于每个客户。 票务管理系统是计算机和影院管理相结合的产物,通过影院票务管理系统实现了对影院的高效管理。随着计算机技术的不断提高,计算机已经深入到生活中的各个方面。采用人工管理的方式,耗费大量的人力、财力和物力。为了满足对影院票务高效的管理,在工作人员具备一定的计算机操作能力的前提下,特编此影院票务管理系统。 1.国内外发展现状 面对全球性影院观看热潮,国内外对影院观看的视觉需求。以及其规模的优势,其独有的互动效果和场内气愤赢得了越来越的人的喜欢。1980 ~ 1984年平均产量达120部,每年观众人次平均在250亿左右。同时中国电影也进入一个蓬勃发展的新时期...
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Twitch能模拟出很多信号干扰的特殊视觉效果,例如 画面抖动,旧电影,画面破损,随机位置大小变化,画面亮度色彩随机变化,能快速的制作画面混乱的效果,也有人称Twitch为混乱插件。 六种画面特效效果:模糊/颜色/灯光/比例/滑动/时间
2022-08-22 14:05:43 28.22MB AE插件 Twitch
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Spark案例:电影推荐案例相关资料,数据
2022-08-22 14:05:08 3.98MB spark
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HTML + CSS 实现 猫眼电影 静态页面( 浮动练习 )
2022-08-21 10:34:24 1.47MB html css
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用python实现爬取豆瓣top250的电影信息,运用了BeautifulSoup、正则表达式、urllib、 xlwt模块。代码简单易懂。有利于初学习学习。
2022-08-20 12:02:06 5KB 爬虫 豆瓣
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多元线性回归和多元非线性回归分析豆瓣电影top250
2022-08-19 17:08:40 2.32MB python 数据处理
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