【drupal】解决drupal安装admin_views模块时MySQL问题

最新推荐文章于 2024-05-28 09:48:04 发布
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分类专栏： Drupal
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wustwyj/article/details/23752801

环境：wampserver集成环境下

问题：安装后台文章管理模块admin_views时出现MYSql查询错误

解决方法：在my.ini文件最后加上max_allowed_packet=64M（或更大）



Vulnhub靶场渗透测试系列DC-7(跳出框框打开脑洞 drush更改drupal的admin账户密码)
qq_45722813的博客
12-09 3167
Vulnhub靶场渗透测试系列DC-7 靶机下载地址：https://www.vulnhub.com/entry/dc-6,315/
登录drupal管理员_管理您的Drupal工作流程的最佳方法
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07-25 509
登录drupal管理员One of the struggles that developers face when moving to Drupal 8 is the lack of best practices in deploying Drupal sites. The Challenges in deployment revolve around Dependency Management,...
【亲测免费】 推荐使用：Drupal Admin UI - 现代化的Drupal管理界面
gitblog_00084的博客
05-28 339
推荐使用：Drupal Admin UI - 现代化的Drupal管理界面 Drupal Admin UI 是一个基于JavaScript构建的全新管理界面，它利用了Facebook的create-react-app技术栈，为你提供了一种更现代、更直观的方式来管理和维护你的Drupal站点。 项目介绍 Drupal Admin UI旨在重新定义Drupal的后台体验，通过React技术实现动态交互...
drupal7为admin/config页面添加自己开发的模块
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1.实现显示模块 //admin/config配置页面添加journal块 $items['admin/config/journal'] = array(//注意格式为'admin/config/模块名'，drupal会自动识别“admin/config/”的 'title' => 'journal', 'description...
CentOS7上的LAMP搭建与Drupal8安装及建站初步
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03-26 2957
一、CENTOS7上的LAMP与DRUPAL8的安装： 步骤 1：安装 Apache Web 服务器 1.首先安装 Apache Web 服务器。 # yum install httpd 2.安装完成后，服务开始是被禁用的，因此我们需要手动启动它，同时让它下次系统启动时自动启动 #systemctlstarthttpd #systemctlenableh...
40.网络安全渗透测试—[穷举篇3]—[KALI的Metasploit穷举模块的使用]
qwsn
08-06 2701
一、Metasploit的相关概念/下载地址/安装配置步骤 1、Metasploit相关概念： 2、Windows-Metasploit下载地址： 3、安装步骤： 4、配置步骤： 5、无需配置： 二、Kali Metasploit 穷举模块的使用 1、kali打开工具的方法：`msfconsole` 2、部分穷举模块：`auxiliary/scanner目录下` 3、用法示例：`以mysql为例` 三、Windows Metasploit 穷举模块的使用 四、`所有的穷举模块`
Vulnhub：DC-1
imawuya的博客
01-17 1234
Vulnhub：DC-1靶场通关记录
DC-1内网靶机渗透
weixin_42373409的博客
01-12 574
DC-1内网靶机渗透 实验环境： 靶机：DC-1 渗透机：kali 2020； 实验内容： 首先下载并启动我们的靶机； 1.由于我们进行内网渗透，并且不知道靶机的IP地址，所以我们先进行arp扫描，确定靶机IP地址，arp扫描命令为：arp-scan -l 2.确定了我们靶机的IP地址为192.168.131.136之后，首先要考虑的是它开放了那些端口提供了哪些服务，所以首选用nmap工具进行扫描开放端口 命令：nmap -A 192.168.131.136 3.用namp扫描之后，我们发现靶机开放了22、
DC-1靶机教程
qq_42553928的博客
04-07 5785
1.明确目标 DC：1 下载地址 https ://download.vulnhub.com/dc/DC-1.zip 2.信息收集 2.1被动信息收集 2.1.1DC：1网页信息收集 https://www.vulnhub.com/entry/dc-1,292/ Description Back to the Top DESCRIPTION DC-1 is a purposely built vulnerable lab for the purpose of gaining experience in
