程序聚合 软件案例 百程旅行网-百程旅行

百程旅行网-百程旅行

2026-02-23 21:23:08
行业:旅游
载体:网站、H5
技术:PHP、Laravel、jQuery、MySQL

业务和功能介绍

百程旅行网是北京百程国际旅游股份有限公司运营的出境旅游O2O服务平台。
百程旅行网注重将互联网与出境旅游服务相结合,为消费者提供个性化、专业的出境旅行服务。其目标用户群体主要为80、90后,以签证服务为切入点,依托互联网技术拓展业务,核心业务包括签证代办、自由行、目的地服务和专属定制等。
百程旅行网通过在线签证服务的导入流量实现自由行、定制游、参团游、机票、酒店等度假产品销售,以及接送机、门票、租车、日游等碎片化的目的地产品销售。公司以签证服务为切入口,通过一站化式境内外服务获得用户的认可,为客户提供可靠、便捷、实惠、体验佳的旅行服务。

项目实现

1.项目整体采用php+mysql+laravel的结构,由php开发做为底层的api支持,通过前后端分离的形式实现了对ios端,android端和H5,网站web端的支持。
2.我在工作中主要负责签证板块的api开发以及与签证业务相关的使馆资料采集和客户签证申请信息通过爬虫技术自动化推送到使馆网站。

示例图片视频


blank
30天前活跃
方向: 后端-PHP、前端-Web前端、
交付率:100.00%
相似推荐
创新无轨音乐游戏-NotaNote
当前主流音乐游戏多采用固定轨道交互模式,玩法同质化严重,玩家对更具沉浸感与自由度的音乐交互体验需求持续增长。本项目以“无轨表演式交互”为核心,打造了创新式无轨表演音乐游戏Notanote,目标是打破传统轨道限制,让玩家通过自由的点击、滑动操作跟随音乐节奏完成演奏,实现毫秒级判定精度、低延迟交互与多平台流畅运行。 游戏核心功能模块包括:1. 无轨节奏判定系统,支持自定义判定点位置与类型(点击、长按、滑动),脱离固定轨道限制,玩家可在屏幕任意位置完成交互;2. 多难度谱面系统,针对不同水平玩家设计分级难度谱面,支持谱面动态加载与难度自适应;3. 演出反馈与评分系统,实时根据玩家操作反馈特效、音效与评分,提供连击、完美判定等多维度评价;4. 谱面编辑器,支持用户自定义谱面创作,可导入音乐文件并编辑判定点,搭建社区内容生态。 业务流程清晰完整:玩家启动游戏后,可选择官方谱面游玩,进入游戏后加载音乐与判定数据,游戏过程中通过触摸/点击屏幕完成节奏交互,系统实时判定操作精度并给出反馈,游戏结束后生成评分与回放数据,支持分享至社区平台,满足玩家竞技与创作双重需求。
UERPG游戏
独立完成一款轻量级RPG Demo开发,覆盖角色战斗、背包管理等核心玩法,验证UE引擎 全流程开发能力,目标为模拟真实游戏项目的模块化设计与落地。 1. 关卡玩法设计与实现 战斗系统:基于UE5动画蓝图与状态机,设计角色连击机制——通过动画通知(Anim Notif y)精准触发攻击判定(如刀光碰撞检测),以及实现多段攻击的状态同步(如第一段命中 后触发第二段起手动画),最终完成3段连击的完整动作链。 2. UI逻辑开发与体验优化 背包 系统:基于UMG(UI Widget)搭建可视化背包界面,支持装备穿戴实时属性更新;通过数 据表存储物品基础信息(图标、属性、类型),结合蓝图变量绑定实现UI与背包数据的双向 同步(如道具数量变化时自动刷新列表)。 玩法辅助UI:设计血条/蓝条动态显示(受击时 红色闪烁)、快捷栏(支持键盘快捷键切换装备)、任务追踪面板(实时更新目标进度), 通过事件监听响应角色状态变化(如受伤时触发血条动画)。
游戏攻略网站-塔科夫助手
项目简介: 一款面向 Escape from Tarkov 游戏玩家的 Web 助手应用,提供任务追 踪、物品价格查询、交互式地图标注、数据同步等功能。 核心功能: - 任务管理:游戏任务追踪,支持条件筛选、排序,包含任务物品需求与 奖励展示 - 物品查询:物品/弹药/价格查询,支持以物易物(Barter)、合成(Craft )、转售(Resell)分析 - 交互地图:自定义标注点、划线,支持多人实时协作标注,监控游戏日志,根据日志在地图绘制玩家位置。 - 数据同步:每日自动同步游戏数据,支持价格快照历史追踪 - 社区功能:剧情攻略发布、评论互动系统 技术栈: - 前端:Vue 3 + TypeScript 5 + Vite + Pinia + ECharts - 后端:Python 3.11 + FastAPI + MongoDB (异步) + Redis + Celery - 部署:Docker Compose 全栈化部署,Nginx 反向代理 职责:独立完成全栈开发,包括需求分析、架构设计、前后端实现、数据 库设计、自动化部署。
中国象棋AI智能体-象棋菜刀
AlphaGo战胜人类围棋冠军已经好几年过去了,这个话题已经不热了,国内介绍这个项目 原理的技术文章也非常多。遗憾的是国内并没有出现几个类似的成功案例,这个问题值得玩味。是不是在实践的路上有很多隐形的关键问题没有公开出来,就算把AlphaGo的源码公开,我们拿过来也做不出一个成功的应用呢? 学以致用,为了做出一个能用的强化学习模型 必须动手实践。自动识别桌面上的棋盘窗口,自动识别棋子布局,然后调用神经网路模型计算最佳走法,自动连线下棋。 https://www.xqcd.top/
基于 Avalonia 架构的跨平台 RTS 游戏引擎 - StateOfHajimi
立项背景和目标:旨在从零构建一个轻量级、跨平台的即时战略(RTS)游戏引擎及前端编辑器,验证使用 Avalonia 框架结合 C# 在高性能复杂渲染与游戏底层逻辑开发中的可行性,打破常规 UI 框架的性能瓶颈。 核心功能模块:包含基于底层图形库重构的渲染引擎、基于 ECS(实体组件系统)的架构中枢、流场寻路与动态避让系统、基于精灵图与行为树的实体状态机、以及解耦的前后端命令派发中心。 业务流程/功能路径:玩家通过前端触发交互指令,经由自定义的鼠标/键盘状态机拦截,转化为命令快照;指令通过桥接器被发送至后端的 CommandDispatcherSystem 进行统一批处理与逻辑计算;最终 CollectSystem 收集帧数据,通过双缓冲机制交由前端高效渲染。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服