How to enable DNN Site Log

本文介绍了如何在DNN中启用站点日志历史记录功能。由于托管提供商可能禁用了此功能,文章详细说明了查找并修改设置的具体步骤,帮助读者解决找不到启用选项的问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

It seems to be very simple thing to do, because the old version of DNN has default set it to be enabled. But it was not enabled since 1 year ago. And I have problem finding where to set it one day when I want to have it.

I always saw "Your Hosting Provider Has Disabled the Site Log History Feature", so I try to change the host settings to enable it, but it never actually work.

Finally I was comparing the settings of my old site and the new site, and find the setting for it is in "Site Settings", "Advanced Settings", "Host Settings", "Site Log History", change it to anything not 0 will enable the site log for you site.

Hope it will help someone else who has the same trouble finding it.

 

URL:http://www.alldnnskins.com/Resources/tabid/1026/articleType/ArticleView/articleId/66/How-to-enable-DNN-Site-Log.aspx

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
enable_mkldnn是一个参数,用于启用或禁用使用mkldnn加速预测时的功能。在使用PaddleOCR进行预测时,可以通过设置enable_mkldnn参数来决定是否使用mkldnn加速。当enable_mkldnn设置为True时,会启用mkldnn加速;当设置为False时,会禁用mkldnn加速。\[1\]这个参数的作用是为了在CPU上运行神经网络时进行并行优化,以加速网络的运行速度。然而,并不是所有模型都能够受益于mkldnn加速,因为有些操作可能并没有被加速,或者加速的效果并不明显。因此,在使用mkldnn加速时需要根据具体情况进行评估和调整。\[1\]如果在使用mkldnn加速时遇到报错信息"Please compile with MKLDNN first to use MKLDNN",可能是当前环境没有安装或支持mkldnn,可以检查一下当前CPU是否支持mkldnn,并尝试下载支持mkldnn的CPU预测库来解决问题。\[2\]在PaddleOCR的代码中,可以通过设置enable_mkldnn参数来启用或禁用mkldnn加速,并通过config.set_mkldnn_cache_capacity()和config.enable_mkldnn()来配置mkldnn的缓存容量和启用mkldnn功能。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [paddlepaddle CPU模型部署加速包 MKL-DNN](https://blog.youkuaiyun.com/qq_15821487/article/details/120828284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [PaddleOCR本地部署(安装,使用,模型优化/加速)](https://blog.youkuaiyun.com/Castlehe/article/details/117356343)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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