有待解决的问题

最新推荐文章于 2025-08-21 22:24:48 发布
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分类专栏： cms 文章标签： lucene Hibernate CMS PHP 框架
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gguava/article/details/83439217
本文探讨了Drupal的内容管理系统优势及特点，并对比了如QeePHP等PHP框架的优点，包括便捷的数据库操作、强大的组件支持等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

试过很多cms 都太复杂了 或者安装很困难 或者很难2次开发 或者不完全开源

发现drupal很多人用 应该有它很好的地方 比如说cck view

php有些框架真的很好用 比如说QeePHP(建好数据库后直接生成类 好方便啊)

 

 

  • 模块系统 还没有头绪
  • 数据抽象层 hibernate
  • 菜单系统
  • 表单生成器 什么东西？
  • 文件上传系统
  • 搜索系统 Lucene
  • 节点访问系统 struts2？？
  • 主题系统 Site Mesh
  • 联系组件 what？
  • 全局变量？？？
软件测试领域中有待解决的难题[2]
03-23
解决软件测试领域中有待解决的难题[2]软件测试测试集优选:由时间和进度影响决定?由用户影响决定?由平均测试用例所找到的缺陷数决定?(或者考虑其他投资回报因素而决定)挑选测试用例覆盖了所更改的代码,依此决定?由所...
软件测试领域中有待解决的难题[1]
03-23
在软件测试领域，面对众多未解决的挑战，我们需要探讨如何制定有效的质量衡量标准，...解决这些问题需要综合运用测试策略、自动化工具和持续改进的流程，以提升软件测试的效能和准确性，从而推动软件行业的整体进步。
待解决的问题——基础
10-07 130
1、三维模型实现自转 2、切换场景时产生事件 3、触摸产生事件 4、精灵特效自由运用 5、灯光事件 转载于:https://www.cnblogs.com/Anzhongliu/p/6091926.html...
待解决的问题
china026的博客
02-17 313
通过 saver=tf.train.import_meta_graph('./my_ckpt_save_dir/wdy_model-15.meta') 是把以前的整个网络加载到新图里面，如何只加载我需要的部分呢。 经过试验发现，经过finetune之后的网络，还是会保留以前的结构。   如果要继续训练之前的部分，需要注意优化器的名字别重名了，重新命名下。图下面有各个节点的名字可供查看。...
待解决问题
nanbiandehe的博客
01-09 653
从昨天搞到今天下午，都搞不定，崩溃， 现象：登录后，页面操作（后端会校验用户是否登录），前1分钟（大概ok），但是一分钟之后，页面操作后端校验session就失效了，，崩溃，找不出原因   使用ajax，window.location.href 后端新产生都sessionId，前端没有传过去？   有人说window.location.href会丢失session， https://...
问题待解决
microcosmv的博客
06-04 328
ISO 14229-3和ISO 15765-3的区别是什么？ 2.
有待解决的问题。
lifelike
01-18 371
有时间的时候慢慢解决。 1。 八数码问题的A*算法解法。 2。二分排序的具体实现。 3。运用数组实现链表。
中国电动汽车发展趋势及有待解决的问题.pdf
09-05
然而，为实现其环保与经济效益的最大化，就必须切实解决当前存在的技术瓶颈和体系建设问题。随着政府和企业的共同努力，以及国际合作的深入开展，中国电动汽车产业必将在全球范围内继续引领新的发展潮流，为世界汽车...
物联网关键技术及有待解决的问题研究.pdf
11-23
"物联网关键技术及有待解决的问题研究" 本文主要对物联网的关键技术和存在的问题进行了简要的介绍。物联网（IOT, Internet of Things）概念起源于十多年前，由已故的 Mark Weiser普适计算之父在《科学美国人》杂志...
小学数学三年级下册解决问题的策略_画图.pdf
10-12
《小学数学三年级下册解决问题的策略——画图》是一节以画图作为解决问题策略的核心教学内容，旨在通过画图帮助学生理解和解决与长方形面积计算相关的实际问题。本节课的教学设计紧密围绕教材，旨在巩固学生对长方形...
一些待解决的问题和概念
weixin_43702663的博客
05-09 598
1、相干积累、非相干积累
待解决的问题、待学习、待整理
l23456789o的博客
05-02 447
1.java 反射 视频 相关 =========================================================== 2.poi java 打印输出Excel ========================================================== 3. 1)数据结构和算法 2)概念 ==============...
