ecshop二次开发指南

ECSHOP实战:从搭建到二次开发全指南。 ECSHOP作为一款开源电商系统,采用PHP+MySQL架构,适合快速搭建中小型电商平台。以下从环境搭建、核心功能二次开发、性能优化三个维度展开实战指南。服务器推荐使用LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)环境。PHP版本需5.6以上,MySQL建议5.7+。扩展后台商品管理功能,创建。数据库初始化后,需配置。以支付宝支付为例,在。 阅读详情
Ecshop文件结构

ecshop文件架构说明
/*
ECShop 2.5.1 的结构图及各文件相应功能介绍
ECShop2.5.1_Beta upload 的目录
┣ activity.php 活动列表
┣ affiche.php 广告处理文件
┣ affiliate.php 生成商品列表
┣ article.php 文章内容
┣ article_cat.php文章分类
┣ auction.php 拍卖前台文件
┣ brand.php 品牌列表
┣ captcha.php 生成验证码
┣ catalog.php 列出所以分类及品牌
┣ category.php 商品分类
┣ comment.php 提交用户评论
┣ compare.php 商品比较程序
┣ cycle_image.php 轮播图片程序
┣ feed.php RSS Feed 生成程序
┣ flow.php 购物流程
┣ gallery.php 商品相册
┣ goods.php 商品详情
┣ goods_script.php 生成商品列表
┣ group_buy.php 团购商品前台文件
┣ index.php 首页文件
┣ myship.php 支付配送DEMO
┣ pick_out.php 选购中心
┣ receive.php 处理收回确认的页面
┣ region.php 地区切换程序
┣ respond.php 支付响应页面
┣ robots.txt
┣ search.php 搜索程序
┣ sitemaps.php google sitemap 文件
┣ snatch.php 夺宝奇兵前台页面
┣ tag_cloud.php 标签云
┣ topic.php 专题前台
┣ user.php 会员中心
┣ vote.php 调查程序
┣ wholesale.php 批发前台文件
┣ admin文件夹
┃ ┣ account_log.php 管理中心帐户变动记录
┃ ┣ admin_logs.php 记录管理员操作日志
┃ ┣ ads.php 广告管理程序
┃ ┣ adsense.php 站外JS投放的统计程序
┃ ┣ ad_position.php广告位置管理程序
┃ ┣ affiliate.php 程序说明
┃ ┣ affiliate_ck.php 程序说明
┃ ┣ agency.php 管理中心办事处管理
┃ ┣ area_manage.php 地区列表管理文件
┃ ┣ article.php 管理中心文章处理程序文件
┃ ┣ articlecat.php 文章分类管理程序
┃ ┣ article_auto.php
┃ ┣ attention_list.php
┃ ┣ attribute.php 属性规格管理
┃ ┣ auction.php 管理中心拍卖活动管理
┃ ┣ bonus.php 红包类型的处理
┃ ┣ brand.php管理中心品牌管理
┃ ┣ captcha_manage.php
┃ ┣ card.php 贺卡管理程序
┃ ┣ category.php 商品分类管理程序
┃ ┣ check_file_priv.php 系统文件检测
┃ ┣ comment_manage.php 用户评论管理程序
┃ ┣ convert.php 转换程序
┃ ┣ cron.php 计划任务
┃ ┣ database.php 数据库管理
┃ ┣ ebao_commend.php 易宝推荐
┃ ┣ edit_languages.php 管理中心语言项编辑(前台语言项)
┃ ┣ email_list.php 邮件列表管理
┃ ┣ favourable.php 管理中心优惠活动管理
┃ ┣ flashplay.php
┃ ┣ flow_stats.php 综合流量统计
┃ ┣ friend_link.php 友情链接管理
┃ ┣ gen_goods_script.php 生成显示商品的js代码
┃ ┣ get_password.php 找回管理员密码
┃ ┣ goods.php 商品管理程序
┃ ┣ goods_auto.php
┃ ┣ goods_batch.php 商品批量上传、修改
┃ ┣ goods_booking.php 缺货处理管理程序
┃ ┣ goods_export.php
┃ ┣ goods_type.php 商品类型管理程序
┃ ┣ group_buy.php 管理中心团购商品管理
┃ ┣ guest_stats.php 客户统计
┃ ┣ index.php 控制台首页
┃ ┣ integrate.php 第三方程序会员数据整合插件管理程序
┃ ┣ magazine_list.php
┃ ┣ mail_template.php 管理中心模版管理程序
┃ ┣ message.php 管理中心管理员留言程序
┃ ┣ navigator.php

