dedecms V5.7笔记:子栏目的调用及其文章数量统计

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这篇博客详细介绍了如何在DedeCMS V5.7中进行子栏目的调用及统计其文章数量。通过在common.func.php或extend.func.php文件中添加特定代码,可以实现子栏目列表的显示,并能计算每个子栏目下的文章数量。

调用当前栏目的子栏目列表以下三段任选。

{dede:sonchannel}
<a href='[field:typeurl/]'>[field:typename/]</a>
{/dede:sonchannel}
{dede:channel type='son' noself='yes'}
<li><a href="[field:typelink/]">[field:typename/]</a></li>
{/dede:channel}
{dede:channel type='son' typeid=‘栏目ID’ noself='yes'}
<li><a href="[field:typelink/
基于据驱动的 Koopman 算的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合据驱动技术与Koopman算理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参以适应具体应用场景。
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