织梦DedeCMS首页调用单页文档内容的实现方法如下：
{dede:sql sql="SELECT body FROM `dede_sgpage` where aid = 3" }
[field:body function="htmlspecialchars(cn_substr(@me,100))"/]
{/dede:sql}{dede:sql sql="SELECT body FROM `dede_sgpage` where aid = 3" }
织梦首页如何调用单页文档内容
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AXI4传输层概念和跨4K边界理解
1.AXI传输层级概念
在手册的术语表中，与 AXI 传输相关的有三个概念，分别是 transfer(beat)、burst、transaction。用一句话串联就是：
在 AXI 传输事务（Transaction）中，数据以突发传输（Burst）的形式组织。一次突发传输中可以包含一至多个数据（Transfer）。每个 transfe…
织梦DEDECMS怎么用JS方式调用评论总数
document.writeln("共有 <?php
require(dirname(__FILE__)."/../include/config_base.php");
$db = new DedeSql(false);
$rs = $db->GetOne("SELECT postnum FROM dede_archives WHERE ID={$aid}");
if(!is_array($rs)){
echo "0&q…
帝国CMS中两个关联字段查询结果不一致
1. 检查数据完整性确保关联字段中没有空值或不完整的数据。
确认关联表的字段类型和长度是否一致。
检查关联表的唯一标识符字段是否具有唯一值。2. 修复数据不一致手动更新关联字段中的空值或不完整数据。
使用SQL查询语句更新或删除有问题的记录。
考虑使用数据清理工具修复数…
Windows环境下Redis6.0安装手册
一、下载安装包
访问官网下载压缩包https://download.redis.io/releases/解压缩到指定文件夹二、修改配置文件
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双击redi…
735-基于3U VPX的AGX Xavier GPU计算主板
基于3U VPX的 Jetson AGX Xavier GPU计算主板是LINUX环境下软件开发等理想工具。拥有VPX标准连接器和特性的接口。是用于视频处理，相机信号，支持PCIE、USB、RS422、RS232、网口、SPI、I2C等综合性的信号计算主板。基于3U VPX的AGX Xavier GPU计算主板 一、板卡概述基于3U VPX…
uniapp 在微信H5、安卓、IOS预览PDF
前言
uniapp在微信内通过链接预览PDF,而现有uniapp插件都是通过在线网站解析例如：mumu-previewOffce但解析网站目前已经不能访问
准备工作
下载PDF.JS https://github.com/mozilla/pdf.js/releases/download/v2.4.456/pdfjs-2.4.456-dist.zip
放置在uniapp根目录static下并自…
Halcon环境变量配置
由于Halcon默认路径是在C盘，但是C盘资源很吃紧。因此把Halcon安装在了D盘，但是默认的环境变量导致某些功能不可用，例如读取默认路径的图片。
一、找到环境变量配置
我的电脑 >> 属性 >> 系统 >> 高级系统设置 >> 高级 >> 环境变量 二、修改环…
零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习（一）
前言
其实学习人工智能不难，就跟学习软件开发一样，只是会的人相对少，而一些会的人写文章，做视频又不好好讲。
比如，上来就跟你说要学习张量，或者告诉你张量是向量的多维度等等模式的讲解；目的都是让别人知道他会这个技术，但又不想让你学。
对于学习，多年的学习经验，和…
终极自托管解决方案指南
探索自托管解决方案的终极指南。比较自托管与云服务，了解自托管的优势、挑战及选择方法。深入解析 NocoBase、Matomo、Nextcloud、Bitwarden 和 Ghost 等自托管产品，助你掌控数据和基础设施。本文深入探讨了自托管解决方案的优势及其在当前技术环境中的重要性。我们将:对比云…
ChatMoneyAI挑战高考英语作文，3秒即生成
本文由 ChatMoney团队出品在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来科技，而是逐渐融入我们日常生活的实用工具。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居系统到精准医疗诊断，AI技术正以其强大的计算能力和数据分析能力，改变着我们的工作方式、生活方式…
pytorch深度学习分类代码简单示例
train.py代码如下import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optimmodel_save_path = "my_model.pth"# 定义简单的线性神经网络模型
class MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.output = nn.Linear(2, 4) …