[Magento代码] 关联SKU到指定的分类下面

本文介绍了一种在Magento中批量为多个产品添加指定分类的方法。通过解析产品SKU字符串,加载对应的产品并检查其是否已存在于目标分类中,如果不存在,则将其添加到该分类下。
<?php
error_reporting(E_ALL);
set_time_limit(0);
define('MAGENTO', realpath(dirname(__FILE__)));
require_once MAGENTO . '/app/Mage.php';
umask(0);
Mage::app()->setCurrentStore(Mage_Core_Model_App::ADMIN_STORE_ID);


/**
 * 添加产品所属分类
 *
 * @param $skustr          产品SKU拼接的字符串
 * @param $$categoryId  分类ID
 */
function add_category_product($skustr,$categoryId){
    $skuArray = explode('|',$skustr);
    foreach($skuArray as $sku){
        if(trim($sku)){

            $_product = Mage::getModel('catalog/product')->loadByAttribute('sku',trim($sku));
            if($_product){
                $productId = $_product->getId();

                //给该产品添加分类
                //先查询是否已经存在,存在就不新增
                $read= Mage::getSingleton('core/resource')->getConnection('core_read');
                $sql = "SELECT * from catalog_category_product WHERE category_id=$categoryId AND product_id=$productId";
                $results = $read->fetchAll($sql);
                if(!$results){
                    $write = Mage::getSingleton('core/resource')->getConnection('core_write');
                    $sql = "insert into catalog_category_product values($categoryId,$productId,1)";
                    $write->query($sql);
                }
            }
        }

    }
}

$skustr = "TL30079 | EP20870 | EP21581 | EP20868 | EP18965 |EP19235 | EP19236 | HB83558 | HB83559 | EP20587 | TL30081 | TL28825 | TL28827 |AT3638RE+ | AT4158+ | AT4284 | AT4085 | ET1126 | AT4079|HW49745NA | TL30122|TL28555 | TL28554 | TL27435 | AT4305 | AT4309 | TL31060 | TL31061 | TL31071 | TL31134 | TL25975-10 | TL11552|AT3957 | AT3956 | AT3715 | AT3372 | AT3373 | TL28534 | AP2032 | HW51122 | HW51121 | HW51120 | HW51119 | HW50080GR | EP20447 | EP19995 | EP20570-110V | EP20571-110V | EP19568-110V | EP20485 | EP21052 | EP20572-110V | TL28822 ";
$categoryId = 89;
add_category_product($skustr,$categoryId);

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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