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CentOS 7上安装Magento(Install Magento on CentOS 7 译文)

撰写本文时,最新版本为2.1.2: ? 您选择版本旁边,会出现一个下拉菜单,上面写着“选择您格式。”选择以.tar.gz扩展名结尾选项,然后点击下载。请务必记下保存下载文件位置。 ? 注意两个命令可能需要一些时间才能运行,因为它们会匹配安装文件夹各种文件和目录。可能看起来系统处于非活动状态,但在取消操作之前一定要留出几分钟。 如果消息仍然存在,请在重新登录等待几分钟,以便cron作业有时间系统上生效。 有关为开发服务器和自定义Magento模块设置cron作业更多信息,请参阅Magento Cron文档。 当您将Apache配置为使用SSL证书时,如果您在站点子目录安装了Magento并且希望加密该部分,请确保修改您<VirtualHost *:443>块以进行匹配。 您现在已准备好配置商店并开始销售产品。 您可能希望安装扩展程序以添加功能或者安装主题以更改网站用户体验。如果您这样做,请确保您购买或安装扩展程序和主题与Magento 2兼容。

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CentOS 7上安装Magento

请务必记下保存下载文件位置。 [00mu3qxx0l.png] 在此步骤,您还可以下载带有可选样本数据软件。无论您选择此版本还是基本版本都取决于您。 注意两个命令可能需要一些时间才能运行,因为它们会匹配安装文件夹各种文件和目录。可能看起来系统处于非活动状态,但在取消操作之前一定要留出几分钟。 如果消息仍然存在,请在重新登录等待几分钟,以便cron作业有时间系统上生效。 有关为开发服务器和自定义Magento模块设置cron作业更多信息,请参阅Magento Cron文档。 当您将Apache配置为使用SSL证书时,如果您在站点子目录安装了Magento并且希望加密该部分,请确保修改您<VirtualHost *:443>块以进行匹配。 您现在已准备好配置商店并开始销售产品。 您可能希望安装扩展程序以添加功能或者安装主题以更改网站用户体验。如果您这样做,请确保您购买或安装扩展程序和主题与Magento 2兼容。

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    21个顶级开源或免费跨境电商b2c系统

    这个PHP购物车提供了你大多数免费购物车找不到东西。你将需要手工编写代码并使用HTML来充分利用这个电子商务系统,但是如果你有足够时间或人员,也有足够空间进行定制。 虽然它不像Magento企业版那样强大,但Magento开源社区版仍然是致力于免费平台理念电子商务商店强大选择。 客户包括Hello! 该平台被576,862个电子商务网站使用,但其中有4,841个位于Alexa.com100万个网站 – 对于相对较小电子商务平台而言,这个数字并不算差。 用户都能识别后端,并且能够轻松导航。 Ubercart 官方地址: http://www.ubercart.org/ Ubercart用户数量排在前30个,Ubercart专为与Drupal合作而设计,可以对购物车产品进行处理,

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    一起学Excel专业开发15:用户自定义函数与函数库加载宏

    图1 Excel,只用于提供用户自定义函数加载宏称为函数库加载宏,这是最简单加载宏。这样,只要安装了函数库加载宏,就可以工作表中使用其所包含自定义函数了。 中注册GetNum函数,将其置于类别9(即信息,如下图2所示。 图2 说明: 1.Application.MacroOptions方法可以为自定义函数使用较长描述文字,并且在为自定义函数指定了新类别后,Excel会将其从用户定义类别删除。 下图3列出了函数类别号和对应名称,其中类别号为10-13“插入函数”对话框中一般不会显示。将自定义函数指定为这些类别后,它们才会在“插入函数”对话框中出现。 ? 图5 此时,将会出现加载宏工作簿界面,单击“文件—信息”,属性输入标题、备注、作者等内容,如下图6所示。 ? 图6 保存后,回到图5所示界面,将IsAddin属性值设置为True。

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    如何用R语言对城管事件数据分析?