急需解决的问题
u010477502的专栏
07-21 742
●读取feature之后在哪里写入序列化文件。done ●为什么把所有照片都拷贝进去了，聚类的时候把preview_开头的都摘出去了？ Done ●使用命令将logcat中的内容输出到文本文件中 done ●eclipse Find/Replace done ●什么时候序列化完成，没有提示 done(通过打log) ●eclipse  ADT关系 ●eclipse search功能怎么
亟待解决的问题
Mr_PGZ的博客
09-01 376
1.不小心把.data文件默认为记事本文件格式打开，当程序调用该文件时，如果将记事本格式的内容创新复制到.data文件中，会出现bug
Unity 二进制读写小框架
MarsKang的博客
08-21 568
摘要： SJBinary是一款针对Unity开发的高性能二进制序列化框架，解决了传统JSON解析方案在处理大型数据时性能低下（耗时3秒以上）和GC开销大的问题。实测显示，SJBinary序列化10万个对象仅需480毫秒，反序列化仅340毫秒，性能接近Protobuf-net。其特点包括：简单集成（通过注解和接口实现）、自动代码生成、缓冲区复用及低GC开销。适用于频繁处理大量数据的游戏、网络通信等场景，显著提升数据处理效率。提供工具菜单自动生成序列化代码，支持类型安全和版本兼容性管理，是Unity项目的轻量级
LangGraph从入门到精通(二)——条件边与循环流程实现工具调用
swpucwf的博客
08-20 474
例如下方左右有两个并行运行流程，其中左侧的两个并行节点均有连接到 END 节点，右侧的只有一个，但是最终结果是一模一样的，只要不把 状态 看成是 传递，而是整个图的全局变量，每个节点执行的都是 修改 操作即可。• path_map：可选参数，类型为一个字典，用于表示 返回的path和 节点名称 的映射关系，如果不设置的话，path 的返回值应该是 节点名称。• then：可选参数，在执行 path 节点之后统一选择节点，通过该设置就不需要为后续的每一个节点都设置一个统一的关联节点。普通边 可以直接使用。
WPF MVVM进阶系列教程（三、使用依赖注入）
zhaotianff的专栏
08-20 774
本文介绍了在WPF MVVM开发中使用UnityContainer实现依赖注入(DI)的方法。通过对比非DI和DI两种实现方式，展示了DI如何解耦依赖关系，解决服务类实例重复创建的问题。文章详细演示了UnityContainer的配置过程，包括容器初始化、类型注册和生命周期管理，并介绍了ViewModelLocator模式简化ViewModel绑定的技巧。最后指出DI虽能提高代码可维护性，但也会增加复杂度，开发者应根据实际需求权衡使用。附带相关代码示例和资源链接。
【lucene】lucene常用查询一览
最新发布
risc123456的博客
08-21 288
`SpanContainingQuery`、`SpanWithinQuery`（sandbox）—— 判断一个 span 是否包含 / 位于另一个 span 内。- `MatchAllDocsQuery` 的脚本版本：`_score = doc['price'].value * 0.7`- `LatLonPoint.newDistanceQuery` / `newBoxQuery`（地理距离、矩形）9. **Wildcard / Prefix / Regexp 族（通配正则）**
MATLAB图像识别有待解决问题
01-03
### MATLAB 图像识别常见问题及解决方案 #### 1. 训练数据不足 当训练集中的样本数量有限时，可能导致模型过拟合或泛化能力差。为了解决这个问题，可以采用数据增强技术来扩充数据集。 ```python augmented_images = augment_data(original_images) ``` 通过旋转、缩放和平移等方式生成新的图像样本来增加多样性[^2]。 #### 2. 特征提取不充分 如果特征空间不足以区分不同类别的对象，则会影响最终的分类效果。针对此情况，可以选择更有效的预处理方法或者尝试不同的特征描述符算法，如SIFT、SURF等。 对于车牌字符分割后的细化操作，可利用形态学运算去除噪声干扰并保留主要结构信息[^1]： ```matlab se = strel('disk', 2); bw_cleaned = imopen(bw, se); % 形态开运算去噪 ``` #### 3. 模型选择不当 错误的选择可能会导致性能不佳。应根据具体应用场景评估多种候选方案，并考虑计算资源约束等因素进行优化配置；还可以借助迁移学习的方法，在已有成熟网络基础上微调参数以适应特定任务需求。 在车辆牌照识别项目里，采用了级联分类器与卷积神经网络相结合的方式提高检测精度和速度。 #### 4. 测试环境差异大 实际应用环境中光照条件复杂多变，天气状况也会影响成像质量。因此建议构建鲁棒性强的系统框架，能够自适应调整参数设置应对各种工况变化。 为了克服上述挑战，研究者们提出了基于深度学习的目标跟踪策略以及融合视觉传感器信息的技术路线。
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