[30期] 第一个项目总结-—数码黑店在这一年开张

本文详细阐述了如何构建一个个性化购物网站,包括设计理念、数据库结构设计、用户管理、商品分类、订单处理及后台管理等关键环节。通过实际项目经验分享,深入解析了商品分类、用户信息管理、订单系统、后台管理系统的设计与实现,以及如何运用数据库增删改查、分页技术、验证机制等核心技能,最终形成一套完整的电商网站解决方案。

        这个世纪的这个年代,网上购物火爆异常,各种购物网站层出不穷!互联网购物必将成为一个趋势,以后,越来越多的消费人群会加入网购,同时网购也引领这我们的消费理念。本着跟着潮流和趋势走的理念,我的第一个项目:数码黑店随之搭建成功,我的店铺理念:我开的是黑店,但是我不黑!
顾客是一个购物网站生存的根本,而好的购物网站会用,美观大方的界面和易用功能齐全的模块来吸引顾客。所以一个购物网站的功能模块是这个购物网站的命脉。一个购物网站的最重要的商品和功能,为了方便用户浏览和购买,必须对站内的商品分类,但是为了以后的商品类别的详细划分,层次不能固定,这样可随时增加类别,想要实现这一步,这就要去构一个合理的建数据库表结构,为此对商品和类型这块创建了分别创了表格,一个是商品类别表;一个是具体商品表,商品通过定义父类的来确定是哪里商品,类别表通过定义父类和路径来确定隶属哪种类,和查询大类别的子类,这样的定义以后方便站内的商品查询。对此数据库的分类结构可以应用到各个网站的数据库结构设计中,收获颇深。
网站出了考虑商品,我们还要考虑用户,所以在创建数据库的时候要给用户单独创建出一个用户表。这里记录了用户的一切信息,但是考虑到用户的电话和收件地址经常变动,所以会把地址、电话和邮编单独出来,通过用户id连接。
既然是购物网站,必须少不了订单,这是网站与用户交易的依据和凭证,所以要单独创建一个表来存储订单信息。如果是多店铺网站,然后还要在创建一个店铺表,然后再其他的表中添加一个所属的店铺字段,通过用户id来连接,这是扩展,暂且不讲。
数据搭建好后,我们需要来写一个后台管理网站来管理用户、添加商品或类型、订单管理和发布、下架商品。这就要用到数据库的增删改查操作。通过这样熟练的掌握mysql的基本操作和跨表查询,还通过对商品的用的分类掌握了分页这一常用的功能。当然,最为后台就应该有限制,只允许管理员可以登录,为了防止别人暴力破解后天密码,通过应用GD库的画图和session会话的应用,做了登录限制—验证码。了解了网站登录验证码得实现。
前台的商品的显示都是通过mysql的查询语句实现的,通过后台和前台的加深巩固,彻底掌握了mysql的语句。前台这里有两个难点,一个是购物车,一个是订单。购物车是通过session会话来以商品id为外层的数组来存储每个商品的信息,都过遍历来显示每个商品的信息。但是多店铺是以店铺id为外层来存储商品的。而订单详情的显示是通过拼装拆分字符来实现的。通过后台和前台的两次练习,熟练掌握了着个重点。这次的项目把以前不是很熟练的东西变的清晰化,然后弄懂,吃透,变成自己的知识。像流程控制语句、数据库的增删改查操作、字符串的拼装与拆分,数组的应用,session和cookie会话!


转载于:https://www.cnblogs.com/springside6/archive/2011/08/30/2525679.html

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定复盘优化,以实现品牌传播的长复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法(BFO)优化BP神经网络的风电功率预测方法,并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法与传统BP神经网络相结合,利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重和阈值,有效提升了模型的收敛速度与预测精度,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性和优越性,有助于提升风电并网的稳定性与调度效率。; 适合人群:具备一定机器学习与优化算法基础,从事新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短或超短功率预测,提高电网调度的准确性;②作为智能优化算法与神经网络结合的典型案例,用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制与实现方式;③为类似非线性系统建模与预测问题提供可复现的技术路线参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其与BP网络的耦合方式,同时可通过更换数据集或对比其他优化算法(如PSO、GA)进一步验证模型性能。
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