┃ ┣ order.php 订单管理
┃ ┣ order_stats.php 订单统计
┃ ┣ pack.php 包装管理程序
┃ ┣ payment.php 支付方式管理程序
┃ ┣ picture_batch.php 图片批量处理程序
┃ ┣ privilege.php 管理员信息以及权限管理程序
┃ ┣ sale_general.php 销售概况
┃ ┣ sale_list.php 销售明细列表程序
┃ ┣ sale_order.php 商品销售排行
┃ ┣ searchengine_stats.php 搜索引擎关键字统计
┃ ┣ search_log.php
┃ ┣ shipping.php 配送方式管理程序
┃ ┣ shipping_area.php 配送区域管理程序
┃ ┣ shophelp.php 帮助信息管理程序
┃ ┣ shopinfo.php 网店信息管理页面
┃ ┣ shop_config.php 管理中心商店设置
┃ ┣ sitemap.php 站点地图生成程序
┃ ┣ sms.php 短信模块 之 控制器
┃ ┣ snatch.php 夺宝奇兵管理程序
┃ ┣ sql.php sql管理程序
┃ ┣ tag_manage.php 后台标签管理
┃ ┣ template.php 管理中心模版管理程序
┃ ┣ topic.php 专题管理
┃ ┣ users.php 会员管理程序
┃ ┣ users_order.php 会员排行统计程序
┃ ┣ user_account.php 会员帐目管理(包括预付款,余额)
┃ ┣ user_msg.php 客户留言
┃ ┣ user_rank.php 会员等级管理程序
┃ ┣ view_sendlist.php
┃ ┣ virtual_card.php 虚拟卡商品管理程序
┃ ┣ visit_sold.php 访问购买比例
┃ ┣ vote.php 调查管理程序
┃ ┣ wholesale.php 管理中心批发管理
┃ ┣ help 的目录 后台操作帮助文件
┃ ┣ images 的目录
┃ ┣ includes 的目录
┃ ┃ ┣ cls_exchange.php 后台自动操作数据库的类文件
┃ ┃ ┣ cls_google_sitemap.php Google sitemap 类
┃ ┃ ┣ cls_phpzip.php ZIP 处理类
┃ ┃ ┣ cls_sql_dump.php 数据库导出类
┃ ┃ ┣ inc_menu.php 管理中心菜单数组
┃ ┃ ┣ init.php 管理中心公用文件
┃ ┃ ┣ lib_goods.php 管理中心商品相关函数
┃ ┃ ┣ lib_main.php 管理中心公用函数库
┃ ┃ ┗ lib_template.php 管理中心模版相关公用函数库
┃ ┣ styles 的目录
┃ ┣ templates 的目录
┃ ┗ js 的目录
┃ ┣ colorselector.js
┃ ┣ common.js
┃ ┣ listtable.js
┃ ┣ md5.js
┃ ┣ selectzone.js
┃ ┣ tab.js
┃ ┣ todolist.js
┃ ┣ topbar.js
┃ ┗ validator.js 表单验证类
┣ api 的目录
┃ ┣ checkorder.php 检查订单 API
┃ ┣ cron.php
┃ ┗ init.php API 公用初始化文件
┣ cert 的目录
┣ data 的目录
┃ ┣ ffiliate.html
