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采用Uniapp框架开发微信小程序，支持多端适配（iOS/Android/微信小程序），使用Vue.js语法实现组件化开发，集成uView UI库提升界面一致性。（1）Spring Boot/flask/django/Thinkphp-Laravel：作为后端开发框架，实现API接口、用户管理等。集成即时聊天功能（基于WebSocket），学生可提问，教师或AI助手（Python NLP库处理常见
本文介绍了一款国内旅行规划AI助手，该智能体基于Deepseek大模型构建，整合高德地图、实时信息查询等工具，并内置导游知识库。其主要功能包括：1）通过多轮对话收集用户旅行需求；2）强制校验时间有效性；3）优先调用内部知识库获取权威信息；4）生成包含行程、预算、导游推荐等要素的详细方案；5）支持方案导出为Word文档。系统强调知识库优先原则，要求严格标注信息来源，确保推荐内容的可靠性和预算计算的准
旅游行业是一个充满潜力和机遇的领域，而数据分析和人工智能（AI）技术的迅猛发展为这个行业带来了前所未有的机遇和挑战。本文将探讨数据分析及AI技术在旅游行业中的具体应用及其带来的影响。
摘要：康养旅游正成为全球热潮，但传统选址方式存在主观性和生态风险。基于GIS的智能决策系统通过三层架构（数据层、分析层、决策层）实现科学选址：整合多维空间数据，运用多准则分析模型生成适宜性分级地图，支持情景模拟与方案优化。该系统已在区域规划、投资开发和运营管理中发挥重要作用，未来将结合实时监测与AI技术实现个性化推荐，推动康养旅游从经验判断转向数据驱动的可持续发展模式。（148字）
在国内旅游逐渐普及、移动出行服务日益丰富的背景下，旅游类应用成为开发者关注的重点。传统的旅游应用通常依赖复杂的移动端开发框架，如 Android 或 iOS 原生开发，而跨平台框架在性能和原生体验上常存在一定差距。开源鸿蒙（OpenHarmony）的出现，为开发者提供了一套统一的多端原生开发方案，使得同一套代码可以覆盖手机、平板、PC 乃至 IoT 设备。
想象一下，你正负责一个热门旅游App的后端系统。每逢节假日或大促活动，用户流量如同潮水般涌来，尤其是核心的酒店推荐功能——这个依赖复杂AI模型计算的服务，瞬间面临巨大的计算压力。如果处理不当，响应缓慢甚至服务宕机将直接影响用户体验和公司收益。这不仅是一个技术问题，更是一个商业挑战。酒店推荐服务作为旅游AI系统的“大脑”，其特点是计算密集型、模型迭代快、用户流量波动极大（例如，节假日峰值流量可能是平
摘要：GIS技术正在革新湿地生态旅游模式，通过构建"数字孪生"系统实现智慧化管理。该系统整合环境数据与游客行为分析，科学划分保护区与游览区，优化旅游路线设计。移动导览App提供个性化体验，实时监测保障生态安全。这种技术应用既保护了脆弱生态系统，又提升了游客互动体验，在全球范围内展现出保护与开发平衡的示范价值。未来随着5G、AI等技术融合，湿地旅游将实现更智能的可持续发展。
摘要：本方案提出利用EggplantAI的AI能力突破视觉回归测试瓶颈，通过智能感知、自动化优化和持续迭代三阶段策略，显著提升测试效率。采用机器学习模型增强检测精度，实现脚本less自动化并集成CI/CD流程，预计测试覆盖率提升30%以上，误报率降低50%。实施案例显示，该方案可缩短测试周期40%，人力投入减少30%，6个月内实现ROI回正，有效支持快速迭代需求，推动测试智能化转型。
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档。对于本系统，我们提供全方
本文介绍了一款基于Spring Boot和微信小程序的个性化旅游定制系统。该系统针对不同用户群体（家庭、年轻人、中老年）的差异化需求，提供自主线路定制、一站式预订和实时修改功能。采用协同过滤算法实现个性化推荐，整合多平台数据实现费用实时计算。系统具有双端价值：用户可低成本定制行程，商家能精准分析需求。未来可扩展语音交互、行程共享等功能，推动旅游行业向定制化转型。系统经过严格测试，提供完整技术支持和
