商店批量改价功能实现

ECSHOP 批量修改商品价格插件 ECSHOP 活动必备商品批量修改价格,加减乘除。 立即下载

批量修改价格,将DataSet的内容转为Table

1.,首先用Session保存DataSet:

  1. DataSet dt = WebBusiness.SpecialisticManagement.QzSpecialistic.GetPricesDetail(page, rows, condition);   
  2. HttpContext.Current.Session["dt"]=dt;//保存价格信息  
DataSet dt = WebBusiness.SpecialisticManagement.QzSpecialistic.GetPricesDetail(page, rows, condition); 
HttpContext.Current.Session["dt"]=dt;//保存价格信息

2.批量改价功能布局:

  1. //设置控件状态  
  2.         protected void BindControl()  
  3.         {  
  4.             DataSet ds = HttpContext.Current.Session["dt"] as DataSet;  
  5.             DataTable dt = ds.Tables[1];  
  6.             StringBuilder sb = new StringBuilder();  
  7.   
  8.             if (ds != null && dt.Rows.Count > 0)  
  9.             {  
  10.                 foreach (DataRow dr in dt.Rows)  
  11.                 {   
  12.                     sb.Append("\n<tr>");  
  13.                     sb.Append("<td>商品编码:" + dr["meat_code"].ToString() + "</td>");  
  14.                     sb.Append("<td>商品名称:" + dr["meat_name"].ToString() + "</td>");  
  15.                     sb.Append("<td>销售价格:");  
  16.                     sb.Append("<input type='text' size='10'  value=" + dr["price"].ToString() + " name='" + dr["id"].ToString() + "' /></td>");  
  17.                     sb.Append("</tr>");  
  18.                 }  
  19.                 Response.Write(sb);  
  20.             }    
  21.         }  
//设置控件状态
		protected void BindControl()
		{
			DataSet ds = HttpContext.Current.Session["dt"] as DataSet;
			DataTable dt = ds.Tables[1];
			StringBuilder sb = new StringBuilder();

			if (ds != null && dt.Rows.Count > 0)
			{
				foreach (DataRow dr in dt.Rows)
				{ 
					sb.Append("\n<tr>");
					sb.Append("<td>商品编码:" + dr["meat_code"].ToString() + "</td>");
					sb.Append("<td>商品名称:" + dr["meat_name"].ToString() + "</td>");
					sb.Append("<td>销售价格:");
					sb.Append("<input type='text' size='10'  value=" + dr["price"].ToString() + " name='" + dr["id"].ToString() + "' /></td>");
					sb.Append("</tr>");
				}
				Response.Write(sb);
			}  
		}
3.前台HTML:

  1. <div id="edit">  
  2.               <table cellpadding="10" cellspacing="5" class="edittb">  
  3.                <%BindControl(); %>  
  4.               <tr>  
  5.                    <td style="padding-right:10px;text-align:right;" colspan="3"><asp:Button ID="btnAdd"  runat="server" Text="提交" CssClass="btn_search" onclick="btnAdd_Click"  OnClientClick="return fill();" /></td>  
  6.               </tr>  
  7.           </table>  
  8.       </div>  
  <div id="edit">
                <table cellpadding="10" cellspacing="5" class="edittb">
                 <%BindControl(); %>
                <tr>
                     <td style="padding-right:10px;text-align:right;" colspan="3"><asp:Button ID="btnAdd"  runat="server" Text="提交" CssClass="btn_search" onclick="btnAdd_Click"  OnClientClick="return fill();" /></td>
                </tr>
            </table>
        </div>
界面显示如下:

