动易cms如何调用随机文章列表

本文介绍如何在网站上实现实时动态刷新并改变文章标题排列顺序的功能,提升用户体验,通过SQL查询获取一个月内指定栏目随机文章,并展示在网页上。
通常我们打开网站网页,页面上显示出的文章标题列表都是以一定秩序排列显示的,如果能随着页面的不时刷新,文章标题排列秩序也发生变化,那么就显得网站比较生动活泼,下面我们就来开始进行实现此功能

1、添加标签
标签名称:{$MY_产生本月某栏目随机文章}----可自定义名称

查询语句:

  select top 10 ArticleID,ClassID,Title,UpdateTime from PE_Article where ChannelID ={input(0)} and DateDiff(day,UpdateTime,getdate())<30 and Deleted=0 and Status=3 Order by newid()

标签内容:
<table width="100%" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0">
{Loop}{Infobegin}
<tr>
<TD class=tblist vAlign=top width=10><IMG src="{$InstallDir}images/article_ontop.gif"></TD>
<td class=tblist><a class="listfont3" href="{$InstallDir}{$Field(0,GetUrl,Article,1)}" target="blank" title={$Field(2,Text,0,2,1)}>{$Field(2,Text,22,2,1)}</a></td>
</tr>
{Infoend}{/Loop}
</table>
<table>
<tr>//http://www.software8.co/
<td height=5></td>
</tr>
</table>

2、模板调用

在网页需要位置{$MY_产生本月某栏目随机文章(1002)},其中1002是对应你的频道ID的可以根据自己实际修改。
说明:本标签应用于SQL数据库,不适合AC数据库;查询语句中DateDiff(day,UpdateTime,getdate())<30其中30是查询一个月内的文章,这个数值可以根据网站自己实际情况做调整。
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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