28、电商系统产品管理与购物车开发指南

电商系统产品管理与购物车开发指南

1. 产品数据层存储过程实现

在数据层,我们需要添加与Catalog类中业务层方法相对应的存储过程。以下是添加存储过程的详细步骤:
1. 使用phpMyAdmin执行并创建后续步骤中描述的存储过程,执行代码前别忘了将 $$ 设置为分隔符。
2. 创建 catalog_update_product 存储过程,用于更新产品详细信息:

-- Create catalog_update_product stored procedure
CREATE PROCEDURE catalog_update_product(IN inProductId INT,
IN inName VARCHAR(100), IN inDescription VARCHAR(1000),
IN inPrice DECIMAL(10, 2), IN inDiscountedPrice DECIMAL(10, 2))
BEGIN
UPDATE product
SET    name = inName, description = inDescription, price = inPrice,
discounted_price = inDiscountedPrice
WHERE  product_id = inProductId;
END$$
  1. 创建 catalog_delete_product 存储过程,从目录中完全移除产品:

                
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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