MATLABSimulink光伏并网逆变器中VT1VT6开关管故障诊断系统的建模与优化 - SIMULINK
08-13
基于MATLAB/Simulink平台构建的光伏并网逆变器故障诊断系统，重点针对级联型和两电平结构中的VT1/VT6 IGBT开关管故障进行了深入探讨。文中首先展示了如何利用Simulink搭建两电平逆变器的故障注入模块，在特定时刻模拟VT1短路故障，并通过调整内部参数实现对故障的有效模拟。接着，对于更为复杂的级联结构，作者引入了电流监测和滑动窗口FFT分析的方法来检测VT6开路故障，特别关注150Hz三次谐波的变化作为关键指标。此外，还提出了基于差分频谱分析和粒子群算法的故障定位技术，能够快速准确定位故障源。最后，强调了实际应用中对驱动回路进行‘心电图’检查的重要性。 适合人群：从事电力电子、光伏发电系统研究的技术人员以及相关领域的研究生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解光伏并网逆变器故障诊断机制的研究人员和技术开发者，旨在提高他们对该类设备故障检测能力，确保系统稳定运行。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还给出了具体的实现步骤和代码片段，便于读者理解和实践。同时提醒读者在实际操作过程中要注意安全规范，避免因误操作造成不必要的损失。
Docker部署实战项目
08-13
Docker部署实战项目
永磁直驱风力发电系统孤岛运行及负载接入的MATLAB Simulink仿真建模与分析
08-13
永磁直驱风力发电机在MATLAB/Simulink环境下的孤岛运行仿真模型。该模型旨在解决无电网支持下电压和频率的自主调节问题，特别是带载情况下的功率平衡。模型由风速模拟、发电机本体和负载控制系统三部分组成。风速采用基础风速叠加随机湍流的方式进行模拟，关键参数如极对数、磁链等被精确设定，确保仿真效果逼真。负载控制方面，加入了电压环PID控制器来动态调整PWM占空比，有效应对突加载荷导致的电压波动。实验结果显示，系统能在不同工况下保持良好的稳定性，特别是在负载功率因数降低时表现更为优异。此外，文中还提到了一些优化仿真的技巧，如启用Tustin算法提高计算效率。 适合人群：从事风电系统设计、电力电子控制以及MATLAB/Simulink仿真的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握永磁直驱风力发电系统孤岛运行特性的场合，帮助设计师评估系统性能并优化控制策略。 其他说明：文中提供的具体参数设置和仿真结果对于实际工程应用具有重要参考价值，尤其是关于负载特性对系统稳定性的影响。
【弹簧阻尼器】基于matlab卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计【含Matlab源码 13919期】.zip
08-13
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
五相永磁同步电机的模型预测控制与fp_pmsm的fcs_mpcc控制研究
08-13
五相永磁同步电机（PMSM）的模型预测控制（MPC）及其具体实现方式——有限集模型预测电流控制（FCS-MPCC）。首先阐述了五相PMSM作为高性能电机系统的背景及其重要性，接着深入探讨了模型预测控制的基本原理，即通过建立电机的数学模型来预测未来的状态并选择最优控制输入。随后重点讨论了fp_pmsm的fcs_mpcc控制策略，这是一种结合了固定点控制算法的方法，能够优化开关状态以提升电机性能。最后总结了这两种控制策略的优点，如快速响应、高精度、强鲁棒性和良好的稳定性，并展望了其在未来电机控制系统中的广泛应用前景。 适用人群：从事电机控制、电力电子技术领域的研究人员和技术人员，尤其是关注五相永磁同步电机及其先进控制方法的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解五相永磁同步电机控制机制的研究项目或工业应用场景，旨在提高电机的运行效率、稳定性和可靠性。 其他说明：文中提到的技术细节对于理解和改进现有电机控制系统有重要指导意义，同时也为相关领域的进一步探索提供了理论依据。
基于S7-200 PLC和组态王的空调控制系统设计与实现 · 自动化技术
08-13
基于S7-200 PLC和组态王的空调控制系统的设计与实现。首先阐述了系统架构，涵盖PLC对空调系统的远程控制、温度控制及故障诊断功能。接着深入解析了梯形图程序的功能模块（输入、输出、报警），并通过接线图和原理图展示了PLC与空调设备间的连接细节。此外，还说明了合理的IO分配方法，确保信号传输的准确性。最后介绍了多样的组态画面，使用户能灵活控制空调系统。这不仅有助于提高空调系统的智能化水平，也为相关技术人员提供了一套完整的解决方案。 适合人群：从事智能建筑领域的工程师和技术人员，特别是那些需要掌握PLC和组态王软件应用的人群。 使用场景及目标：适用于新建或改造智能建筑项目中空调系统的自动化控制设计。目标是在保障系统稳定性的同时提升用户体验，实现高效节能。 阅读建议：对于希望深入了解PLC编程及组态王使用的读者来说，本篇文章提供了从理论到实践的全面指导。建议读者结合实际案例进行学习，以便更好地理解和应用文中所提到的技术要点。
