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    织梦DEDECMS添加变量和删除变量的方法详解

    在用织梦建站时,有时候想调用自定义的某些信息,而织梦后台没有调用这些信息的地方,例如站长邮箱、站长QQ等,这时我们就可以织梦后台添加变量的方法调用自定义信息。...本文主要讲解一下织梦添加变量和删除变量的方法。...1、添加变量(1)织梦后台——系统——系统设置——系统基本参数——添加变量,如下图: (2)打开“添加变量”的输入框后,以添加站长QQ变量为例,添加变量值如下图: 变量名称:cfg_qq  ...方法一:phpmyadmin在数据库中删除变量(1)进入网站空间的phpmyadmin中找到对应数据库(如果不知道怎么进入数据库,请咨询你的空间商)(2)找到表:dede_sys_config(dede...如下图:  方法二:织梦的SQL命令行工具删除变量(1)织梦后台——系统——系统设置——SQL命令行工具,打开工具界面如下图: Delete FROM dede_sysconfig where

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    dedecms自定义模型内容调用多个Ueditor

    关于dedecms后台如何整合百度编辑器(ueditor)网上有很多了,本站就不再赘述了,主要问题是,涉及到如果有内容模型的修改,则按照网络上介绍的方法会发现有BUG。...当修改过默认的文章模型或者其他模型,有添加自定义字段,字段类型是HTML格式或者文本保存HTML格式,当你发布或者编辑内容的时候,发现要么是只有一个编辑器出来,要么是一旦保存完内容再次打开编辑的时候,百度编辑器的内容都是一样的了...article_add.htm article_edit.htm archives_add.htm archives_edit.htm 以上几个文件,及其他的文件的里面,这样每次不管是添加还是编辑文章模型或者其他的自定义模型都不会出现问题了

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    Dedecms5.7的arclist标签调用文章内容

    首先大家都知道在Dedecms中,list标签是可以调用文章内容的,调用格式就不再此冗述了。...从我个人来说,我非常不喜欢list标签调用,有可能我会尽量使用arclist标签来调用,原因就是arclist功能很强大。...我最喜欢的就是arclist标签中的limit=’ ‘,当然row=’ ‘同样很科学。因此我总是希望arclist足够强大到可以实现我的网站中的各种功能。比如列表页调用文章内容。...Dedecms中的arclist标签也是可以在列表页调用文章内容的,虽然在官方的标签说明中,arclist标签的底层标签中不包含body。...因此除了在列表页中加入上述代码外,还需要进入Dedecms后台–核心–频道模型–内容模型管理–普通文章,点击进入后,在“列表附加字段”这个项目中添加字段:body,这样就可以了。

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    dedecms自定义表单创建简易自助预约系统

    平时比较多的是织梦系统,那么如何用dedecms自定义表单创建简易自助预约系统呢?   ...进入dedecms后台,左侧菜单中依次点击“核心” - 频道类型 - 自定义表单 - [增加的自定义表单]   点击后进入设置模版界面,这里可以不用动直接点击确定。...:姓名,字段名称英文字符显示如:name,下面就直接选择默认就可以了。...这样就设置完了 一般的就这几类,到这里我们返回去点一下预览看看。这就完成了。   下面我们来看看dedecms自定义表单调用怎么操作,如何调用到首页或者其他页面。   ...dedecms自定义表单创建简易自助预约系统是不是不很简单,赶紧去试试吧

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    OpenMMLab 模型联动,MMDet 也能用 MMCls 的网络!

    使用过 OpenMMLab 旗下开源软件,如 mmdet、mmseg 的读者们,一定知道在这些软件中,我们通过配置文件来定义深度学习任务的方方面面,比如模型结构、训练所使用的优化器、数据集等。...这带来了一个问题,如果我想要引用另外一个代码库中注册的模型,该如何用配置文件的方式来实现呢?让我们从一个实际的例子入手。...而由于图片特征提取对于各类图像任务是较为通用的需要,因而可以“借用”在分类任务中预训练的主干网络和相应的模型权重。...因为分类任务比较简单,故而可以利用庞大的 ImageNet 数据集进行预训练,而在此基础上进一步训练检测网络,既能够提高模型收敛速度,又能够提高精度。...Scope 机制的引入,是为了解决一个基础的问题,即类型的冲突,MMDetection 注册了一个 MobileNetV2,MMClassification 也注册了一个 MobileNetV2,到底哪一个呢

