为织梦文章管理系统首页添加栏目间广告

java关于广告的项目_基于jsp的广告管理系统-JavaEE实现广告管理系统 - java项目源码... 基于jsp+servlet+pojo+mysql实现一个javaee/javaweb的广告管理系统, 该项目可用各类java课程设计大作业中, 广告管理系统的系统架构分为前后台两部分, 最终实现在线上进行广告管理系统各项功能,实现了诸如用户管理, 登录注册, 权限管理等功能, 并实现对各类广告管理系统相关的实体进行管理。该广告管理系统为一个采用mvc设计模式进行开发B/S架构项目,并采用分层架构对... 阅读详情

    最近想用织梦帮朋友搭建网站, 在处理广告位时,遇到点问题.

    很多门户型网站,在首页面上,会分成很多的栏目区域,每个区域之前会有一个广告.这样,不同的区域之间,会分的更清晰,网站内容也不会过于拥挤.

    既然用现成的系统,最好就是通过后台,把所有功能实现,不需要改动代码.不然会导致在升级系统时遇到很大麻烦,除非你不会升级系统,或者整套系统就是你开发的.

    对织梦的模板系统还理解的不深,一点点试吧.{dede:channelartlist} {/dede:channelartlist}中间放置的是所有栏目及内容.因为数据都被放在了标签里面,所以改它有点难度.本来想直接在模板里面写代码,试了一下,发现根本不能被解析,全被当成html输出来了.虽然很多网站的模板支持直接在里面写语句,如drupal,但现在看来织梦不行(我用的是织梦的生成html页面的方式).

    既然不行,看来只能研究代码了.翻了一个代码,一个头两个大.难道不能用?我记得织梦的用户案例有很多可以分的,人家不会把代码改了吧.但这样就不能突出这套系统的优势了,谁还敢用...

    还有要查标签的用法.搜了一下,看到有人这样用{dede:channelArtlist typeid=9}{/dede:channelArtlist}, 说不定能解决我的问题.于是建了两个新顶级栏目,设为隐藏,把原先的栏目分成两部分,移动这两个栏目里面.然后在首页模板里面加了两条{dede:channelArtlist typeid=9}{/dede:channelArtlist},typeid为两个栏目的id,然后在中间放了个广告的标签.生成一下页面,栏目和广告ok了.

     不过现在还有个问题.导航那里没有链接了.查了下栏目属性,没发现有把二级栏目设为导航菜单的设置.没关系,有笨办法.按二级链接的名称建了几个外部链接方式的一级栏目,将它们连接起, 再生成首页, 一看, 完美了^^

 

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下面是从网上找的添加广告的一些方法:

 

1.文章内每篇文章的结尾处,顶一下 踩一下的上方的广告位置

这个位置的大小是658*60   658长度不要变,60高度可以任意改
广告代码添加在这—-后台—–模板—-默认模板管理—-找到article_article.htm 文章内容页模板—–修改—–看到很多代码
找到以下代码………
<small>时间:</small> {dede:field.pubdate function=”MyDate(’Y-m-d H:i’,@me)”/}<small>来源:</small>{dede:field.source/} <small>作者:</small>{dede:field.writer/} <small>点击:</small><script src=”{dede:field name=’phpurl’/}/count.php?view=yes&aid={dede:field name=’id’/}&mid={dede:field name=’mid’/}” type=’text/javascript’ language=”javascript”></script>次</div><!– /info –>
             {dede:field.description runphp=’yes’}
                if(@me<>” )@me = ‘<div class=”intro”>’.@me.’</div>’;
                {/dede:field.description}
   <div class=”content”>
     {dede:field.body/}
   </div><!– /content –>
                               {dede:myad name=’wenzhang’/}
   <div class=”dede_pages”>
    <ul class=”pagelist”>
                    {dede:pagebreak/}
大概在时间– 来源— 作者之后。看到 </div><!– /content –>
这个字样后,把你的广告代码放在下方一行,点击保存就可以了。如上面我的例子:</div><!– /content –>
                               {dede:myad name=’wenzhang’/}

2.首页右边边栏的广告位置,投票调查的上方 。这个位置大小是250*250

把广告代码放在那里——后台—–模板—-默认模板管理—进入index.html主页模板—-修改—看以下代码,找到投票调查字样,把你的代码放到投票调查上一行就可以了,如下面的例子:
{dede:myad name=’celan’/}
        <dt><strong>投票调查</strong></dt>

3.把会员部分改成广告

首先我们把原来的会员内容处理掉 找到 /templets/default/index.htm 文件 定位这个代码    <a href="#" _for="uc_member">会员</a>和<dd id="uc_member" >
         <div id="_userlogin">     
             <div class="userlogin">
                <form name="userlogin" action="{dede:global.cfg_memberurl/}/index_do.php" method="POST">
                <input type="hidden" name="fmdo" value="login" />
                <input type="hidden" name="dopost" value="login" />
                <input type="hidden" name="keeptime" value="604800" />
                <div class="fb"><span>用户名:</span>
                    <input type="text" name="userid" size="20" class="ipt-txt" />
                </div>
                <div class="fb"><span>密码:</span>
                    <input type="password" name="pwd" size="20" class="ipt-txt" />
                </div>
                <div class="fb"><span>验证码:</span>
                    <input type="text" name="vdcode" size="8" class="ipt-txt" />
                  <img src="{dede:global.cfg_cmsurl/}/include/vdimgck.php" />
                </div>
                <div class="submit">
                  <button type="submit" class="btn-1">登录</button>
                  <a href="{dede:global.cfg_memberurl/}/index_do.php?fmdo=user& dopost=regnew">注册帐号</a> <a href="{dede:global.cfg_memberurl/}/resetpassword.php">忘记密码?</a>
                </div>
                </form>
              </div>
          </div>
          <!-- /userlogin -->
          <script language="javascript" type="text/javascript">CheckLogin();</script>
          <div class="latestlogin"> <strong>最近登陆的会员</strong>
              <ul class="e7">
              {dede:memberlist row=6 signlen=30}      
                <li><a href="[field:spaceurl/]" target="_blank"><img src="[field:face/]" alt='[field:spacename/]' width="52" height="52" />[field:uname/]</a></li>
              {/dede:memberlist}
              </ul>
          </div>
          <!-- /latestlogin -->
        </dd>
        <!-- /uc_member -->
好进行修改 首先把   <a href="#" _for="uc_member">会员</a>里的"会员"修改成"赞助商链接"或者广告一类的

