Umbraco网站制作(六) 下载现成组件及其模板

每一个CMS都有模板,Umbraco也不例外。但是比较少,而且功能也很简单,但是想了解Umbraco的朋友可以先下几个来看。

然后在自己试着写写,对你提高会很快的。下面我就介绍下如何去下一个线成的模板及其组件。

打开Develope-〉然后选择Macros右键,可以看到Import Package到入一个包

如果你有线成的可以直接导入,如果没有那么选择Go to the package repository 如图:

进去大家就可以看到

这里有组件,还有一些写好的包,看到了吧~!直接下载安装就可以。

这里我们先选择Website Packages看看:

里面有三个写好的模板;

其中包括了一个Blog模板。

随便选一个下载安装就可以~!

 

这就是一个模板,这个里面就有Seach和RSS的功能~!算是比较全的一个,大家可以看他代码。再一边研究,很快你就能做出一个小型网站~!

 

Umbraco功能挺多,小弟能力有限,还希望更多朋友都来一起研究,一起交流~!

下一篇我会把,如何调用外部用户控件和大家分享。还请关注。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/liluping860122/archive/2008/07/25/1251343.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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