┃ ┣ goods_script.html
┃ ┣ order_print.html
┃ ┣ afficheimg 的目录
┃ ┣ brandlogo 的目录
┃ ┣ captcha 的目录 验证码背景图片存放位置
┃ ┣ cardimg 的目录
┃ ┣ feedbackimg 的目录
┃ ┣ images 的目录
┃ ┣ packimg 的目录
┃ ┗ sqldata 的目录
┣ images 的目录
┃ ┗ upload 的目录
┃ ┣ File 文件上传存放处
┃ ┣ Flash flash上传存放处
┃ ┣ Image 图片上传存放处
┃ ┗ Media 视频上传存放处
┣ includes 的目录
┃ ┣ cls_captcha.php 验证码图片类
┃ ┣ cls_ecshop.php 基础类
┃ ┣ cls_error.php 用户级错误处理类
┃ ┣ cls_iconv.php 字符集转换类
┃ ┣ cls_image.php 后台对上传文件的处理类(实现图片上传,图片缩小, 增加水印)
┃ ┣ cls_json.php JSON 类
┃ ┣ cls_mysql.php MYSQL 公用类库
┃ ┣ cls_rss.php RSS 类
┃ ┣ cls_session.php SESSION 公用类库
┃ ┣ cls_sms.php 短信模块 之 模型(类库)
┃ ┣ cls_smtp.php SMTP 邮件类
┃ ┣ cls_sql_executor.php SQL语句执行类。
┃ ┣ cls_template.php 模版类
┃ ┣ cls_transport.php 服务器之间数据传输器
┃ ┣ inc_constant.php 常量
┃ ┣ init.php 前台公用文件
┃ ┣ lib.debug.php
┃ ┣ lib_article.php 文章及文章分类相关函数库
┃ ┣ lib_clips.php ECSHOP 用户相关函数库
┃ ┣ lib_code.php 加密解密类
┃ ┣ lib_common.php 公用函数库
┃ ┣ lib_goods.php 商品相关函数库
┃ ┣ lib_insert.php 动态内容函数库
┃ ┣ lib_main.php 前台公用函数库
┃ ┣ lib_order.php 购物流程函数库
┃ ┣ lib_passport.php 用户帐号相关函数库
┃ ┣ lib_payment.php 支付接口函数库
┃ ┣ lib_time.php 时间函数
┃ ┣ lib_transaction.php ECSHOP 用户交易相关函数库
┃ ┣ codetable 的目录
┃ ┃ ┣ big5-gb.table
┃ ┃ ┣ big5_utf8.php
┃ ┃ ┣ gb-big5.table
┃ ┃ ┣ gb_utf8.php
┃ ┃ ┗ ipdata.dat
┃ ┣ fckeditor 的目录 fckeditor编辑器目录
┃ ┗ modules 的目录
┃ ┣ convert 的目录
┃ ┃ ┣ shopex46.php vshopex4.6转换程序插件
┃ ┃ ┗ shopex47.php shopex4.7转换程序插件
┃ ┣ cron 的目录
┃ ┃ ┣ auto_manage.php 自动上下架管理
┃ ┃ ┗ ipdel.php 定期删除
┃ ┣ integrates 的目录
┃ ┃ ┣ bmforum.php 会员数据处理类
┃ ┃ ┣ discuz.php
┃ ┃ ┣ discuz55.php
┃ ┃ ┣ dvbbs.php