然后新建一个广告 这里我就不罗嗦了 得到广告代码    {dede:myad name='uccenter'/} 用下面这个代码代替前面了红色的长长的代码<dd id="uc_member" ">>
          <div align="center" ">> {dede:myad name='uccenter'/} </">>
                   </dd">>
                          "><!-- /uc_member -->
保存 更新就OVER了

4.首页菜单栏下方,搜索 标签上方的广告添加 。
这个地方的大小最好放通栏广告。尺寸是950*90的最好,长度950不要变,90高度的尺寸可以变。 我在这个地方放的是文字广告,大家可以放通栏的图片。
广告代码放在这里后台—–模板—-默认模板管理—进入head.htm 列表页头部模板 [修改] —-点击修改—-看到页面代码—找到以下
    </div>
{dede:myad name=’wenzi’/}
    <!– /nav –>
    <div class=”search”>
      <div class=”w960 center”> 
把你的广告代码放在    <!– /nav –>
    <div class=”search”> 的上方,如我的例子,就可以了。

5.首页顶部广告添加    

首页顶部的大小是480*60 所以的广告图片大小也是480*60最好。
直接进入后台模块—-广告管理—-此时已经有了一个广告(这个是系统自带的广告)—–点击更改—–正常显示内容–把自己的广告代码放入正常显示内容—–点击下面的确定就可以了。
这个广告代码在这里可以看到。后台—–模板—-默认模板管理—进入head.htm 列表页头部模板 [修改] —-点击修改—-看到页面代码—
代码中的其中的第七行
“{dede:myad name=’topbanner’/}就是广告代码,就是首页顶部的广告代码。

6.主页和频道"图片资讯"下面的文字广告
放广告方法:
在主页和各频道模板找到下面的代码:
<!-- /picnews -->
    <div class="listbox">
    {dede:channelartlist}
                文字广告调好后放在这里
      <dl class="tbox">

PS:后台"广告管理"可以先调好广告位的代码.

7.文章页侧栏热点内容下方广告位置 例子:
这个广告位置尺寸是250*250    所放的广告不能比250*250大,小了可以显示,大了就不正常了。
广告代码以下位置:
广告代码添加在这—-后台—–模板—-默认模板管理—-找到article_article.htm 文章内容页模板—–修改—–看到很多代码
找到以下代码,大约在倒数第五行和第六行………
</div>
{dede:myad name=’celan1′/}
</div><!– /pright –>
</div>
{dede:include filename=”footer.htm”/}
<!– /footer –>
在 </div><!– /pright –>上方放上你的广告代码就可以了如我的例子:
{dede:myad name=’celan1′/}
</div><!– /pright –>

8.每篇文章中的环绕广告
,例子

打开/templets/default/article_article.htm这个模板
找到
<div class="content">
代码放在这里
{dede:field.body/}

其中代码是:
<SPAN style="FLOAT: left">
{dede:myad name='huanraoguanggao'/}
</SPAN>

说明:{dede:myad name='huanraoguanggao'/}这一段是DEDE代码,就是在后台里添加的广告代码,可以是文字,图片等等

9.友情链接上方的广告

友情链接上方的广告添加方法。友情链接上方长长的广告。
首先这个地方的位置大小是658*60 长度658不能变,比658小可以,高了就不能全部显示了。高度60可以任意,70高80高90高100高都可以。现在进入后台—–模块—-广告管理—增加一个新广告—–然按照有求填写相关数据— 填完后点击确定—-在回到广告管理——复制新增加的代码(就是{dede:myad name=*****/}
把这段广告代码放在这里—后台—–模板—-默认模板管理—进入index.html主页模板—-修改—看以下代码
找到………………….. 
<!– /listbox –>
{dede:myad name=’shouye1′/}
</div>
<!– /pleft –>
<div class=”pright”>
    <div class=”usercenter”>
      <dl class=”tbox”>
        <dt> <strong>互动中心</strong> <span class=”label”> <a href=”#” _for=”uc_digg”>踩踩………………….
字样,把你的复制的广告代码放到<!– /listbox –>
下面一行就可以了。如上面的例子。

天人文章管理系统(带手机版)v5.3UTF8 介绍 天人文章管理系统简介 天人文章管理系统是一套asp+access代码构建的网站系统,如对默认模板不满意,在后台可更换其他模板,使用dreamweaver就可进行可视化修改,主要应用在文章,图片类型的网站中,例如制作小说网站,美女图片网站,政府部门网站,学校官网,书画作品网等等所有与图片、文字相关类型的网站都可以使用本系统来制作。当然,我们还支持二次开发,按照你的具体要求开发出特定的网站功能来扩充网站的用途。 天人文章管理系统(带手机版)v5.3UTF8 更新日志 优化栏目层级较多时,生成栏目缓存的递归 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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