    这次使用主成分分析主要目的并不是降维,而是分析城管数据事件类别之间是否存在关系,当然,城管事件类型有好几百,这里就只选取从去年九月到目前发生量事件类别;如下图,排名事件类别依次为,车辆乱停放 确定好这十个类别后就是数据提取了,这时候我们要注意一下数据结构,和数据样本量,为什么呢? 因为主成分分析时候事件类别只能是属性,也就是说事件类别是一列;这时候看看一下城管数据里面存在数据结构,数据记录数必须是属性6~10倍,这时候观察城管数据结构,明显不是我们想要。 ? ,也就是保留特征值大于1主成分,因为特征值大于1主成分能解释较多方差; R代码 fa.parallel(jixiao_date,fa='pc',n.iter = 100,show.legend=FALSE 建议和小结 1、可以认为乱堆物堆料,非法张贴小广告,自备容器外放,机动车乱停放和地面不洁是一相关联事件类别,无照经营游商,暴露垃圾和车辆乱停放是一相关联事件类别,店铺出店经营,违规标语宣传品可以认为是一相关联事件类型

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    用R语言对城管事件数据分析

    作者:夏尔康 https://ask.hellobi.com/blog/xiaerkang/3975 这次使用主成分分析主要目的并不是降维,而是分析城管数据事件类别之间是否存在关系,当然,城管事件类型有好几百 ,这里就只选取从去年九月到目前发生量事件类别;如下图,排名事件类别依次为,车辆乱停放,乱堆物料堆,非法张贴小广告,店铺出店经营,自备容器外放,违规标语宣传品,机动车乱停放,暴露垃圾,地面不洁 确定好这十个类别后就是数据提取了,这时候我们要注意一下数据结构,和数据样本量,为什么呢? 因为主成分分析时候事件类别只能是属性,也就是说事件类别是一列;这时候看看一下城管数据里面存在数据结构,数据记录数必须是属性6~10倍,这时候观察城管数据结构,明显不是我们想要。 ? 建议和小结 1、可以认为乱堆物堆料,非法张贴小广告,自备容器外放,机动车乱停放和地面不洁是一相关联事件类别,无照经营游商,暴露垃圾和车辆乱停放是一相关联事件类别,店铺出店经营,违规标语宣传品可以认为是一相关联事件类型

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    keras 多任务多loss实例

    ;就好比两条路都可以通向罗马;都可以通过转化均可以令损失函数最小值为0时,为目标值;(当然最小值不一定要为0 );最关键是最小化方向是通向目标值; 3、多分类问题涉及概率问题,目标函数设计保留正确部分 (为什么保留错误部分,我想都可以达到目的,这里保留正确部分,计算更方便);用极值思维想象完美分类情况下,输出正确类别的概率必然是1,所以损失函数loss=-1/n(Px1+Px2+Px3+……);Px1 答案就是加log函数;Loss=-1/n(logPx1+logPx2+logPx3+……);目标函数最小值就是0; 二、 如何在损失函数保留正确部分呢? 1、从逆向角度而言,错误部分前面加个系数0,正确部分为1;从简单开始做起,比如说01分,y*(logPy=1)+(1-y)*(logPy=0); y为样本真实分类;这个就能保存了;y=1时,就保留了第一部分 ;就是说每一个模型输出类别Log概率乘以一个概率值; ?