┃ ┃ ┣ ecshop.php
┃ ┃ ┣ integrate.php
┃ ┃ ┣ ipb.php
┃ ┃ ┣ molyx.php
┃ ┃ ┣ phpbb.php
┃ ┃ ┣ phpwind.php
┃ ┃ ┣ phpwind5.php
┃ ┃ ┗ vbb.php
┃ ┣ payment 的目录
┃ ┃ ┣ alipay.php 支付宝插件
┃ ┃ ┣ balance.php 余额支付插件
┃ ┃ ┣ bank.php 银行汇款(转帐)插件
┃ ┃ ┣ cappay.php 首信易支付插件
┃ ┃ ┣ chinabank.php 网银在线插件
┃ ┃ ┣ cncard.php 云网支付插件
┃ ┃ ┣ cod.php 货到付款插件
┃ ┃ ┣ ctopay.php Ctopay 支付插件
┃ ┃ ┣ express.php express支付系统插件
┃ ┃ ┣ ips.php ips支付系统插件
┃ ┃ ┣ kuaiqian.php 快钱插件
┃ ┃ ┣ nps.php NPS支付插件
┃ ┃ ┣ pay800.php 800pay 支付宝插件
┃ ┃ ┣ paypal.php 贝宝插件
┃ ┃ ┣ paypalcn.php 贝宝中国插件
┃ ┃ ┣ post.php 邮局汇款插件
┃ ┃ ┣ tenpay.php 财付通插件
┃ ┃ ┣ udpay.php 网汇通插件
┃ ┃ ┣ xpay.php 易付通插件
┃ ┃ ┗ yeepay.php YeePay易宝插件
┃ ┗ shipping 的目录
┃ ┣ cac.php 上门取货插件
┃ ┣ city_express.php 城际快递插件
┃ ┣ ems.php EMS插件
┃ ┣ flat.php 邮政包裹插件
┃ ┣ fpd.php 到付运费插件
┃ ┣ post_express.php 邮政包裹插件
┃ ┣ post_mail.php 邮局平邮插件
┃ ┣ presswork.php 挂号印刷品插件
┃ ┣ sf_express.php 顺丰速运 配送方式插件
┃ ┣ sto_express.php 申通快递 配送方式插件
┃ ┣ yto.php 圆通速递插件
┃ ┗ zto.php 中通速递插件
┣ install 的目录 安装文件目录
┣ js 的目录
┃ ┣ auto_complete.js
┃ ┣ calendar.php
┃ ┣ common.js
┃ ┣ compare.js
┃ ┣ global.js
┃ ┣ lefttime.js
┃ ┣ myship.js
┃ ┣ region.js
┃ ┣ shopping_flow.js
┃ ┣ transport.js
┃ ┣ user.js
┃ ┣ utils.js
┃ ┗ calendar 的目录
┣ languages 的目录 语言风格文件
┃ ┣ zh_cn 的目录
┃ ┃ ┣
┃ ┃ ┣ admin 的目录
┃ ┃ ┣ convert 的目录
┃ ┃ ┣ cron 的目录
┃ ┃ ┣ payment 的目录
┃ ┃ ┗ shipping 的目录
┃ ┗ zh_tw 的目录
┃ ┣ admin 的目录
┃ ┣ convert 的目录
┃ ┣ cron 的目录
┃ ┣ payment 的目录
┃ ┗ shipping 的目录
┣ plugins 的目录
┣ templates 的目录
┃ ┣ backup 的目录
┃ ┃ ┗ ibrary 的目录
┃ ┣ caches 的目录
┃ ┗ compiled 的目录
┃ ┗ admin 的目录

