Magento 移除标签 How to remove “Tags” block from a product page

本文提供了一种方法,通过配置系统、调整布局文件或禁用功能来从Magento产品页面移除标签块。操作步骤包括修改配置设置、定位特定XML代码并删除相关代码段。

This tutorial will show you how to remove Tags block from Magento product pageЖ

How_to_remove_the_Tags_block_from_a_product_page_1

There are 2 ways of removing the tagging feature from product pages:

 

  1. Navigate to System -> Configuration -> Advanced tab. Set ‘Mage_Tag’ to ‘Disable’ЖHow_to_remove_the_Tags_block_from_a_product_page_21
  2. Open the tag.xml under app/design/frontend/default/themeXXX/layout/ folder.Locate this line: ‘catalog_product_view’, you should find it on line 66.The entire block should look like this:
    <catalog_product_view translate="label">
        <label>Catalog Product View</label>
        <!-- Mage_Tag -->
            <reference name="product.info.additional">
                <block type="tag/product_list" name="product_tag_list" before="-" template="tag/list.phtml">
                <block type="page/html_wrapper" name="product.tag.list.list.before" as="list_before" translate="label">
                <label>Tags List Before</label>
                <action method="setMayBeInvisible"><value>1</value></action>
                </block>
                </block>
            </reference>
    </catalog_product_view>
     

    Remove the following part of the code:

    <block type="tag/product_list" name="product_tag_list" before="-" template="tag/list.phtml">
    <block type="page/html_wrapper" name="product.tag.list.list.before" as="list_before" translate="label">
    <label>Tags List Before</label>
    <action method="setMayBeInvisible"><value>1</value></action>
    </block>
    </block>
     

     

The tags block is no longer on product pages.


原文:http://www.templatemonster.com/help/magento-how-to-remove-the-tags-block-from-a-product-page.html

转自:Magento 移除标签 How to remove “Tags” block from a product page

 

 

 

 

 

 

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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