配置SharePoint 2007网站支持多语言

SharePoint2007多语言配置
本文介绍如何在SharePoint2007平台上配置多语言支持,包括安装语言包、运行配置向导和设置变体标签等关键步骤。

 

在利用Sharepoint 2007平台来搭建的门户网站也可以配置成支持多语言,这个功能是通过配置Sharepoint中自带的“变体”功能来进行的。

 

要在SharePoint网站使用“变体”功能来完成网站的多语言支持,具体的配置操作分别几步骤:安装语言包、运行shrpepoint产品和技术配置向导、配置“变体”及创建“变体标签”。

 

一、安装语言包

 

在安装MOSS 2007中文版的时候,默认情况下是不安装除中文外的其他语言的,所以要自己安装MOSS支持的语言包,可以到微软的网站下载英文的语言包,并安装这语言包,这是MOSS网站支持多语言的前提条件。

 

在安装完了语言包后,会在C:/Inetpub/wwwroot/wss/VirtualDirectories/网站的端口号/App_GlobalResources目录下就会增加了相对应的英文版本的资源文件。

 

二、运行Shapepoint产品和技术配置向导

 

在成功安装完语言包后,接下来要做的是重新运行“SharePoint 产品和技术配置向导”,打开“开始->管理工具->SharePoint产品和技术配置向导”来运行向导总共有9项需要重新配置。

 

待“配置SharePoint技术向导”运行完毕后,这时就完成MOSS支持多语言工作的所有准备工作,这时若打开SharePoint管理中心来创建一个新的网站集时在“模版选择”栏目中就会多出一项“选择语言”的下拉列表框如下图红色圆圈标注:

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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