14、Drupal 节点模块开发:创建笑话内容类型

Drupal 节点模块开发:创建笑话内容类型

1. 节点相关概念

1.1 节点属性

在 Drupal 中,有几个重要的节点属性:
- sticky :当 Drupal 在页面上显示节点列表时,默认会先列出标记为 sticky 的节点,然后按创建日期列出其余非 sticky 节点。值为 1 表示 sticky,值为 0 表示非 sticky,同一列表中可以有多个 sticky 节点。
- tnid :当一个节点作为另一个节点的翻译版本时,被翻译的源节点的 nid 会存储在这里。例如,如果节点 3 是英文内容,节点 5 是与节点 3 相同但为瑞典语的内容,那么节点 5 的 tnid 字段将为 3。
- translate :值为 1 表示翻译需要更新,值为 0 表示翻译是最新的。

1.2 非节点数据结构

用户、块和评论不是节点。每种数据结构都有其专门的用途和钩子系统:
| 数据结构 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 用户 | 需要电子邮件地址、用户名和安全的密码存储方式,不需要节点的标题和正文内容。 |
| 块 | 用于存储轻量级内容,如菜单导航、搜索框、最近评论列表等。 |
| 评论 | 保持轻量级,避免了通过节点钩子系统加载带来的性能问题。 |

2. 创建节点模块

2.1 需求概述

我们要创建一个节点模块,让用户可以在网站上添加笑话。每个笑话将有标题、笑话内容和笑点。我们将使用内

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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