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本文介绍如何通过配置MySQL参数和调整Magento后台设置,实现更精准的全文搜索功能,包括更改搜索类型、修复搜索表及重新索引等步骤。

magento默认的搜索方式是like方式,不是很精确,也就是搜索词匹配高的不会拍到第一位,下面是采用一种精准的magento排序方式fulltext方式,下面是操作内容。
首先,联系空间商,在mysql的配置文件my.ini里面添加配置:
ft_min_word_len=2
因为虚拟空间是没有权限的,vps才有!
(这个值的意思是:认作一个单词的最少字符是多少,默认的
ft_min_word_len的值为4,也就是小于4的单词不在搜索范围内,譬如is
不会列入搜索 ,因此搜索is,是为空的,如果如果您的搜索词的单词都是大于4个,那么可以不修改)

如果空间上可以修改那个选项,才可以进行下面的操作:

1.后台设置system–>configuration
页面刷新后,点击左侧的catalog页面刷新后,点击catalog search
将search Type改为Fulltext

2.进入数据库,运行sql语句:
repair table catalogsearch_fulltext quick;
3.重新索引
system->index managere 点击submit
刷新缓存(system–>cache Manager)。

4.搞定,这样后,magento网店的搜索结果会精准的多!

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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