以高德地图景点搜索为例，我们封装一个description = "根据关键词和城市搜索景点，返回名称、地址和是否需爬山"params = {"key": "你的高德API_KEY","city": "上海","types": "风景名胜|博物馆|展览馆"# 简单规则：名称含“山”“峰”视为需爬山needs_hiking = "山" in name or "峰" in name。
提供了求职意向管理功能，支持添加、编辑、删除求职意向信息，包括工作性质、意向职位、工作城市、行业类型、期望薪资和求职状态等信息的填写和管理。本模板为旅游类应用提供了常用功能的开发样例，模板主要分首页、行程、消息和个人中心四大模块。提供了发票管理的相关功能，支持发票列表展示、添加新发票、编辑现有发票、删除发票等能力。提供了展示当前位置信息、附近站点、路线规划、导航功能。
近年来，随着城市与社会经济的快速发展，人们的生活水平不断提高，消费观念也发生了很大变化。随着互联网技术的进步，网络已经渗透到人们日常生活的方方面面，悄然改变着人们的生活方式。在国内，利用网站进行系统管理逐渐成为一种常见的管理方式。面向新疆人文旅游的自动问答系统应运而生，为传统的管理模式注入了新的活力。然而，个人观念、投资成本、技术人才、支付等因素仍然阻碍着其发展。因此，解决这些问题是促进系统管理发
传统的旅游服务模式存在着信息不对称、服务效率低等问题，难以满足人们日益增长的个性化、便捷化旅游需求。网站将包含用户注册登录、旅游信息查询、酒店预订、门票购买、旅游攻略、在线客服等功能模块。网站的开发和应用，将推动互联网技术与旅游产业的深度融合，促进旅游产业的转型升级。对旅游网站的功能需求、用户需求等进行详细分析，确定网站的功能模块和性能指标。网站可以为旅游企业提供一个展示和推广的平台，促进旅游资源
我当初选择学习大模型，其实自己也是盲目的，毕竟是转行过来，之前对AI大模型领域根本不了解。这还得多亏我的那位亲戚指点，才少走了很多弯路。
已经有30个这样的案例教程）只要修改一下大模型的提示词即可，就可以分分钟出几十，上百篇的图文笔记，后面我还会分享类似的这样的工作流。们聚焦实战，提供AI智能体工作流与解决方案（主要是coze和dify两个平台，全部都是干货）未来会加入n8n，AI智能体应用开发。零基础 扣子(Coze)工作流实战案例：自动抓公众号文章，自动改写文案，自动上传公众号发送，大幅降低运营工作量！限于篇幅，我就不详细展开讲
华为云Flexus+DeepSeek征文 | 基于华为云Dify-LLM应用开发平台搭建旅游小助手
它将信息检索的范围从文本扩展到图像、视频等视觉信息，让 AI 在生成内容时，不仅能参考文本，还能“看到”相关的图像，从而更好地理解用户的意图，生成更生动、更贴近用户需求的内容。RAG，即检索增强生成，顾名思义，就是在生成文本内容时，先进行信息检索，然后将检索到的相关信息作为上下文，输入给大语言模型（LLM），从而生成更准确、更丰富的答案。最近我打算做一个AI+文旅赛道的应用去参加比赛，但是这其中很
直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我旅游网站信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】（可提供说明文档（通过*AIGC*）
本文介绍了基于知识图谱的西安旅游智能问答系统设计与实现。系统采用SpringBoot+Vue.js前后端分离架构，MySQL数据库存储数据。用户端提供智能问答、在线咨询、问题发布等功能，支持自然语言交互；管理员端实现问题、评论等内容的灵活管理。通过整合西安历史文化资源，该系统有效解决了传统旅游信息查询方式存在的检索效率低、交互性差等问题，显著提升了旅游信息服务的智能化水平和用户体验。文章详细展示了
基于LazyLLM搭建智能体
本文介绍了腾讯云AI代码助手CodeBuddy的核心功能，如智能补全、错误修复、代码解读等，提升开发效率。通过实战演示，展示了如何在VS Code中使用CodeBuddy进行前端页面开发，包括从提示词生成到页面元素的调整与优化。CodeBuddy能够通过自然语言交互帮助开发者快速完成任务，解决开发中的问题，显著减少调试时间，提升编程体验。
