zen-cart 开源网店系统

Zen-Cart是一款易于部署且功能强大的开源网店系统,它提供了简单的安装流程,支持在线支付功能(虽对国内银行支持有限),后台操作便捷。适合用于商品展示,拥有丰富的在线资源和汉化技术支持。

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[align=center][color=red]Zen-Cart: 非常实用的开源网店系统:[/color]
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1. 部署非常的简单,即使你没有学过编程,也能很方便的部署,他将所有的步骤设计成了安装程序的方式,你只要一步一步跟着设置,几个小时你的网店就部署好就可以营业了。

2. 功能强大,支持网店的所有功能,包括在线支付,不过它是外国的,所以对国内银行支持不是很好,所以下载英文版的可能要折腾下,或者请专业的公司来整,但如果是作为商品的展示,那就绰绰有余了。

3. 后台功能强大,维护方便:各种功能栏可以在管理界面登陆增删改,商品设置也可以在后台完成。

4. 网上相关文章很多,可以方便的拿来借鉴:国内还有个山寨网站和论坛,提供汉化和技术支持,挺不错的。

[color=green]网站欣赏:[/color]
一个已经商用的网站:
[url]http://shop.intsig.net/[/url]

自己业余时间,花了两个星期捣鼓的一个商品展示网站。(本人有点网站开发的概念,但没开发过php)
[url]http://partstraveler.com/[/url]
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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