DISCUZ后台添加导航栏和左侧菜单栏

本文介绍了在DISCUZ后台添加导航栏和左侧菜单的详细步骤,涉及修改`admincp_menu.php`和`lang_admincp_menu.php`文件,以及在`admin.php`中更新数组。通过指定的数组值匹配URL路径,实现菜单链接。最后强调了新增菜单对应的PHP文件命名规则及其内容显示位置。

discuz后台不存在模板文件,所以我们无法通过追源码的方式来添加导航栏,下面介绍下discuz后台添加导航栏的方法:

需要用到的文件就两个:

(1)\source\admincp\admincp_menu.php

(2)\source\language\lang_admincp_menu.php    


admincp_menu.php中的代码:

$topmenu = array (                                                                      
	'index' => '',                                                                            
	'global' => '',                                                                           
	'style' => '',                                                                              
	'topic' =>
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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