hexo-admin实现用户登录
时间: 2023-12-27 07:05:29 浏览: 108
hexo-admin2.3.0补丁.zip
Hexo-Admin 是一个基于 Node.js 和 Vue.js 的 Hexo 博客管理系统，实现了博客的管理、文章的编辑、分类、标签、评论、备份、部署等一系列功能。在 Hexo-Admin 中，用户需要登录才能使用这些功能。下面是 Hexo-Admin 实现用户登录的步骤：
1. 安装 hexo-admin 插件
首先需要在 hexo 博客项目中安装 hexo-admin 插件，可以使用以下命令：
```shell
npm install --save hexo-admin
```
2. 配置 hexo-admin 插件
在 hexo 博客项目的 _config.yml 文件中添加以下配置：
```yml
admin:
username: your_username # 设置用户名
password_hash: your_password_hash # 设置密码（需要使用密码哈希值，可以使用 md5 加密）
secret: your_secret # 设置 secret（随机字符串，用于加密）
```
注意：密码需要使用 md5 加密，可以使用以下命令生成密码哈希值：
```shell
echo -n your_password | md5sum
```
3. 登录页面
在 hexo 博客项目中创建一个名为 admin 的页面，用于用户登录。在 admin 页面中添加以下代码：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Hexo-Admin Login</title>
<link rel="stylesheet" href="/admin/css/app.css">
</head>
<body>
<div id="app"></div>
<script src="/admin/js/manifest.js"></script>
<script src="/admin/js/vendor.js"></script>
<script src="/admin/js/app.js"></script>
</body>
</html>
```
4. 设置登录路由
在 hexo 博客项目的 _config.yml 文件中添加以下配置：
```yml
router:
/admin/:path: admin
```
这样就可以通过访问 /admin/login 来登录了。
5. 启动 hexo 博客项目
使用以下命令启动 hexo 博客项目：
```shell
hexo server
```
然后访问 http://localhost:4000/admin/login 进入登录页面，输入用户名和密码即可登录。
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- 预测阶段：训练好的模型会用来预测用户对于特定项目的评分，或生成推荐列表。根据预测分数，可以向用户推荐他们可能会喜欢的项目。
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`pip install -r requirements.txt`
这说明项目的运行环境需要Python，并且会使用到一些外部库和工具。
对于训练和预测的命令，其格式为：
```
python Code/runner.py --mode [train/test] --algorithm insert_algorithm_here --model-file algorithm's_name.model --data Data/ratings.csv
```
其中，`--mode` 参数用于指定是执行训练还是测试模式。训练模式下，模型会被训练并保存下来；测试模式下，模型会读取训练好的模型参数，用来进行评分预测。`--algorithm` 参数允许用户指定具体的算法名称，例如，如果是使用斯皮尔曼等级相关系数作为相似度指标，那么这里的值就应该是对应的算法标识。`--model-file` 参数用于指定模型文件的名称和位置，而`--data` 参数用于指定数据文件的位置。
对于预测部分，还额外提供了`--num-neighbors` 和 `--predictions-file` 两个参数：
- `--num-neighbors` 指定了在邻域方法中使用的邻居数，默认值为五。
- `--predictions-file` 允许用户指定预测结果文件的名称和保存路径。
该项目支持系统开源，其文件列表中提到的 "Collaborative-Filtering-Recommendation-Engine-master" 表示这是一个主版本的项目文件夹，包含了所有的源代码、依赖文件和运行脚本，便于进行版本控制和管理。
综上所述，该MATLAB代码项目提供了一个研究和实现协同过滤推荐引擎的有效平台，尤其适用于电影推荐系统的开发和研究。通过提供不同的相似性指标和清晰的运行指导，项目能够让用户更好地理解和评估协同过滤技术在实际应用中的表现。"
关系数据表示学习
关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