magento 1.4 -- 推荐插件 -- Flagbit FAQ

简介:

名称:    Flagbit FAQ
Extension Key:magento-community/Flagbit_Faq
网址:    http://www.magentocommerce.com/magento-connect/Flagbit+GmbH+%26+Co.+KG/extension/3849/flagbit_faq
介绍:   FAQ的插件以前也有,不过是收费的,这个新出FAQ插件是免费的,功能虽然相对简单, 但经测试已经可以满足正常的需求了,后台可以添加新条目,前台可以用锚点跳到对应问题。

后台

 

 

前台

 

目录
相关文章
|
5月前
|
Arthas 监控 Java
Arthas mc(Memory Compiler/内存编译器 )
Arthas mc(Memory Compiler/内存编译器 )
101 6
|
7月前
|
人工智能 边缘计算 分布式计算
《分布式软总线:AI动态推理架构的智能“建造师”》
分布式软总线是一种具备自组织特性的关键技术,可灵活构建适应人工智能动态推理需求的分布式计算架构。它通过自主设备发现、灵活组网、动态资源调度及自我修复机制,实现高效协同计算。在智能交通、智慧医疗和工业智能制造等领域,分布式软总线优化了实时数据处理与任务分配,推动了AI技术与行业应用的深度融合,为社会发展带来变革性影响。其核心优势在于去中心化设计,能快速响应动态需求并保障系统稳定性,助力复杂推理任务高效完成。
202 2
|
12月前
|
人工智能 自然语言处理 数据挖掘
Claude 3.5:一场AI技术的惊艳飞跃 | AIGC
在这个科技日新月异的时代,人工智能(AI)的进步令人惊叹。博主体验了Claude 3.5 Sonnet的最新功能,对其卓越的性能、强大的内容创作与理解能力、创新的Artifacts功能、视觉理解与文本转录能力、革命性的“computeruse”功能、广泛的应用场景与兼容性以及成本效益和易用性深感震撼。这篇介绍将带你一窥其技术前沿的魅力。【10月更文挑战第12天】
455 1
|
11月前
|
机器学习/深度学习 Python
机器学习中评估模型性能的重要工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵通过真正例、假正例等指标展示模型预测情况
本文介绍了机器学习中评估模型性能的重要工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵通过真正例、假正例等指标展示模型预测情况,而ROC曲线则通过假正率和真正率评估二分类模型性能。文章还提供了Python中的具体实现示例,展示了如何计算和使用这两种工具来评估模型。
424 8
|
11月前
|
编解码 测试技术 开发工具
测试 iPhone 应用在不同屏幕尺寸和分辨率下的响应式效果
【10月更文挑战第23天】测试 iPhone 应用在不同屏幕尺寸和分辨率下的响应式效果是确保应用质量和用户体验的重要环节。通过手动测试、自动化测试、视觉效果评估、性能测试、用户体验测试等多种方法的综合运用,能够全面地发现应用在响应式效果方面存在的问题,并及时进行解决和优化。同时,持续的测试和优化也是不断提升应用质量和用户满意度的关键。
|
11月前
|
Go vr&ar 图形学
重塑体验:AR/VR技术在游戏与娱乐行业的创新应用
【10月更文挑战第29天】本文探讨了AR/VR技术如何改变游戏与娱乐行业,介绍了AR和VR的基本概念及其在游戏和娱乐中的应用实例,包括《精灵宝可梦GO》的AR开发和VR视频播放器的实现代码,并展望了未来的发展趋势。
740 2
|
存储 缓存 机器人
哈弗架构和冯诺伊曼架构
在计算机体系结构中,有两种主要的模型:冯诺伊曼架构(Von Neumann Architecture)和哈弗架构(Harvard Architecture)。冯诺伊曼架构是传统的计算机设计模型,采用统一的存储器空间存储程序指令和数据。哈弗架构则采用分离的存储器空间,分别存储程序指令和数据,以提高系统性能。这两种架构各有优缺点,并在不同的应用场景中得到广泛应用。
363 1
|
JavaScript 前端开发 Java
v-if和v-show的区别?使用场景?v-if状态改变调用钩子函数的示例
这篇文章详细阐述了Vue中`v-if`和`v-show`指令的共同点、区别、使用场景以及它们在组件和普通元素上附属时的不同表现,并通过示例展示了状态改变时对钩子函数调用的影响。
v-if和v-show的区别?使用场景?v-if状态改变调用钩子函数的示例
详细教程:扫码提交表单后,数据直接推送到企业微信、钉钉、飞书群聊
在草料制作的表单中,填表人扫码填写并提交数据后,这些信息可以立即通过企业微信、钉钉或飞书自动推送到相应的群聊中,实现即时共享和沟通,提升团队协作效率。
438 2
|
人工智能 算法 安全
强 AI 和弱 AI 之间的区别
强 AI 和弱 AI 之间的区别