【工业视觉测量】基于C#与HALCON 24.11的高精度工业视觉测量拟合系统：从边缘提取到3D精度验证全流程设计与应用
08-13
内容概要：本文系统介绍了基于C#（VS2022+.NET Core）与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术，涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术，并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略，实现了±0.01mm级测量精度，满足ISO 1101标准。此外，文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员，以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标：①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发；②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法；③了解工业部署中的关键技术，如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等；④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现，还附有完整的代码示例和实验数据，帮助读者更好地理解和实践。同时，文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容，为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议，如量子-经典混合计算、自监督学习等，以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
基于路阻信息的电动汽车充电需求分布：路网-电网耦合、排队论、温度耗电量与配电网潮流的时序蒙塔卡洛模拟研究 - 温度影响
最新发布
08-13
内容概要：本文详细探讨了电动汽车充电需求分布的研究，重点在于路网与电网的耦合关系、排队论在充电需求中的应用、温度对耗电量的影响以及配电网潮流分析。通过时序蒙塔卡洛模拟方法，考虑路阻信息、温度变化和排队论时间等因素，模拟大量电动汽车在不同条件下的充电行为，从而为电网规划和路网优化提供科学依据。 适合人群：从事智能交通系统、电力系统规划、电动汽车研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解电动汽车充电需求及其对电网影响的研究人员，旨在提高充电设施布局合理性，优化电网资源配置，提升用户体验。 其他说明：文中引用了多个相关领域的权威文献，提供了理论支持和实证分析，使研究成果更具可信度和实用性。
【时序数据分析】项目介绍 Python实现基于WOA-GRU-Attention鲸鱼优化算法（WOA）优化门控循环单元融合注意力机制进行数据分类预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-13
内容概要：本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目，旨在提升时序数据分类准确率，实现智能优化，并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性，而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义，包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时，文中列出了项目面临的挑战及解决方案，如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成，通过Python代码示例展示了模型的具体实现，包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者和研究人员。; 使用场景及目标：① 提升时序数据分类准确率，特别是在金融、医疗、智能制造等领域；② 实现模型训练过程的智能优化，避免传统调参的局限；③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架，支持多行业多场景应用；④ 推动高性能时序模型的工业应用落地，提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明：项目不仅实现了工程应用，还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析，结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究，促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进一步了解项目的具体实现和应用场景。
Drupal backup_migrate模块专业汉化教程
4. 发布和维护：汉化模块经过测试无误后，可以发布到Drupal中文社区供中文用户下载安装。由于Drupal模块会不定期进行更新，汉化者还需要不断跟踪模块的更新，及时更新PO文件并重新翻译新增或修改的字符串。 由于...
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