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    他山之石 | 百度大小模型联动及落地实践

    今天,我们分享百度提出的一种大小模型联动的学习方式,小模型可以通过知识蒸馏从大模型中学习,并可以在许多下游任务中达到与大模型相似的性能,从而使其在推理时更轻、更快,同时小模型可以反哺大模型提升大模型的训练精度...Teacher,Student 模型结构较为简单, Teacher 来辅助 Student 模型的训练,Teacher 学习能力强,可以将它学到的知识迁移给学习能力相对弱的 Student 模型,以此来增强...(a)任务相关蒸馏 (b)任务无关蒸馏 任务相关蒸馏:在微调阶段蒸馏,微调阶段得到针对任务的 Teacher 模型 Teacher 模型指导 Student 模型学习。...这个时候加入蒸馏,模型具备一定的训练基础,比不加蒸馏的模型效果好。这种方式的优势是在预训练蒸馏后下游不需要再蒸馏,劣势是整体效果的天花板较低。 02 大小模型联动 1....03 总结 今天分享的是大模型和小模型联动,主要是大模型带动小模型,包括任务相关和任务无关的两种蒸馏方式。

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    DEDECMS织梦解决联动类别地区调用不显示第三级城市的方法

    这篇文章主要为大家详细介绍了织梦模板联动类别地区调用不显示第三级城市的解决方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,有需要的朋友可以收藏方便以后借鉴。        ...这个问题是一用户自己在做开发时候发现的,首先我们先弄清楚织梦联动类别地区调用不显示第三级城市的原因: 1、附加表dede_addoninfos或者你的其他表中的字段nativeplace数据类型为int...dede_addoninfos CHANGE nativeplace nativeplace CHAR( 20 ) NOT NULL DEFAULT '0' 注意:dede_addoninfos是你的附加表名,如果你是其他模型记得改成你的...$v['id'];$dsql->ExecuteNoneQuery($sql);}}} 最后在后台-联动类别管理-更新一下【地区】的更新缓存即可。...以上就是织梦模板联动类别地区调用不显示第三级城市的解决方法的全部内容,希望对大家的学习和解决疑问有所帮助

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    织梦DEDECMS系统模型不允许删除的解决方法

    织梦一个非常好用的原因就在于非常简单,我们可以任意修改新建内容模型,来达到我们的建站要求,但是我们发现织梦的系统模型是不能删除的。...那么我们应该怎么样操作才能改成可以删除的自动模型呢,下面余斗就告诉大家如何解除禁止删除系统模型。...其实很简单,方法如下: 1、进入数据库phpmyadmin找到dede_channltype表:2、找到需要修改的频道模型,注意id,如下图:3、将issystem字段列中的1改成0:当然你也可以在数据库中直接删除任何频道模型...如果你进不了数据库管理面板也没关系,直接在后台——系统——SQL命令行工具,输入以下SQL代码:UPDATE dede_channeltype SET issystem = 0 WHERE id = 20 完成后在到内容模型管理中看下

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    bilstm模型怎么_BI模型

    普通神经网络的局限 假设我们对于普通的神经网络模型已经比较熟悉,那么不难理解,在神经网络的某一固定层中,该网络的各个输入之间是没有运算连接的。...既然传统的神经网络无法解决这个问题,那么,一种的、可以考虑上下文内容的模型——循环神经网络(Recurrent neural network)就诞生了。...假定转换后的词向量维度为50,即每个词可以一个长度为50的列向量进行表示。...根据上文,不难想到, X t X_t Xt​是该时刻加入的信息, a t − 1 a_{t-1} at−1​与 C t − 1 C_{t-1} Ct−1​是上文信息的表示。...按照一般的理解,上文的信息根据当前的输入遗忘了旧的信息,并添加了的信息,那么整体的更新操作就已经完成,即 C t C_{t} Ct​已经生成。

