影院售票系统数据库大实验设计与代码

初步评估涉及对第一阶段抽查学员的操作结果进行分析，教员将提供点评或集中演示难点部分。

技术进步引领下，基于《数据库系统概论》（第五版）的实验设计与分析已优化，采用SQL Server数据库及其管理平台，包括数据库定义与操作语言实验、数据库安全性定义与检查、数据库完整性定义与检查、触发器实验、数据库设计实验、存储过程实验六个小实验的SQL语言设计与分析。

这份Oracle课程大纲及实验设计，是一份非常珍贵的教学资源。

影院网上订票系统数据库设计方案 该方案涵盖用户信息、座位信息、订购信息、影片安排信息、放映厅信息等模块，并支持数据库备份与恢复功能，以满足学校数据库课程设计要求。 主要功能模块： 用户信息管理: 存储用户信息，例如用户名、密码、联系方式等。 座位信息管理: 记录每个放映厅的座位情况，包括座位编号、座位类型、座位状态等。 订购信息管理: 保存用户订票信息，例如订单号、用户ID、电影场次、座位号、票价、支付状态等。 影片安排信息管理: 存储电影排片信息，例如电影ID、放映厅ID、放映时间、影片语言版本等。 放映厅信息管理: 记录放映厅信息，例如放映厅编号、座位数、放映设备等。 数据库备份与恢复: 备份: 定期备份数据库，确保数据安全。 恢复: 出现数据故障时，可利用备份数据恢复数据库，保证系统正常运行。

数据库创建后，可以使用ALTER DATABASE语句根据需要进行修改。除了设置数据库选项外，修改操作还涵盖更改数据库名称、扩展、收缩、修改数据库文件、管理文件组以及调整字符排序规则等内容。将详细探讨这些方面。

第四阶段成果展示标准的代码演示：使用虚方法创建普通票，不使用抽象方法的标准代码演示。

本次实验尝试通过将人脸的图像转化为特征向量，然后训练数据集，通过计算欧氏距离找到与待测人脸最接近的k个人脸，实现一个基于KNN的人脸识别算法，达到人脸识别的入门级学习。算法简介: KNN算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。KNN算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。k值的选择、距离度量以及分类决策规则是KNN算法的三个基本要素。算法流程: 1. 假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。遍历训练数据集，计算预测样本与其他每一个样本点的距离，按照由近到远排序。完成训练得到训练后的数据集After training Data Set 2. 定义一个KNN参数k值（1）。

本实验利用QT连接MySQL数据库，设计了航空售票系统。压缩包内包含QT CREATOR的教程及实验要求文档，适合想学习QT编写图形界面的同学。售票系统实现了管理员和用户的分离，并涵盖各种基本数据库操作。

火车票售票系统的数据库设计报告涵盖以下数据表：乘客信息（乘客名、车票类型、座位号、购票时间、手机号、身份证号、乘客编号、检票口、列车编号）、乘务信息（列车长、服务员、乘务员、列车编号、手机号）、列车信息（列车编号、时间）、路线信息（到达时间、发车时间）、购票信息（购票id、座位等级、检票口、列车id、票价、到达时间、发车时间、到达站、发车站）、退票信息（购票id、购票人姓名、身份证、检票口、列车id、退票费用、到达时间、发车时间、到达站、发车站）、换票信息（购票id、购票人姓名、身份证、原检票口、原列车id、原票价、原到达时间、原发车时间、原到达站、原发车站、新检票口、新列车id、新票价、新到达时间、新发车时间、新到达站、新发车站）、座位信息（列车编号、座位编号、乘客名、座位位置、上站地点、下站地点、预计乘坐时间、乘客电话）、特殊乘客信息（特殊乘客编号、特殊乘客姓名、性别、电话、类型、座位）、时刻信息（序号、车号、入站地、到达时间、发车时间、停留时间）。如需获取源码，请关注并收藏本页面，随时联系博主。