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    黑客利用GitHub将恶意软件推送至用户电脑以盗取凭据

    GitHub存储库包含两个文件: flashplayer28pp_xa_install.exe(以上部分已做介绍)和flashplayer28pp_xa_install.iso - 包含ISO映像特洛伊木马 攻击者之所以要频繁重新打包二进制文件,是为了尽可能躲避杀毒软件查杀,然后将更改推送到Git,这就是为什么我们VirusTotal上主要看到通用和启发式警告原因。 6-10年,这是黑客入侵网站最流行媒介。一旦网站管理员计算机受到感染,恶意软件会简单地扫描保存FTP凭据(大多数FTP客户端以纯文本格式保存文件,然后将结果发送到控制服务器。 当然,这些更新都应来自软件本身,而不是来自不相关第三方网站。 你还应该避免将密码保存在除可信度较高任何其它密码管理器以外程序。 不要让FileZilla保存FTP密码,也不要在浏览器存储任何网站,网络邮件或银行密码。 如果条件允许,我强烈建议你使用私钥认证和/或双因素认证。

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    pandas 分类数据处理大全(附代码)

    分类数据cat处理方法 为什么要使用分类数据? 分类数据cat使用时一些坑 什么是分类数据? 分类数据表达数值具有某种属性、类型和特征,也是我们理解数据。 在这种情况下,速度提高了大约14倍(因为内部优化会让.str.upper()仅对分类唯一类别值调用一次,然后根据结果构造一个seires,而不是对结果每个值都去调用一次)。 怎么理解? 那么如果我用对category本身处理,意味着我分别对cat和dog两种类别处理一次,一共两次就解决。如果对每个值处理,那就需要样本数量10000次处理。 合并,为了保存分类类型,两个category类型必须是完全相同。 这个与pandas其他数据类型略有不同,例如所有float64列都具有相同数据类型,就没有什么区分。 category列合并:合并时注意,要保留category类型,且每个dataframe合并列分类类型必须完全匹配。

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    Towards Open World Object Detection -CVPR2021 Oral(开放世界目标检测)

    作者认知,开放世界分类问题和检测问题并不是完全适用,主要原因就是检测算法训练时,是将类别位置实例作为背景来进行训练。 ,用户标注出自己感兴趣实例类别后,增添到网络,网络不必重新训练,仅通过增量学习自我更新就可对之前检测类别和当前新增类别实现良好检测。 如图1第二行,作者采用是Faster RCNN两阶段基础架构,首先用无关RPN来确定图像实例区域,接着对其进行每个实例区域,ROI中进行对比聚,确定其为已知类别或未知类别,并进行回归定位 作者是VOC和COCO数据集上做实验,具体就是训练时把训练集按照类别分成 组,然后规定每个组有一个时刻 ,在这个时刻, 里类别被视为是未知,在这个时刻,就认为是已知类别了。 而在测试时,用了VOC测试集和COCOVal集,然后训练集每组保留1K张做验证。

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    安卓第九夜 狂风

    这种倾斜船身,是当时画家常用手法,用于表现很强风。 ? 描述 上一讲实现了一个类别条目页面。现在,我希望点击某个类别后,能再次以条目的方式显示所有的联系人。 在上一讲,我创建了ContactsManager,用于和数据库交互。但之前CRUD方法无法满足我需求。我将为该类增加新方法,以便从数据库取出某个类别所有联系人。 我在数据库query()方法规定,在数据库查询时,将保留符合KEY_CATEGORY_ID等于categoryId条件数据记录。 Intent放入附加数据 我希望点击类别后,能够进入显示该类别所有联系人,即启动一个新联系人条目页面。由于类别的数目是动态变化,我不可能为每个类别创建一个下游页面(而且这样也太麻烦了)。 安卓,一个Bundle对象即一个键值对。键是一个字符串,值是任意可以打包对象(parcelable object)。Bundle安卓用途非常广泛。

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    Redis面试题(2021最新版)

    为避免这一问题,运维人员系统上线时必须确保有足够空间,这对资源造成了很大浪费。 为什么要用 Redis /为什么要用缓存 主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。 对单个或者多个元素进行修剪, 保留一个范围内元素 存储一些列表型数据结构,类似粉丝列表、文章评论列表之类数据 SET 无序集合 添加、获取、移除单个元素 检查一个元素是否存在于集合 按照一定时间将内存数据以快照形式保存到硬盘,对应产生数据文件为dump.rdb。通过配置文件save参数来定义快照周期。 在这种情况下,当 Redis 重启时候会优先载入AOF文件来恢复原始数据,因为通常情况下AOF文件保存数据集要比RDB文件保存数据集要完整。 如果你希望你数据服务器运行时候存在,你也可以不使用任何持久化方式。 Redis持久化数据和缓存怎么做扩容? 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。

