6、SharePoint 网站操作指南

SharePoint 网站操作指南

1. 创建网站层次结构

网站集由一个或多个网站组成。每个网站通过使用网站定义或自定义网站定义作为模板来创建,这两者通常被称为网站模板。网站集可以通过浏览器或编程方式创建,但不能使用 SharePoint Designer 创建网站集,它只能用于在网站集内创建子网站。

通常,在一个将托管多个协作 SharePoint 网站(如博客、文档工作区和会议工作区)的网站集中,网站集的顶级网站基于团队网站模板。这个顶级网站可能是整个团队或部门的核心站点。团队或部门成员可能只有对这个顶级网站的只读访问权限,只有少数人可以向该网站贡献内容,还有一两个人充当网站集所有者。随着子网站的创建,有权访问该网站的团队成员数量减少,而能够创建和更新内容的成员比例增加。

下面是创建子网站的具体步骤:
1. 准备工作 :使用 SharePoint Designer 打开之前练习中使用的团队网站,确保显示该网站的设置页面。
2. 创建第一个子网站
- 在功能区的“网站”选项卡上,点击“子网站”。此时会打开“新建”对话框,在“指定新网站的位置”文本框中,“子网站”会被高亮显示。SharePoint Designer 会与 SharePoint 网站集通信,并检索可用于新子网站的 SharePoint 网站模板列表,这些模板显示在“新建”对话框的中央窗格(即网站类型列表)中。具体列出哪些模板取决于你使用的是 SharePoint Foundation 还是 SharePoint Server,以及你的组织是否创建了任何网站模板。如果你连接到另一个 SharePoint 网站,可

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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