Joomla 倍受好评---模板ja_teline_1!模板之安装(答QQ群小白)

12. Joomla 模板 ja_teline_1!模板安装

12.1. 模板介绍

12.1.1 . 模板介绍

 

12.1.2 . 模板功能

 

12.2. 模板效果

12.2.1 . Blue Color效果

Blue Color 风格,如图 12.1所示。

12.1 Blue Color

 

12.2.2 . Cyan Color效果

Cyan Color 风格,如图 12.2所示。

 

 

12.2.3 . Green Color效果

 

12.2.4 . Red Color效果

 

12.2.5 . Pink Color效果

 

12.2.6 .Orange Color效果

 

12.2.7 . Dark Blue Color效果

 

12.2.8 . Dark Grey Color效果

 

12.2.9 . Deep Blue Color效果

 

 

12.3. 模板下载

12.3.1 . 下载

www.4fbbs.cn Joomla!技术论坛 » 入门模板推荐” ja_teline_1!模板下载进行下载。

下载后文件名

12.3.2 . 解压

解压后,文件清单如图 12.10.1 所示。

 

12.10.1   模板压缩文件清单

ja_teline_ja_news_ 1.5.2 _.zipJanews模块文件。

ja_teline_ 1.5.2 _template_v1.1.zip 是模板文件。

ja_teline_ 1.5.2 _quickstart_v1.1.zip 是快速安装文件,该文件安装只需要覆盖Joomla!安装目录就可以了。本例,只讲解用模块、模板文件来定制系统。

 

12.4. 模板安装

 

12.4.1 . 模块安装

(1)登录[h1] 进入后台管理界面。打开浏览器,在地址栏里输入“http://localhost/joomla/administrator/”,,单击“扩展→安装卸载”,进行模块安装。    

 

 

(2) 选中下载下来的安装模板包,单击“上传文件&安装”,上传安装模板包,如图12.12所示。

 

12.12选择模块上传

(3)模块安装成功

上传安装模块成功后,系统显示如图12.13所示。

 

 

 

12.13模块上传安装成功

12.4.2 . 模板安装

(1)登录[h2] 进入后台管理界面。单击“扩展→安装卸载”,进行模板安装,如图12.14所示。

 

12.14选择模板上传安装

(2)模板安装成功

上传安装模板成功后,系统显示如图12.15所示。

 

12.15模板安装成功

(3)设置为系统默认模板

上传安装模板成功后,单击导航栏“扩展—>模板管理”进入模板管理界面。选中新装模板“Ja_teline_II”前选择框,单击“默认”。如图12.16所示。

 

12.16模板管理

 

(4)更改后前台页面

 

 

12.17安装后效果


 [h1]

 [h2]

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
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