再开源一个基于GAE的文章发布程序(cms)

gae-django-cmsV2.0相比早期版本进行了全面升级,不仅大幅提升了性能,还增强了扩展性,支持CMS和BBS等功能模块的灵活配置,并优化了广告集成体验。

gae-django-cms V2.0不基于早期版本,早期版本是刚学习GAE时的产物,V2.0是发现一些局限性后重新设计的产物,大大提高了性能,同时也让使用者更自由的扩展自己的网站,扩展方法参见日后在这里发的一些说明文档和规则。

 

V2.0比早期版本好的地方

效率提高很多;

对放置google Adsense更友好;

好扩展,现在已有CMS、BBS,你也可以自己开发Blog等,而管理只需在settings.py里的INSTALLED_APPS删除或添加;

更多使用Django 自带的Admin管理,减少代码,CMS+BBS打包只有83K,而整个包有6.9M之大,是运行环境的文件(不用GAE自带的早期Django版本,而用最新的而且功能较全的Django版本,得自己打包上传);

代码、模板更简洁,更利于二次开发;

……

 

V2.0比早期版本稍不好的地方

不能上传图片;

没有相册API;

 

gae-django-cms 不像一些特殊功能的GAE App,不肯公开源代码,gae-django-cms 只是一个较简单的文章发布系统,通用性较强,使用这样程序的人大多是想收集一些自己喜欢的文章、个人学习过程所看的资料(稍不同于博客,博客注重原创且导航不好)、做些垃圾网站搞些流量赚点广告……既然已经开发出来了,有人需要就开源。请使用者保留页脚完整信息和友情链接的一席之位。

 

gae-django-cms V2.0 示例 http://gae-django-cms.appspot.com/
gae-django-cms V2.0 下载 http://code.google.com/p/gae-django-cms/

 

截图

 

gae-django-cms

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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