[置顶] 今年离不开电商系统了

本文介绍了作者计划学习的电商系统相关内容,包括Magento和iWebShop等平台。详细解释了Magento的工作流程,从URL解析到控制器、模型和视图的交互过程。同时提供了多个资源链接和文档下载。

今年离不开电商系统了,从6月份到现在经历的系统基本全部都是电商系统

 

下面列出几个将要学习的资料和文档

 

magento

http://www.btcoder.com/page/2/

 

iwebshop

 

努力学习,好好挣钱 ... 早日换掉安卓买苹果

 

 

Magento团队创建了一个更为抽象的MVC模式,大概的运行过程是,

  • URL地址首先被一个PHP文件解析
  • 该PHP文件会根据解析情况实例化一个Magento应用
  • 这个Magento应用会实例化一个前端控制器对象
  • 接着,前端控制器实例化路由对象
  • 路由对象检查请求的URL地址,并作出相应的匹配
  • 如果匹配成功,相应的控制器和动作会被分发
  • 该控制器会被实例化,并且与动作同名的方法会被调用
  • 被调用的方法根据请求的类型,对相应的模型调用相应的方法以获取数据
  • 结束方法调用之后,控制器会实例化布局对象
  • 根据请求中包含的变量及系统属性(通常叫做句柄),布局对象会为该请求创建一系列的Block对象
  • 布局还会在相应的Block对象中调用输出方法,开始套嵌输出(Blocks之间的套嵌)
  • 每个Block都有相关联的模板文件,Blocks包含PHP逻辑代码,模板文件则负责生成HTML文件
  • Block从模型中获取相关数据,换句话说,控制器并不用来传递数据到视图中

曾经所在: http://www.uwdress.com/

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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