┣ themes 的目录
┃ ┣ default 的目录
┃ ┃ ┣ images 的目录
┃ ┃ ┗ library 的目录
┃ ┗ sport 的目录
┣ wap 的目录
┃ ┣ article.php
┃ ┣ brands.php
┃ ┣ buy.php
┃ ┣ category.php
┃ ┣ comment.php
┃ ┣ goods.php
┃ ┣ goods_list.php
┃ ┣ index.php
┃ ┣ user.php
┃ ┣ includes 的目录
┃ ┃ ┣ init.php
┃ ┃ ┣ lib_main.php
┃ ┗ templates 的目录
┃ ┣ article.wml
┃ ┣ article_list.wml
┃ ┣ brands.wml
┃ ┣ buy.wml
┃ ┣ category.wml
┃ ┣ comment.wml
┃ ┣ goods.wml
┃ ┣ goods_img.wml
┃ ┣ goods_list.wml
┃ ┣ index.wml
┃ ┣ login.wml
┃ ┣ order_list.wml
┃ ┗ user.wml
┗ widget 的目录
┣ blog_sohu.php
┣ blog_sohu.xhtml
┗ images 的目录


引用
ecshop数据结构

ecs_account_log // 用户账目日志表
ecs_activity // 活动表(代码,名称,开始,结束,描述)
ecs_ad // 广告表(位置,类型,名称,链接,图片,开始,结束,广告主相关信息,点击,
是否显示)
ecs_admin_action // 管理权限分配(父类ID,权限代码)
ecs_admin_log // 管理日志(登陆时间,登陆管理员ID,操作描述,IP)
ecs_admin_message // 管理员留言(发送者ID,接收者ID,发送日期,阅读日期,是否
已读,是否删除,标题,内容)
ecs_admin_user // 管理员管理(用户名,email ,密码,加入时间,最后登陆时间,最后
登陆IP,权限等)
ecs_adsense // 广告相关统计(来源广告,来源位置,点击)
ecs_ad_position // 广告位(名称,宽,高,描述,样式)
ecs_area_region // 配送区域关联(配送区域ID,具体地址ID)
ecs_article // 文章(分类ID,标题,内容,作者,作者email ,关键字,类型,是否显示,
添加时间,文件地址,打开类型)
ecs_article_cat // 文章分类(名称,类型,关键字,描述,排序,是否导航显示)
ecs_attribute // 商品属性(分类,名称,选择样式,类型,值,检索类型,排序,是否关
联)
ecs_bonus_type // 红包(名称,金额,发放起始日期,发放结束日期,使用起始日期,使
用结束日期,发放类型,金额下限(按订单发放),金额上限)
ecs_booking_goods // 缺货登记(登记用户ID,email ,电话,商品ID,描述,数量,登
记时间,是否已处理,处理管理员,处理时间,处理备注)
ecs_brand // 品牌(名称,logo,描述,链接,排序,是否显示)
ecs_card // 祝福贺卡(名称,图片,费用,免费额度,描述)
ecs_cart // 购物车(用户ID,session_id ,商品ID,商品编号,商品名称,市场价,购买
价,数量,属性,是否真实商品,扩展代码,父类ID,类型,是否赠品,能否处理)
ecs_category // 商品分类(名称,关键字,描述,父类ID,排序,是否有子类,模板文件,
数量单位,是否导航显示)
ecs_collect_goods // 收藏(用户ID,商品ID,收藏时间)
ecs_comment // 评论(类型,类型ID,email ,用户名,内容,评星,添加时间,IP,状
态,父类ID)
ecs_feedback // 用户留言(父类ID,用户ID,用户名,email,标题,类型,内容,时间,
图片,是否回复)
ecs_friend_link // 友情链接(名称,链接,logo,排序)
ecs_gift // 赠品(送赠品活动ID,商品ID,赠品价格)
ecs_gift_type // 送赠品活动(名称,发送类型,相关参数,数量,开始,结束)
ecs_goods // 商品(分类ID,名称,点击,品牌ID,供应商名称,库存,重量,市场价,
售价,fitting_price(未知),促销价,促销开始日期,结束日期,警告数量,关键字,简介,
描述,缩略图,图,原图,是否真实商品,扩展代码,是否上架,是否单独销售,是否关联,
配件关联,是否赠品,能否成为赠品,单位,添加时间,排序,是否回收,精品,新品,推
荐,热销,红包ID,更新日期,商品类型,商品备注,首页轮播)
ecs_goods_article // 商品文章关联(gid,aid )
ecs_goods_attr // 商品属性(商品ID,属性ID,属性值,属性附加价)
ecs_goods_cat // 未知
ecs_gallery // 商品相册(商品ID,图片,描述,缩略图,原图)
ecs_goods_type // 商品类型(名称,状态)
ecs_group_buy // 团购(商品ID,结束日期,价格阶梯,限购数量,描述,订购量,订单,
赠送积分数,流程,押金,是否完成)