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    【AI专栏】识别评测之数据篇

    不同输入数据组合,得出来评测结论也会截然不同。手机QQ浏览器探索X三地评测团队评测数据方面积累了一些经验,特地写此文章来和大家分享讨论下。 关于探索X 开始正文,先来介绍下什么是探索X。 可以是花草猫狗等科普名称识别,也可以是商品识别后购买链接推送,还可以是一些AR效果广告。总之这是一个入口级别的功能,为用户打开了新世界大门。 以浏览器识别来看,如下图所示,从产品目标来说当前宣传引导主要是拍花识草,产品定位更倾向于花草,因此树干权重就要降低一些。 有人可能质疑,二维码这种数据,可能存在不是二维码而识别成二维码情况吗? 人工对比定妆照或者寻求专业人士来帮忙标注,这里要注意是多态保留。 例如花朵多角度图片,这是为了保持数据多样性,从而满足场景分类各个维度需求。

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    【黄啊码】PHP7为什么比PHP5快两倍?

    而因为 C 语言此种强型别的程序语言,「JIT 可以预测变量 a 为整数,但是 PHP ,我们没有这种奢侈。」 他解释,HHVM 做法为当 JIT 得知 a 是整数型别后,则假设 a 永远为整数。 而 HHVM 为了使用 JIT 编译,某种程度上受限了 PHP 发展。 HHVM 用户必须清楚宣告变量性质,但是使用 PHP 开发者,可以先宣告没有性质 类别(Class),后续再指定类别的变量属性。「没有任何限制下,将 JIT 加入 PHP 是我们要做事。」 PHP7链表是⼀种逻辑上链表,所有bucket都分配在连续数组内存,不再通过指针维护上下游关系,每⼀个bucket维护下⼀个bucket在数组索引(因为是连续内存,通过索引可以快速定位到bucket PHP5 都是以扩展函数方式提供,PHP7这4函数改成ZendVMOPCODE指令,执行更快。

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    理解指尖上浏览场景:从一次眼动测试说起

    自由选择背景时,用户进入设置背景页面后,只有当被展示背景风格吸引时才点击“查看全部”,否则设置背景页面挑一张相对喜欢背景(见图2-1)。 由于“静态图”分类不同视觉风格背景混合在一起,用户表示“看喜欢风格,不会挨个看”,浏览张数占滑过屏幕上展示张数比例平均为39%。 明确兴趣分类可以引导用户更仔细地浏览内容。该APP展示方式是首先对壁纸进行分类,点击某一类别后详细列表页上会显示属于该分类壁纸。 由于用户挑选背景时首先看重是视觉风格是否符合自己喜好,因此,用整体视觉感受词汇(如淡雅、炫彩)或可以代表视觉风格具体形象命名(如星空、糖果)可以让用户更容易地发现自己喜欢类别,这样会好于“插画 移动端产品设计和运营,我们不妨首先将APP使用场景和现实生活熟悉且相似的场景联系起来,如动机相似、需求相似等,把现实生活场景下人们行为特征迁移到APP使用场景,再对产品设计和运营进行思考

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    Nature Neuroscience经典任务态研究:神经模式相似性可预测长期恐惧记忆形成

