38、为TShirtShop添加客户账户功能

TShirtShop客户账户实现

为TShirtShop添加客户账户功能

在开发TShirtShop网站的客户账户功能时,有许多重要的设计和实现步骤需要遵循。下面我们将详细介绍整个过程,包括数据层、业务层和表示层的实现。

1. 信用卡数据设计考虑

在进入客户端代码之前,有一个重要的设计考虑需要强调,即信用卡详细信息在任何时候都不进行验证。这使得类具有最大的通用性,因为信用卡详细信息更有可能在输入它们的用户界面中进行验证,或者根本不进行验证。如果使用无效的详细信息,信用卡交易将失败,我们将使用与处理资金不足时类似的逻辑来处理这种情况。

测试页面(test_card.php)可以让你看到加密后的信用卡信息。可以看到,会生成大量的数据,这也是客户数据库中列大小较大的原因。同时,加密和解密功能都能正常工作。

2. 客户账户功能预览

我们计划在网站前端添加登录表单,让用户能够注册并编辑他们的个人资料。具体来说,我们将创建一个组件化的登录表单模板,并将其放置在搜索框的上方。

新用户注册页面、用户登录后的页面以及添加信用卡和地址信息的页面都有特定的设计。当用户已经有信用卡和地址信息时,“添加…”链接将变为“更改…”链接。

3. 实现数据层

我们需要创建一系列支持客户账户功能的数据层存储过程。以下是具体步骤:
1. 使用phpMyAdmin创建存储过程,在执行每个步骤的代码之前,不要忘记设置 $$ 分隔符。
2. 创建 customer_get_login_info 存储过程:


                
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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