4.实现改价功能

  1. /// <summary>  
  2.         ///提交按钮  
  3.         /// </summary>  
  4.         /// <param name="sender"></param>  
  5.         /// <param name="e"></param>  
  6.         protected void btnAdd_Click(object sender, EventArgs e)  
  7.         {  
  8.             QZ_SPECIALISTIC_PRICES goods = new QZ_SPECIALISTIC_PRICES();  
  9.             DataSet ds = HttpContext.Current.Session["dt"] as DataSet;  
  10.             DataTable dt = ds.Tables[1];  
  11.             if (ds != null && dt.Rows.Count > 0)  
  12.             {  
  13.                 foreach (DataRow dr in dt.Rows)  
  14.                 {  
  15.                     string inputid = dr["id"].ToString();//控件id  
  16.                     string value = Request[inputid];//控件值  
  17.                     if (string.IsNullOrEmpty(value))  
  18.                     {  
  19.                         AspAlert("销售价格不能为空!");  
  20.                         return;  
  21.                     }  
  22.                     else if (!System.Text.RegularExpressions.Regex.IsMatch(value, @"^\d{1,8}(\.\d{1,2})?$"))  
  23.                     {  
  24.                         AspAlert("销售价格格式错误!");  
  25.                         return;  
  26.                     }  
  27.                     goods.PRICE = Convert.ToDecimal(value);//销售价格  
  28.                     goods.MODIFY_DATE = DateTime.Now;//改价时间  
  29.                     WebUserInfo user = UserInfo;  
  30.                     goods.OPERATOR = user.UserName;//操作人  
  31.                     WebBusiness.SpecialisticManagement.QzSpecialistic.UpdatePrices(goods, inputid);//更新记录  
  32.                 }  
  33.             }  
  34.             Response.Redirect("PricesDetail.aspx");//返回专卖店价格信息页面  
  35.               
  36.         }  

ajax修改价格,点击表单 ajax修改价格 时候不用提交请求 直接点击 就生成表单 按后鼠标移出表单就修改成功了 注意要用IE 浏览器 立即下载

相关推荐

vy, 在从头开始制作的python 中,像.zip

vy, 在从头开始制作的python 中,像 用 python 编写的强大模式编辑器。vy是一个具有模块化架构的模式编辑器。 它是最高效的图形工具包之一,它允许for具有这样一个很好的插件编程界面。 python 是一种令人惊奇的语言;它的功能是一种强大的应用程序,因为它的。

批量修改的后台代码_批量修改拼多多商品sku价格脚本,复制即可运行

做拼多多的朋友在修改价格时,如果面临大量的sku将会是崩溃的,如果是统一价格还好,如果是每个sku价格不一样时就更加崩溃了,有时修改一个商品需要半个小时,没有批量工具时,宁愿放弃!基于略懂js代码的人就简单啦,直接在浏览器中运行以下代码即可解决问题了。步骤如下:建议使用谷歌浏览器,chrome1.在浏览器上登陆拼多多后台,然后点开需要修改价格的商品,如下图:在网页中按F12切换到控制台界面,然后粘...

weixin_39866857的博客 3723

完整版 fiddler抓包修改金额教程+工具.rar

亲测好用,挺不错的资源,大家快来下载吧!挺有用的!需要的话可以来下载哦!资料包含视频+文档+工具,主要目的使用fiddler抓包工具实现购物商品的价格进行幕改来进行支付

批量更新价格、批量修改产品基础价格(系统内操作)

图2小窗口的意思为:把当前品牌、当前名称、当前材质、当前方向的产品价格,统一修改为XX。如果按产品名称统计,一个骨科品牌的产品大概只100种,当前方法比较方便实用。,点批量更新价格,选择价格方案,输入价格,点“更新”即可。

weixin_50646339的博客 1436

Vysor 1.0.7.6 插件

Vysor 的chrome插件,可以手机同步显示到pc 屏幕 打开chrome浏览器chrome://extensions/ 选择加载已解压的扩展程序即可。

Vysor 1.6.6及解锁Vysor Pro的教程

Vysor 1.6.6;解锁Vysor Pro教程

预警系统一键自动升级程序不能升级了、_迎战“双11”,一大波新能力来了!小程序直播可连麦,小商店视频号升级!...

