开源商城系统这些功能少不了

开源商城系统有哪些必备功能:

1、商品推荐

商品推荐可以提升用户的购买率,有一个吸引的作用,首页展示热门商品、广告图以及搜索框,广告轮播图显示最新优惠活动商品及其他热门活动。

2、商品搜索

商城的商品各种各样,种类繁杂,搜索是必不可少的一项功能,搜索功能让用户更方便和快速的找到自己所需要的商品,进而实现购买,同时其也支持精准查询和模糊查询。搜索不仅能够带来用户所需求直观的信息,还能减少用户的寻找时机,大大节约了用户时机上的成本,从而提高了用户体验。

3、会员中心

会员中心是商城稳定的用户来源,会员中心俗称个人中心,记录自己购买订单或者浏览过的商品记录方便下次查看,并且管理自己的收货地址电话之类的,由于有会员中心的存在,用户会不断的浏览该网站。

4、消息推送

商城不能缺少推送功能,将商城内的热门活动、促销信息、新品信息推送至用户手机上,方便用户及时了解商城最新优惠活动,用户通过消息推送了解商城活动,从而提升购买率。

5、商品收藏

商品收藏是很重要的功能,相当于用户的存储库,用户通过对有兴趣的商品进行收藏,方便下次购买,无需通过再次搜索去寻找,可以促进用户购买,提高购买率。

6、在线支付

在线支付是商城进行交易的最终步骤,是商城用户对商品进行购买的功能实现,用户经过浏览到添加购物车提交购买等一系列的流程,最终通过在线支付功能进行付款。

7、物流信息

物流信息能提升用户的购物体验感,商城在订单界面可以查看各订单商品的物流状态,随时让用户了解自己购买的商品处于什么地方,缓解用户等待的焦虑心理。

有哪些开源商城系统推荐?

来客电商是一款以B2B2C为核心商城系统,一键多平台开店,百种营销工具助力,解决拉新裂变瓶颈,系统稳定功能强大!

小程序/微信/H5/PC/APP(安卓、IOS)等多终端展示,以其丰富的营销功能,精细化用户运营,解决平台推广引流,商家销售难题。
商城系统稳定、安全、快速,功能扩展强,支持B2B2C源码二次定制开发,为企业电商平台业务长线快速发展提供了强有力的保障。

软件架构:

PHP5.6+、 MYSQL5.5+、Uni-app、原生小程序、原生IOS、原生Android、 自主研发框架(古典式开发框架,附30分钟快速入门教程)

官方QQ群: 631252151 ,340645969

开源版源码下载地址:http://www.laiketui.com/download

github下载地址:https://github.com/bettershop/LaikeTui ​​​​​​​

最新后台体验:http://www.laiketui.com/action/

开发者文档:http://www.laiketui.com/docs/%e5%bc%80%e5%8f%91%e6%96%87%e6%a1%a3

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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