ecs_group_goods // 配件(父类ID,商品ID,配件价格)
ecs_link_goods // 商品关联(商品ID,关联ID,单双向)
ecs_mail_templates // 邮件样式(代码,是否html,名称,样式,最后修改日期)
ecs_member_price // 会员价(商品ID,会员等级,会员价)
ecs_order_action // 订单处理(订单ID,处理用户,订单状态,配送状态,支付状态,处
理时间,备注)
ecs_order_goods // 订单-商品(订单ID,商品ID,商品名称,商品编号,商品数量,市
场价,订单价,商品属性,配送数量,是否真实商品,扩展代码,父类ID,是否赠品)
ecs_order_info // 订单信息(好多(-_-|||略...)
ecs_pack // 包装(名称,图片,费用,免费额,描述)
ecs_payment // 支付工具(代码,名称,费用,描述,排序,配置,状态,is_cod(未知))
ecs_pay_log // 支付记录(略)
ecs_plugins // 插件(代码,版本,库,签名,安装日期)
ecs_region // 地方数据(没什么好说的)
ecs_sessions // 保存session 的(也没什么好说的(嗯?为什么要加个“也”呢))
ecs_shipping // 配送(代码,名称,描述,保价费,support_cod(未知),状态)
ecs_shipping_area // 配送区域(序列配置)
ecs_shop_config // 设置(父类ID,代码,类型,范围,文件夹,值)
ecs_snatch // 夺宝奇兵(活动ID,商品ID,最小价,最大价,定价,积分消耗)
ecs_snatch_log // 夺宝奇兵出价记录(还是没什么好说的)
ecs_stats // 访问记录(时间,IP,访问次数,浏览器,系统,语言,地区,来源域名,来
源地址,关键字,进入链接)
ecs_tag // 用户标签(不说)
ecs_template // 模板区域(文件名,区域,模板库,排序,id,数量,类型,模板)也不
怎么清楚
ecs_users // 会员(一些会员信息)
ecs_user_account // 会员帐户(用户ID,管理员,总额,添加时间,支付时间,管理备注,
用户备注,处理类型,支付工具,是否支付)
ecs_user_address // 用户收货地址(略)
ecs_user_bonus // 用户红包(红包ID,红包编号,用户ID,使用时间,订单ID,是否已
发邮件)
ecs_user_rank // 会员等级(名称,积分最小限额,最大限额,折扣,是否显示价格,特
殊会员)
ecs_virtual_cart // 虚拟卡(商品ID,卡号,密码,添加时间,失效时间,是否已卖完,
编号,crc32 校验码)
ecs_vote // 投票(名称,开始,结束,能否多选,统计)
ecs_vote_log // 投票记录(投票ID,IP,时间)
ecs_vote_option // 投票内容(投票ID,条目名称,条目统计)
ECSHOP二次开发详细指南与实践 Smarty允许开发者创建自定义函数(也称为插件),以扩展其功能。这可以通过编写PHP代码并注册为Smarty的函数来完成。例如,创建一个格式化日期的插件:{* 注册自定义函数 *}{* 使用自定义函数 *}自定义函数的PHP实现可能如下:随着电子商务和在线交易的普及,ECSHOP等在线商店平台成为了黑客攻击的热门目标。安全威胁包括但不限于:SQL注入、跨站脚本(XSS)攻击、会话劫持和CSRF攻击等。 阅读详情

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光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

ECShop二次开发指南(一)

ECSHOP是一套完整的网络商店解决方案,包括前台的商品展示、购物流程和强大易用的后台管理。由于 ecshop简单易用,使用者几乎可以在3几分钟简单的设置一下就可以拥有一个网上商店系统,所以很多的B2C站点都选择了使用ECShop网上商店系 统,但是有时候我们需要做一些ecshop本来没有的功能或者前端展示,这时候就需要我们自己去进行对ecshop的二次开发了。 一、ec...

dianeryu5269的博客 173

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

ECSHOP二次开发指南

ECSHOP二次开发指南 发布时间:2013-05-28 12:47:00来源:评论:0点击:次 【字号:大中小】 QQ空间新浪微博腾讯微博人人网豆瓣网百度空间百度搜藏开心网复制更多7 所有函数功能说明:lib_time.phpgmtime()P: 获得当前格林威治时间的时间戳 /$0server_timezone()P: 获得...

weixin_34310785的博客 131

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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chensong0708
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