可能重复:
内部联接vs其中
今天我和我的项目经理就Cartesian产品进行了辩论.他说'自然连接'比使用'select from where'要好得多,因为后者会导致db引擎在内部执行笛卡尔积,但前者使用另一种方法来阻止这种情况.据我所知,自然连接语法在性能或含义方面与"从哪里选择"没有任何不同,我的意思是你可以根据自己的喜好使用.
SELECT * FROM table1,table2 WHERE table1.id=table2.id
SELECT * FROM table1 NATURAL JOIN table2
请详细说明导致笛卡尔积的第一个查询,但第二个查询更加智能
iPhone应用程序是否允许用户从应用程序内部购买实体产品(比如笔或鼠标),而无需在应用程序中购买Apple？
是苹果允许的吗？
如果是,您是否知道任何支持此功能的API？
谢谢AJ
iphone shopping-cart product payment-gateway in-app-purchase
我目前正在编写一个脚本,让我可以在magento中导入多个产品.
$product = Mage::getModel('catalog/product');
$product->setSku($data['sku']);
//etc etc
$product->save();
产品创建完美但它不会出现在我的前端,直到我将它保存在后端(没有更改任何东西!)或者我在后端重建索引.
我在相关数据库表上做了一个差异,看看当我保存产品并将这些字段添加到我的导入脚本时会发生什么变化,但它没有任何效果.导入的产品必须正常,因为当我通过后端手动重建索引时它会显示出来.
缓存完全禁用.
现在我的问题是:如何在导入我的产品后重建索引？
让我们说我加载我的产品对象:
$product = Mage::getModel('catalog/product')->load($productId);
是否有功能或某种方法来提取与此产品相关的捆绑ID？
例如
$product->getBundledProductIDs()
我希望从可变数量的数组中找到单个项目的所有组合.我如何在Ruby中执行此操作？
给定两个数组,我可以像这样使用Array.product:
groups = []
groups[0] = ["hello", "goodbye"]
groups[1] = ["world", "everyone"]
combinations = groups[0].product(groups[1])
puts combinations.inspect
# [["hello", "world"], ["hello", "everyone"], ["goodbye", "world"], ["goodbye", "everyone"]]
当组包含可变数量的数组时,此代码如何工作？
我有多店Magento安装,不同的商店设置不同的产品价格.我想在一个页面上显示当前商店的实际产品价格,以及其他商店的价格(我有它的ID),但我不知道如何获得该信息？
为每个产品的每个商店视图设置价格,不使用层级定价或特殊定价.
我想展示产品的动画gif图像.
上传gif图像是可行的,但在前端没有看到相同的内容.
我看到由于缓存在magento动画gif图像中的功能没有看到.
我该如何实现它？
请查看此链接以供参考.
提前致谢.
更新(与作者评论相关):
我想自定义WooCommerce cart.php以显示一些使用Essential Grid高级插件在产品页面上正常工作的元数据.
我想展示一些产品的属性字段,也是我与创造了一些自定义的元字段元场创造者的基本电网插件.
为了测试,我使用'Height'属性(so 'pa_height')和'Age'slug所在的自定义字段'eg-age-cal'.
目前,我已尝试使用以下内容:
<?php echo get_post_meta($product_id, 'pa_height', true );?>
并且:
<?php echo get_post_meta($product_id, 'eg-age-cal', true );?>
但这些似乎不起作用.
我已设法使用以下代码:
<?php echo get_post_meta($product_id, '_regular_price', true );?>
所以我知道代码正在运行.
我只需要帮助解决问题,如何从这些自定义属性和自定义字段中获取值.
谢谢.
我正在与Numpy一起处理图像处理问题,我正在尝试避免循环并执行以下操作:
我有一个Dims矩阵M NxNxKxK(它是矩阵KxK的矩阵NxN),对于每一行,我希望乘以(点积)行中的所有N个矩阵(KxK).因此,如果我在完整的M(所有行)上执行此操作,我得到矩阵的向量V(Nx1)(KxK),其中V [i]保持M [i,0] xM [i,1]的点积]×... XM [I,N-1].
我使用循环实现了这个问题的解决方案,我无法找到一种没有循环的方法.
实现(带循环):
a = np.array([[1,1,1], [1,1,1], [1,1,1]])
mat = np.array([[a,a,a,a], [a*2,a*2,a*2,a*2], [a*3,a*3,a*3,a*3],
[a*4,a*4,a*4,a*4]]) # the original matrix
N, N, k, k = mat.shape
result = np.ones((N, k, k)) # resulting matrix
for i in range(N):
k = functools.reduce(np.dot, mat[i,:])
result[i,:] = k
print(result)