声明:本文来自于微信公众号晓程序速报(ID:xcxsubao),作者:即速应用,授权站长之家转载发布。“双十一”临近,各电商平台的带货直播愈发火热。10月21日凌晨,李佳琦和薇娅在淘宝进行“双十一”预售首日直播,根据淘宝显示的数据,二人的直播间累计观看人次超过3亿人次,共售出近80亿元的产品。一夜卖出80亿,直播带货不是一般的火!眼看“双十一”从备战进入冲刺阶段,微信围绕小程序直播、小商店、视频号...

weixin_39890102的博客 119

STM32F103C8T6+HX711实战:从零打造智能体重秤(附OLED显示与语音播报)

本文详细介绍了基于STM32F103C8T6微控制器和HX711称重模块,从零构建智能体重秤的完整实战教程。内容涵盖硬件选型、系统架构、驱动编写、数据滤波校准算法,并实现了OLED显示与语音播报功能。该项目是嵌入式学习的综合性实践,尤其适合作为毕业设计课题,帮助开发者掌握传感器应用、数据处理及人机交互等核心技能。

weixin_28285943的博客 517

DooTask应用商店新增绩效考核功能:重塑团队协作效能

DooTask应用商店新增绩效考核功能:重塑团队协作效能​ ,DooTask V1.0版本正式发布应用商店功能后,以模块化设计理念重新定义项目管理效率。此次新增的绩效考核功能,通过数据化、可视化的管理方式,为企业提供从目标设定到结果评估的全流程解决方案,助力团队实现绩效管理的科学化转型。

不踩坑,不知道坑有多深;不总结,踩过的坑白踩。 20万+

笔记——Oracle19c

Oracle阅读笔记

weixin_63819458的博客 1348

Camera tuning flow相机调试流程

相机调试流程分为三大模块:ProcessRaw处理原始数据(黑电平校正、阴影校正),3A实现自动控制(曝光/对焦/白平衡),ISP进行图像精加工(伽马校正、锐化降噪、色彩处理)。三个阶段环环相扣,前阶段为后阶段提供基础,最终输出画质优良且风格化的图像。

weixin_64706696的博客 1229

从小米应用商店批量下载应用

因为要做Android恶意应用检测,需要大量的apk,良性应用我选择从小米应用商店下载。以下内容主要是参考:Python 爬虫入门实例(爬取小米应用商店的top应用apk)和Python爬虫之抓取APP下载链接下面是我的分析及实现过程。打开小米应用商店,随机选择一个应用,使用开发者工具查看源码,如图所示:再使用右上方的元素审查工具,点击那个“直接下载”的按钮,可以看到它指向的是一个链接href="...

青垚 3554

Android-音频配置文件详解

前言:   Android P 引入了一种新的音频政策配置文件格式 (XML),用于描述音频拓扑。新的 XML 文件支持定义输出输入流配置文件、可用于播放和捕获的设备以及音频属性的数量和类型。但是每个项目的代码里面都有很多音频配置文件,具体使用的是哪个文件呢?本文将详细讲述。 1. 查看运行时具体使用的xml adb shell dumpsys media.audio_policy | grep -iE "Config source:" 结果如下: Config source: /vendor

cheriyou_的博客 3944

微软商店推出16款应用同时安装新功能

微软商店推出16款应用同时安装新功能

zhidingkeji的博客 999

冰河木马实验(V8.4)

简述: 百科词条 冰河木马开发于1999年,跟灰鸽子类似,在设计之初,开发者的本意是编写一个功能强大的远程控制软件。但一经推出,就依靠其强大的功能成为了黑客们发动入侵的工具,并结束了国外木马一统天下的局面,跟后来的灰鸽子等等成为国产木马的标志和代名词。 冰河的服务器端程序为G-server.exe,客户端程序为G-client.exe,默认连接端口为7626。其中攻击者使用G-client.e...

野原新之助 1万+

ATAC-seq数据分析流程学习记录及总结

记录ATAC-seq数据分析流程,主要是参考健明老师的教程以及网上各种学习资源进行总结,网址在下面。

ACGTexplorer的博客 3753

Linux应用商店终极指南:星火商店让软件安装变得简单

还在为Linux系统找不到合适的应用而烦恼吗?每次安装软件都要面对复杂的命令行和依赖关系?星火应用商店正是为解决这些痛点而生,让Linux新手也能轻松管理应用! ## 为什么你需要星火应用商店 **传统Linux软件安装的三大痛点:** - 命令记忆困难:apt、dnf、yum等不同发行版命令各异 - 依赖关系复杂:安装一个应用可能涉及几十个依赖包 - 应用发现困难:官方仓库软件有限,第三方源

gitblog_00910的博客 1277

手把手教你学Simulink--双足机器人分数阶PID控制仿真

分数阶PID(Fractional-order PID, FOPID)控制是一种先进的控制策略,它扩展了传统的整数阶PID控制器的概念。FOPID控制器允许积分和微分项的阶次不是严格的整数,而是可以是任意实数,这为系统提供了更多的设计自由度,并可能带来更好的性能。在双足机器人控制中,分数阶PID控制可以用于改善机器人的平衡控制、轨迹跟踪等任务的性能。下面我们将详细介绍如何使用Simulink进行基于分数阶PID控制方法的双足机器人仿真研究。

