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分享了作者作为新手如何通过研究官方文档和社区教程,逐步掌握DEDECMS模版制作的过程,强调了实践和钻研的重要性。

我也是新手 看到个好的教程就来发给大家

dede 我爱死你了 对所有想制作模版的新手说

坚信一句话 世上无难事 只怕有心人

现在我切身的体会到了这句话的含义了

好多人都在这里说没有模版教程 问一句,你把现在有的好好的看了没有?

在昨天,我也是,什么也不懂,那个官方网站 http://www.dedecms.com/archives/templethelp/help/index.htm

我打印了以后,看了有一个星期也没看很明白

我找了一个dede的高手,想让他教教我,他说,仔细研究一下模版解析

然后就不理我了 没办法,在论坛上找到了这两个教程

http://bbs.dedecms.com/read.php?tid=15250

另一个是最上面的图片,抱歉,找不到原始的地址了,把图片贴上去了吧

然后对照着 后台管理首页>>模板管理 >>模板标记参考
通用模板标记 封面模板标记 列表模板标记 文档模板标记 其它模板标记 标记详细分类

这里,还打开了DW,边看边比较,修改一点以后更新一下静态页面,看看有什么变化

就是这样,从昨天下午放假到现在发帖的时间 就是在研究这些东西

现在可以看懂那些是什么意思了 虽然做一个很漂亮的模版是没有办法 但是我可以说我现在可以做了

我希望那些还在等着别人发一个视频教程的朋友,与其等,还不如真真整整的拿出一天或者两天的时间

来,认真的研究一下 http://www.dedecms.com/archives/templethelp/help/index.htm

这上面的东西 你要是专心的看上两天,你就会发现 dede太可爱了

还有,在有不明白的时候看看官方的那个叶子里面给出来了没有

 

最后看看我使用dedecms所做的网站吧(http://www.52dwz.com),看吧,是不是功能很强大,所有的都是可以通过模板配置哦。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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