国外 CMS 资源汇编

以下国外 CMS 资源全部来自全球顶尖 CMS 行业中立的研究机构,CMS 行业门户,开源 CMS 系统行业门户,包括 CMS 最新研究报告,产品分析报告,CMS产品导购指南,CMS 行业新闻,动态,以及最新技术趋势。

CMS Watch
http://www.cmswatch.com

CMS Watch 是位于美国马里兰洲 Olney 的一家专业的 CMS 行业研究机构,他们的主要业务是为企业提供 CMS 产品采购指南,他们的报告以专业,中立著称,因为他们声称只为 CMS 产品购买者,而不是 CMS 产品提供商服务。以下特征是他们的服务有别于别的研究机构的原因。

  • 他们的分析报告涵盖了产品的弱项和强项
  • 他们报告具有无可比拟的技术深度
  • 他们的研究来自国际行业专家
  • 他们只为 CMS 购买者,而不是 CMS 供应商服务

CMS Matrix
http://www.cmsmatrix.org

CMS Matrix 是 Compare Stuff Network 旗下的一个,提供 CMS 产品功能对比服务的网站,这个网站给人的第一印象是粗糙,丑陋,还包含商业广告,等你选中几款 CMS 产品,并按下“Compare”按纽以后,你对这个网站的印象会立即改变,正象他们自己所说的那样,Great data, ugly sites (丑陋的网站,超棒的数据),他们为多达840余款 CMS 产品提供详尽的功能对比,并出具非常专业的对比报告。

这些报告包括

  • 系统要求
  • 安全
  • 技术支持
  • 易用性
  • 性能
  • 管理功能
  • 协同功能
  • 灵活性
  • 内置模块
  • 电子商务功能

凭借这些报告,用户在选购 CMS 产品的时候相信可以节省很多时间。

CMS Wire
http://www.cmswire.com/

CMS Wire 是一个 CMS 行业门户站点,主要提供 CMS 产品,市场,理论,技术与趋势相关的新闻,文章。该网站同时提供全球主流 CMS 产品的链接,预览,以及评测。

Open Source CMS
http://www.opensourcecms.com/

Open Source CMS 是全球最著名的开源 CMS 产品门户,提供了众多著名开源 CMS 产品的讨论,评测,甚至在线试用。这里,你可以看到 Xoop, Drupal, Joomla!, Plone 等全球最有影响力的开源 CMS 系统的身影,每年一度的年度最佳开源 CMS 评选活动更是开源  CMS 行业的盛事,2007年度最佳开源 CMS 大奖获得者是众望所归的 Joomla! 。

CM Professionals
http://www.cmprofessionals.org/

CM Professionals 是全球内容管理专业人士的交流门户,在这里,你可以参加一些 CM (内容管理)行业的聚会活动,获得内容管理行业新闻,阅读内容管理行业的专业文章,等等。

AIIM
http://www.aiim.org/

AIIM 是一家独立且中立的企业内容管理(ECM)行业协会,旨在向企业提供企业内容相关的新闻,资讯,教育,培训,资源,以帮助企业更好地控制自己的企业内容。该站点定期推出非常权威的企业内容专业文章,相信对企业用户来讲,AIIM 是个值得信赖的行业资讯来源。

CMS Report
http://www.cmsreport.com/

CMS Report 提供当今主流 CMS 系统相关资讯,包括新闻,专业文章,行业趋势,最新技术,行业观察与观点等等。该站点更新迅速,每天都有新的文章发布,而且所有文章都同 CMS 行业紧密相关。

CMS Wiki
http://www.cmswiki.com

CMS Wiki 是一个非常丰富的 CMS 行业知识库,在这里您几乎可以获取与 CMS 相关的所有知识,包括业界新闻,CMS专业术语,CMS 专家,CMS 产品库,功能比较,CMS相关文章,书籍等等。但这个网站经常出错,大概该网站本身就是某个过于复杂的 CMS 或 Wiki 产品的受害者,在应该显示内容的地方,显示的却是页面原始生成代码,那些恐怖的代码让 CMS 成为很多企业的负担。

CMS News
http://www.cms-news.org/

CMS News 是一个更新迅速的 CMS 行业新闻站点,内容涵盖内容管理行业的方方面面,绝大多数内容来自新闻聚合,近70家新闻来源让该站始终有最新的文章可读,然而,和 cmswiki 一样,这个基于 Drupal 的站点相貌丑陋,密密麻麻毫无美感的版面让访问该站点成为十分不快的事。


本文由 COMSHARP CMS (锐商 企业CMS)的35公里撰写,发表在 COMSHARP CMS 官方站点 http://www.comsharp.com

转载于:https://www.cnblogs.com/mytec/archive/2008/01/28/2141286.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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