    这六种刺激之间顺序是固定,但也有一些试次刺激随机呈现,电击与声音也在这些trial中出现,有电击及声音试次不做之后数据分析。 感兴趣相关性包括相同刺激两个连续相同刺激;以及不同刺激对之间相关性,包括属于同一类别(原始类别,都是面孔或都是房屋)刺激以及共享一个联结结果(基于学会联结类别,都与电击匹配或都与声音匹配)。 不同刺激相关包括:属于同一类别或联结刺激相同。 ? 图2 不同刺激对之间相关性,包括属于同一类别(原始类别,都是面孔或都是房屋)刺激以及结果相同(基于学会联结类别,都与电击匹配或都与声音匹配)。 研究结果 ? 根据消退阶段三项试次瞳孔反应差异,将参与者分为保留组(对于瞳孔数据,n = 19;对于MRI数据,n =22 a;)或不保留组(n = 16;b)。

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    农作物地块范围识别(图像分割)

    产量预测方面,及时准确地获取区域作物单产及其空间分布信息,对作物进行精准产能预测,对于农业生产安全预警、农产品贸易流通,以及农业产业结构优化具有重要意义。 建筑物分割 为什么将建筑物单独分割,主要是考虑到建筑物于农作物两个目标尺度相差太多,普通多尺度方法也无法解决,我们训练使用是512×512大小图像,导致经常图像含有建筑物一部分,缺乏足够信息对建筑物进行判别 mask无效占比大于7/8区域,背景类别比例小于1/3时减小滑窗步长,增大采样率; patch:实验没有观察到patch对模型性能有显著影响,最后采取策略同时保留1024和512两种滑窗大小,分别用来训练不同模型 ,512为步长,每次预测保留滑窗中心512x512预测结果(可以调整更大步长,或保留更大中心区域,提高效率)。 本次比赛我们主要考虑了以下两数据: 图像边缘:卷积时零填充太多,信息缺少,难以正确分类(参考3.1方格效应) 不同类间交界处: 标注错误,间交界难以界定,训练时可能梯度不稳定 间交界点,往往相差几个像素偏移

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    农作物地块范围识别(图像分割)

    产量预测方面,及时准确地获取区域作物单产及其空间分布信息,对作物进行精准产能预测,对于农业生产安全预警、农产品贸易流通,以及农业产业结构优化具有重要意义。 建筑物分割 为什么将建筑物单独分割,主要是考虑到建筑物与农作物两个目标尺度相差太多,普通多尺度方法也无法解决,我们训练使用是512×512大小图像,导致经常图像含有建筑物一部分,缺乏足够信息对建筑物进行判别 ,512为步长,每次预测保留滑窗中心512x512预测结果(可以调整更大步长,或保留更大中心区域,提高效率)。 本次比赛我们主要考虑了以下两数据: 图像边缘:卷积时零填充太多,信息缺少,难以正确分类(参考3.1方格效应) 不同类间交界处: 标注错误,间交界难以界定,训练时可能梯度不稳定 间交界点,往往相差几个像素偏移 伪标签方法提分显著,但对A榜数据过拟合风险极大。即使不用伪标签,我们方案A榜也和第二名拉开了较大差距。更换B榜,我们同时准备了用伪标签和不用伪标签两套模型。

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    类比MySQL,学习Tableau

    2)上下文筛选器(类似于mysqland) 案例:选择家具类产品并且销售额大于100000元商品 ① 先列出不同产品名称下,不同类别的销售额 ? ② 先筛选出所有“家具产品,依次点击1→ 2→3 ? ③ 再将“销售额”拖动到“筛选器”选择“总和”,再点击“下一步” ? 3)条件筛选器 案例:只显示家具含“书架”、“桌子”子类并且销售总额大于1000000元并且利润大于300000元子类。 ① 先给出不同类别、不同子类别利润和销售额 ? ② 选择类别是“家具”产品: ? ③ 选择子类别是“书架”、“桌子”产品: ? 4)tableau顶部筛选器(类似于mysqllimit) 案例:显示家具类产品,销售额最好3个子类别 ① 先列出不同类别、不同子类别销售额情况 ? ② 选择家具类别产品 ?

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