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    陈丹琦新作:关系抽取SOTA,pipeline方式挫败joint模型

    近期研究多采用 joint 方式建模两个子任务,而陈丹琦等人研究提出一种简单高效的 pipeline 方法,在多个基准上获得了的 SOTA 结果。 端到端关系抽取旨在识别命名实体,同时抽取其关系。...大家普遍认为,这种 joint 模型可以更好地捕获实体与关系之间的交互,并有助于缓解误差传播问题。 然而,这一局面似乎被一项研究打破。...为了缓解该问题,研究者提出一种的有效替代方法,在推断时近似和批量处理不同组实体对的计算。...该模型在三个标准基准上达到了 SOTA,并在使用相同的预训练模型的时,性能超越了此前所有 joint 模型。...该方法额外的语境扩展输入,从而纳入跨句信息。 4. 该方法未使用束搜索或图传播层,因此,该模型要简单得多。

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    扩散模型生成网络参数,LeCun点赞尤洋团队研究

    近日,来自新加坡国立大学的尤洋团队、加州大学伯克利分校、Meta AI Research 的一项研究找到了扩散模型的一个应用方向:用来生成神经网络的模型参数!...然后,使用一个标准隐扩散模型从噪声开始合成隐含表征。最后,经过训练的自动编码器来处理合成的隐含表征,得到的高性能模型参数。...这种新方法表现出了这两个特点:1)在多个数据集和架构上,其性能表现能在数秒时间内与其训练数据(即 SGD 优化器训练的模型)媲美,甚至还能有所超越;2)生成的模型与训练得到的模型差异较大,这说明新方法能够合成参数...这表明提出的方法可以高效地学习高性能参数的分布,并能基于随机噪声生成更优的模型。2)新方法在多个不同数据集上的表现都很好,这说明这种方法具有很好的泛化性能。...另外,原始模型和生成的模型之间的最大相似度也低于原始模型之间的相似度。这足以表明,p-diff 可以生成与其训练数据(即原始模型)不同的参数。 该团队也将新方法与微调模型和添加噪声的模型进行了比较。

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    陈丹琦新作:关系抽取SOTA,pipeline方式挫败joint模型

    近期研究多采用 joint 方式建模两个子任务,而陈丹琦等人研究提出一种简单高效的 pipeline 方法,在多个基准上获得了的 SOTA 结果。 端到端关系抽取旨在识别命名实体,同时抽取其关系。...大家普遍认为,这种 joint 模型可以更好地捕获实体与关系之间的交互,并有助于缓解误差传播问题。 然而,这一局面似乎被一项研究打破。...为了缓解该问题,研究者提出一种的有效替代方法,在推断时近似和批量处理不同组实体对的计算。...该模型在三个标准基准上达到了 SOTA,并在使用相同的预训练模型的时,性能超越了此前所有 joint 模型。...该方法额外的语境扩展输入,从而纳入跨句信息。 4. 该方法未使用束搜索或图传播层,因此,该模型要简单得多。

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    从织梦DEDECMS商业授权付费看开源CMS引流突破方式

    这几天我们站长圈内讨论最多的就是织梦DEDECMS官方通告要求商业个人和企业用途的需要在10月25日之前取得授权资格才能继续使用,否则可能会被侵权诉讼,如同我们有很多站长被提请图片和字体版权申诉一样,有些站长可能也有收到米拓...于是我们很多网友开始选择重新更换程序,将DEDECMS迁移转换到其他的CMS。比如我们可以转移到帝国CMS或者是WordPress。...我们具体可以参考: 1、迁移至WP CMS - 织梦DEDECMS程序转换至WordPress程序且文件数据搬家正确流程 2、迁移至帝国CMS - DEDECMS织梦程序转换成帝国CMS的步骤记录(帝国...织梦DEDECMS程序的成功,在于确实有很多第三方的主题开发和案例比较多,且主题的开发和仿站效率较高的特点,其他确实没有什么特别之处。如果我们也有类似的优势,成功也是不远的。...本文出处:老蒋部落 » 从织梦DEDECMS商业授权付费看开源CMS引流突破方式

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