Tpshop商城短信接口开发

项目实战-tpshop商城项目 用户信息表: tp_users用户地址信息表: tp_user_address。 阅读详情

TPshop是用thinkphp开发的一款免费开源网店系统,二次开发非常方便,代码清晰简洁,通俗易懂,丰富的插件和多套模板支持,易扩展,是目前国内首家最为完善的开源商城系统。系统支持多语言版本,操作简单,安全稳定,是广大用户二次开发的最佳选择,我以替换短信接口为例,一步一步的手把手教大家开发过程,我们做演示的短信平台是短信宝(http://www.smsbao.com)短信平台,我们公司和短信宝平台合作好几年了,他们的平台非常稳定,而且快速,注册还送免费测试短信,大家可以在短信宝平台注册一个账号,进行测试。

首先我们要更换后台的显示界面文件。打开模版文件,替换一下模版文件。打开项目/application/admin/view2/system/sms.html文件,修改代码26~156行,代码如下图所示:

 <div class="explanation" id="explanation">
<div class="title" id="checkZoom"><i class="fa fa-lightbulb-o"></i>
            <h4 title="提示相关设置操作时应注意的要点">操作提示</h4>
           <span id="explanationZoom" title="收起提示"></span></div>
        <ul>
            <li>系统平台全局设置,包括基础设置、购物、短信、邮件、水印和分销等相关模块。</li>
                        <li>短信宝的官网:http://www.smsbao.com</li>
                        <li>有任何疑问,请咨询短信宝客服</li>
        </ul>
    </div>
    <form method="post" enctype="multipart/form-data" name="form1" action="{:U('System/handle')}">
        <input type="hidden" name="inc_type" value="{$inc_type}">
        <div class="ncap-form-default">
            <dl class="row">
                <dt class="tit">
                    <label for="sms_appkey">短信宝账号</label>
                </dt>
                <dd class="opt">
                    <input id="sms_appkey" name="sms_appkey" value="{$config.sms_appkey}" class="input-txt" type="text"/>
                    <p class="notic">短信宝的用户名,还未注册短信宝的用户请点击<a href="http://www.smsbao.com" target="_blank">免费注册</a></p>
                </dd>
            </dl>
            <dl class="row">
                <dt class="tit">
                    <label for="sms_secretKey">短信宝密码</label>
                </dt>
                <dd class="opt">
                    <input id="sms_secretKey" name="sms_secretKey" value="{$config.sms_secretKey}" class="input-txt" type="password"/>
                    <p class="notic">短信宝账号密码</p>
                </dd>
            </dl>
            <dl class="row">
                <dt class="tit">
                    <label for="sms_product">公司名/品牌名/产品名</label>
                </dt>
                <dd class="opt">
                    <input id="sms_product" name="sms_product" value="{$config.sms_product}" class="input-txt" type="text"/>
                    <p class="notic">公司名/品牌名/产品名</p>
                </dd>
            </dl>
            <dl class="row">
                <dt class="tit">用户注册时</dt>
                <dd class="opt">
                    <div class="onoff">
                        <label for="regis_sms_enable1" class="cb-enable <if condition='$config[regis_sms_enable] eq 1'>selected</if>">开启</label>
                        <label for="regis_sms_enable0" class="cb-disable <if condition='$config[regis_sms_enable] eq 0'>selected</if>">关闭</label>
                        <input id="regis_sms_enable1" name="regis_sms_enable" <if condition="$config['regis_sms_enable'] eq 1">checked="checked"</if> value="1" type="radio">
                        <input id="regis_sms_enable0" name="regis_sms_enable" <if condition="$config['regis_sms_enable'] eq 0">checked="checked"</if> value="0" type="radio">
                    </div>
                    <p class="notic">用户注册时使用短信验证</p>
                </dd>
            </dl>
            <dl class="row">
                <dt class="tit">用户找回密码时</dt>
                <dd class="opt">
                    <div class="onoff">
                        <label for="forget_pwd_sms_enable1" class="cb-enable <if condition='$config[forget_pwd_sms_enable] eq 1'>selected</if>">开启</label>
                        <label for="forget_pwd_sms_enable0" class="cb-disable <if condition='$config[forget_pwd_sms_enable] eq 0'>selected</if>">关闭</label>
                        <input id="forget_pwd_sms_enable1" name="forget_pwd_sms_enable" <if condition="$config['forget_pwd_sms_enable'] eq 1">checked="checked"</if> value="1" type="radio">
                        <input id="forget_pwd_sms_enable0" name="forget_pwd_sms_enable" <if condition="$config['forget_pwd_sms_enable'] eq 0">checked="checked"</if> value="0" type="radio">
                    </div>
                    <p 
软件测试——Tpshop商城项目 熟练掌握测试用例设计编写,测试用例设计八大要素(用例编号、测试标题、测试目的、前置条件、输入数据、执行步骤、预期结果、实际结果)EXCEL。熟练使用边界值分析法、等价类划分法、判定表分析、提取测试数据。项目经验:注册、登录需求测试。1.负责产品系统测试,包括功能测试、性能测试、稳定性测试、用户场景测试、可靠性测试等。1.熟练掌握软件测试技术、方法、与参与项目功能测试、系统测试、专项测试优先;2.负责测试相关文档的编写,包括测试计划、测试用例、测试报告等。3.负责自动化测试框架、用例的维护。 阅读详情

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或者直接用我的网盘文件:https://pan.baidu.com/s/1y_E5pYPVkXfdQSzU2-DQZg 提取码: pqq3。注意:我的mysql启动不起来,应该是跟我自己的mysql版本不一致,尝试下载但没有对应版本,最终在 右上角成功打开。注意:将压缩包文件里www文件夹下的内容全选复制到D:\phpstudy_pro\WWW下面,如图。3.不出意外的话应该是成功了,见4-5,但我出意外了。1. 打开phpstudy,需启动以下两个。尝试卸载此版本,但卸载不了。下载新版本,切换版本。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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