摘要：本文介绍了一个基于SSM框架的江苏人文旅游自动问答系统，采用B/S架构，整合Java、MySQL等技术实现。系统具备景点信息查询、酒店预订、旅游路线规划、智能问答等核心功能，并运用NLP技术实现自然语言交互。通过需求分析、可行性研究和数据库设计，系统实现了用户和管理员的双重角色功能模块，包括前台展示和后台管理。系统测试表明，该平台能有效满足游客对江苏文化旅游信息的即时查询需求，提升旅游服务体
将用户的输入的查询需求信息，结合上面构建的知识库一起发给大模型，大模型再分析提示词和知识库，构建一个SQL语句，然后将SQL通过Restful接口方式发给后台的一个服务，这个服务执行发来的SQL，返回结果。Dify有多种部署模式，本次采用的是Docker镜像方式，本来是很简单的过程，在国内却变得棘手起来，不知道哪位上位封了Docker，让依赖Docker的开发者很痛苦，就光知道一刀砍嘛，不想想影响
从信息检索效能维度审视，DeepSeek 与豆包均展现出卓越的搜索实力。其中，DeepSeek 在内容呈现时更注重逻辑链条的完整性，通过严谨的层次架构构建知识脉络；豆包则以高密度的信息聚合为特色，在有限篇幅内集成多元视角与详实数据，二者形成鲜明互补。需求类型推荐模型原因教学/标准化开发✅ DeepSeek代码规范/架构清晰本地实时信息整合✅ 豆包数据检索覆盖更广创意原型设计⚠
智慧文旅景区旅游 OTA 分销平台是连接景区与市场的重要桥梁，与主流美团、携程、抖音等 OTA 平台无缝对接，拓宽景区产品销售渠道。实现门票统一核销、订单、售后、票种信息实时同步。游客在 OTA 平台购买的产品可快速通过闸机或手持机核销，平台实现了景区与 OTA 平台的高效协同，优化了旅游产品销售与服务流程。
通过以上实操，相信大家已经对工作流和大模型的结合有了一定的理解。Coze工作流是一种用于构建、部署和管理大规模深度学习模型的工作流程。能够简化模型开发和部署过程，使用户能够更高效地利用大规模模型的潜力。自动化和标准化: 自动化了许多繁琐的任务，如数据准备、模型训练和评估弹性的基础架构: 能够在不同的基础设施上运行，包括本地服务器、云服务和边缘设备模型版本控制: 提供了模型版本控制功能，使用户能够轻
泉州，宋元东方第一大港，“海上丝绸之路”起点，古城巷陌与蓝海浪潮共生。游客想一次吃透世遗点、非遗工艺、闽南小吃、滨海民宿，却常被碎片信息劝退。把攻略、预订、分享装进一个系统，让“逛开元寺、住蟳埔民宿、订土楼活动”像点外卖一样简单，就是这套SpringBoot泉州旅游攻略平台的初心。系统把泉州所有可玩、可住、可飞、可参与的资源全部结构化：景点分类、景点信息（星级、门票、开放时间、文化背景、推荐美食、
随着开源鸿蒙（OpenHarmony）在 PC 端的逐渐落地，开发者可以直接在电脑端运行和调试原生鸿蒙应用，这为全场景生态开发提供了强大支撑。本文将围绕一个开源鸿蒙原生开发案例——“难忘长城旅游助手”，从背景、生态分析、核心代码解析、运行效果展示到心得总结，全方位深入讲解开源鸿蒙在 PC 端的原生应用开发实践。
单文件架构：代码结构清晰，易于维护和理解：现代化的UI设计，用户体验优秀响应式布局：适配不同屏幕尺寸和设备类型丰富的交互：流畅的动画和直观的操作体验完整的功能：涵盖记录管理、统计分析、数据展示等核心需求。
今天和大家推荐一款基于Flux训练的真人写实的lora模型：Flux_小红书真实风格丨日常照片丨极致逼真。一看这个模型的命名，就可以猜测出以小红书日常真实拍摄的照片为数据集训练而来，该模型生成的照片风格极度真实自然。今天我们中国著名景点旅游拍照打卡为场景来体验一下图片生成的效果。注意目前Flux模型还无法正确理解中国各种著名景点，所以提示词中关于著名景点的场景描述参照即可，大家不用太较真哈。我们只
），并说明自身分析的局限性（“基于你提供的信息，我的看法是…”），引导用户深入思考和表达。“你好，我是小智，你的AI爱情专家伙伴。我在这里倾听你的故事，运用心理学知识和分析工具，为你提供关于情感、关系的见解和建议。：通过旅行史、兴趣标签（美食/摄影/历史/极限运动）、体力值、预算区间、旅行同伴（情侣/家庭/独行）等生成专属旅行基因图谱。努力结合用户的具体描述（人物、事件、感受、背景）提供定制化的分
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