《理想》专题

一、本功能说明 可以自定义全站各功能模块的相关URL，以便更加符合SEO或者个性化需求 注意事项：   本功能只提供URL规则的管理，具体使用还需要模块支持自定义URL 二、子功能导航 1.添加规则 2.管理规则 三、功能详解 1.添加规则 1).如何进入本功能 导航栏 选择扩展 -> 菜单栏 选择URL规则管理 -> 添加规则 2).界面解释 点击后弹出如下界面 界面详述 1). url规则名称

一、简介 会员组是系统中不同级别和类型的会员组别，通过设置不同的会员组的权限，来实现网站会员差异化运营。 二、功能演示 1.添加会员组 2.管理会员组 3.修改会员组

一、简介 推荐位是指管理员可以把信息推送至网页上指定的位置，也可以随时把信息从指定的位置撤下来，从而达到信息精准投放的目的。 二、功能演示 操作步骤： 1、进入“添加推荐位”，可以添加推荐位。 2、进入“管理推荐位”，您可以了系统的解推荐位列表，并且管理当前系统的推荐位。 3、进入“内容——>推荐位管理——>信息推荐”，您可以把需要推荐的信息推送到指定的推荐位； 4、进入“内容——>推荐位管理——

一、简介 管理黄页企业的注册企业信息，可进行查看、修改、删除、审核、推荐等操作。 二、企业库管理 三、资质证书管理 可对企业上传的资质证书进行统一查看管理。

一、简介 　　“设置"用于PHPCMS管理员帐号维护。 二、功能演示 管理员管理 角色管理

一、简介 V9 系统内置的发布点功能结合站群功能，通过发布点可将各子站点内容发布到不同的服务器上，轻松实现服务器集群部署。以实现负载的分离，更加符合大访问量网站的需求。为用户提供更好的用户体验。示意图如下 二、功能演示 何时使用发布点： 当你想把各站点数据分布部署到不同的服务器上时使用发布点。 如何使用： 步骤一、添加发布点 （点击这里） 步骤二、添加站点时指定发布点 步骤三、添加站点时设置的域名

详细查看我们的版本控制策略和实现。 从版本 2.0.0, Electron 遵循 semver 。以下命令将安装 Electron 最新稳定的版本: npm install --save-dev electron 现有项目更新到最新的稳定版本: npm install --save-dev electron@latest Electron Versioning A detailed look at

虽然HTML5的画布API没有提供直接在画布上绘制视频的方法，但是我们一定可以处理视频，其方法是从隐藏的video标签中捕获视频的帧，再使用循环把它们拷贝到画布上。 图3-5 处理视频 准备工作 开始之前，让我们谈一谈每个浏览器所支持的HTML5视频格式。在本书写作之时，关于视频格式的战争还在如火如荼的进行着，所有的主流浏览器，如Chome, Firefox, Opera, Safari, and

几乎所有的应用，都需要某种类型的文本，来跟用户进行有效沟通。本节将通过一个乐观的问候，向你展示如何绘制简单文本。 图1-11 绘制文本 绘制步骤 按照以下步骤在画布上绘制文本： 1. 定义2D画布上下文，并设置文本属性： window.onload  = function(){ var canvas  = document.getElementById("myCanvas"); var

17.8. 异常处理 和Web MVC一样，Portlet MVC提供了 HandlerExceptionResolver来减轻处理 请求处理产生的意外异常时的痛苦。Portlet MVC同样也提供了具体的 SimpleMappingExceptionResolver，可以将可能抛出的 异常对应到一个视图名。

14.10. 处理异常 当控制器处理请求时，可能会有意想不到的异常产生。为了方便地处理这些异常，Spring提供了HandlerExceptionResolver这个异常解析器接口。HandlerExceptionResolvers 有点像你在web.xml中所声明的异常映射(exception mapping)，但是它处理异常的方式更加灵活。它可以提供当异常产生时控制器的运行状态。同时，在程序中

7.5. 代理机制 Spring AOP部分使用JDK动态代理或者CGLIB来为目标对象创建代理。（建议尽量使用JDK的动态代理） 如果被代理的目标对象实现了至少一个接口，则会使用JDK动态代理。所有该目标类型实现的接口都将被代理。若该目标对象没有实现任何接口，则创建一个CGLIB代理。 如果你希望强制使用CGLIB代理，（例如：希望代理目标对象的所有方法，而不只是实现自接口的方法）那也可以。但是

句子分割text_to_word_sequence keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(text, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~\t\n',

填充序列pad_sequences keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype='int32', padding='pre', truncating='pre', value=0.) 将长为nb_samples的序列（标量序列）转化为形如(nb_samples,nb_timesteps)

图片生成器ImageDataGenerator keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=Fa