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ECSHOP学习笔记

1、根目录:前台程序文件 2、admin:后台程序文件夹    --根目录:后台程序文件  *.php文件    --help\zh_cn:各功能的帮助文件 *.xml文件    --images:后台页面用图片    --includes:后台公用文件和函数    --js:后台用js脚本    --styles:后台用样式表    --templates:后台页面模板  *.htm文件 3、api:调用API的系统公用函数 4、cert:存放证书的文件夹 5、data:数据连接设置等,包括各种广告的上传图片等    --afficheimg:首页flash广告图片    --brandlogo:品牌logo 6、images:上传商品图片文件夹,按日期分目录    --200902:按月份划分商品图片    --upload:上传文件夹,包括file、flash、image和media 7、includes:前台公用文件和函数    --codetable:语言对应的代码表    --fckeditor:开源html文本编辑器    --modules\convert:shopex转换文件    --modules\cron:如自动上下架、ip删除等函数    --modules\integrates:整合各种插件和函数基础类    --modules\payment:各种支付接口插件    --modules\shipping:各种送货方式插件 8、install:系统安装文件夹,用后请删除 9、js:前台用js脚本    --calendar:日历控件 10、languages:语言文件    --zh_cn:简体中文语言文件,存储简体中文下使用的函数变量等    --zh_tw:繁体中文语言文件,存储繁体中文下使用的函数变量等 11、temp:存放临时缓存等文件 12、themes:模板文件夹,可以随意拷贝模板样式 13、wap:手机浏览程序    --includes;公用文件和函数    --templates:页面模板  *.wml文件。

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【数据挖掘项目】Airbnb新用户的民宿预定结果预测

摘要 本文主要根据对Airbnb 新用户的民宿预定结果进行预测,完整的陈述了从 数据探索到 特征工程到 构建模型的整个过程。 其中: 1数据探索部分主要基于 pandas库,利用常见的: head(), value_counts(), describe(), isnull(), unique()等函数以及通过 matplotlib作图对数据进行理解和探索; 2.特征工程部分主要是通过从日期中提取 年月日, 季节, weekday,对年龄进行 分段,计算相关特征之间的 差值,根据用户id进行分组,从而统计一些特征变量的 次数, 平均值, 标准差等等,以及通过 one hot encoding和 labels encoding对数据进行编码来提取特征; 3.构建模型部分主要基于 sklearn包, xgboost包,通过调用不同的模型进行预测,其中涉及到的模型有,逻辑回归模型 LogisticRegression,树模型: DecisionTree,RandomForest,AdaBoost,Bagging,ExtraTree,GraBoost,SVM模型: SVM-rbf,SVM-poly,SVM-linear, xgboost,以及通过改变 模型的参数和 数据量大小,来观察 NDGG的评分结果,从而了解不同模型,不同参数和不同数据量大小对预测结果的影响.

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2017 SEM(搜索引擎营销)增长技巧:利用竞争性数据获得巨量付费搜索增长

译者:陈明艳 审校:王楠楠 本文长度约为2300字,建议阅读8分钟。 想要改善付费搜索广告?被忽视的竞争性数据也能做到! 如何使用竞争性数据改善付费搜索广告呢?专栏作家Lori Weiman在她的SEM增长技巧系列文章中的第二部分解释了竞争性广告监测如何帮助营销人员做出更明智的战略决策。 欢迎来到为营销人员提供的付费搜索广告增长技巧的系列文章,该系列包括8个部分的文章。我从上月开始该系列的写作,关注在付费搜索领域的品牌保护如何成为营销人员更好地驱动广告收益的一种快捷方式。 今天,我将重点介绍一种SEM增长

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