MHD0815的博客 878

ScreenshotFramer深度解析:如何批量生成多语言应用商店截图

想要让你的应用在全球市场脱颖而出吗?ScreenshotFramer 是一款强大的批量生成多语言应用商店截图工具,能够帮助开发者快速创建专业级的多语言应用商店截图。无论你是独立开发者还是大型团队,这个工具都能显著提升你的应用商店截图制作效率。💪 ## 什么是ScreenshotFramer? ScreenshotFramer 是一个专为移动应用开发者设计的批量截图生成工具,它能够自动化处理多

gitblog_00846的博客 1055

TextView部分文字可以被点击的效果。TextView拼接图片,图片可以被点击

今有一需求,就是列表标题后拼接图标,点击图标跳转一个web页; 这里简单做下笔记,以供需要的人参考: //设置部分文字点击事件 ClickableSpan clickableSpan = new ClickableSpan() { @Override public void onClick(View widget) { Toast.makeText(conte...

LXFX1108的专栏 692

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

GrasscutterCommandGenerator高级功能:邮件编辑器与商店配置详解

GrasscutterCommandGenerator是一款功能强大的命令生成器和祈愿 banner 编辑器,为 Grasscutter 服务器管理提供了便捷的工具支持。本文将详细介绍其邮件编辑器和商店配置这两项高级功能,帮助用户轻松掌握邮件发送和商店商品管理的技巧。 ## 邮件编辑器:高效管理游戏内邮件 邮件系统是游戏运营中与玩家沟通、发放奖励的重要渠道。GrasscutterCommand

gitblog_00946的博客 960

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

微信小店如何批量导出商品?导入商品到小商店或者其它小程序?

微信小店是为微信官方免费提供给商家的小程序,但是功能有点简单。例如不支持商品批量导入导出、订单提醒、手机发货、订单打印、分享到朋友圈等等,这让用微信小店的商家非常麻烦。 那微信小店小程序怎么批量导入商品导出商品、订单手机提醒、手机发货、订单自动打印、分享到朋友圈等等呢?虽然微信官方没有直接给出解决方案,但是我们有方案。如果你准备放弃微信小店,你可以用批量导出商品功能。导出微信小店商品数据后,你可以轻松将其导入到其它小程序或系统,无需再次上传。尤其是放弃微信小店、而准备用微信小商店的商家,微信小店商品都是可

唐全的博客 8006

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

终极指南:为Windows 11 LTSC系统快速添加微软商店功能

Windows 11 24H2 LTSC版本以其卓越的稳定性和精简特性备受企业用户推崇,但默认缺失的微软商店却成为了获取应用的主要障碍。这款专为Windows 11 LTSC设计的自动化安装工具,将原本复杂的手动安装过程简化为一次点击操作,让你在3分钟内完成完整的商店功能搭建。 ## 为什么需要为LTSC系统添加商店功能? LTSC(长期服务渠道)系统专为需要极致稳定性的场景设计,但在实际使用

gitblog_00435的博客 901

解锁Windows 11 LTSC隐藏功能:一键安装微软商店终极指南

还在为Windows 11 LTSC系统缺少应用商店而烦恼吗?这款专业级系统虽然稳定高效,但默认不包含微软商店确实让不少用户感到不便。别担心,今天就来教你如何轻松为LTSC系统添加完整的应用生态支持! ## 🚀 为什么选择LTSC系统? Windows 11 LTSC以其卓越的稳定性和精简的系统组件受到专业用户的青睐。但"精简"也意味着缺少了一些实用功能,其中就包括微软商店。不过,这正是我们

gitblog_01134的博客 1182
上一篇: Java编程专题思维导图
下一篇: xml文件 实现“一次性”导入功能
Footloose_
博客等级 码龄10年 254粉丝 11原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值