【DevPress】V2.5.1版本发布,文章发布可同步到其他平台,渠道来源数据看版

DevPress最新版本V2.5.1带来了新功能,包括文章发布时可同步到优快云平台,数据模块增加渠道来源数据看板,搜索结果可排序,Banner和活动运营列表添加翻页器等。用户操作体验得到进一步优化。

DevPress V2.5.1 版本上线的主要功能为:

一、文章发布可直接同步到优快云平台

二、数据模块增加渠道来源数据看版

三、添加收录可针对查询结果进行排序

四、Banner列表、活动运营列表添加翻页器

五、其他优化

一、文章发布可直接同步到优快云平台

发布文章时,可以设置同步到优快云平台。未设置状态时,可以点击设置,弹框后可以直接确认信息,或者您也可以复制cookie信息后,填入到输入框中。设置成功后,勾选优快云,发布文章时,也同时在优快云发布。

 

二、数据模块增加渠道来源数据看版

在渠道来源数据看版中,可以查看渠道来源数据统计、阅读来源,模块点击。

 

 

三、添加收录可针对查询结果进行排序

输入关键词后,点击搜索图标或按回车键,可以查看到搜索结果,点击阅读量、时间右侧的三角图标,搜索结果降序展示。

四、Banner列表、活动运营列表添加翻页器

管理列表每页展示10条,同时可以根据内容状态进行筛选,便捷用户操作。

 

五、其他优化

留资表单和触达消息页面上传图片样式保持一致;阅读全文按钮文案优化,如不希望用户每次查看文章需要点击按钮展开全文,关闭该设置即可。另外,用户如果选择执行加入社区的操作,则加入社区后,执行该菜单配置操作。

 

快速体验产品:https://devpress.youkuaiyun.com

产品建议反馈:Issue · 优快云 技术社区 / 优快云开发云 · GitCode

基于数据驱动的 Koopman 算子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“基于数据驱动的 Koopman 算子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”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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