Discuz! X1.5核心目录与模板详解

X1.5目录文件及模板文件说明
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在Discuz! X1.5这款流行的开源论坛系统中，目录文件和模板文件的组织结构对于系统的正常运行和管理至关重要。X1.5的核心功能通过一系列精心设计的文件布局来实现。以下是对Discuz! X1.5目录文件及模板文件的详细说明： 1. **核心入口文件**： - `admin.php`：管理员入口，用于后台管理操作。 - `index.php`和`portal.php`：首页入口，通常用于展示网站的主要内容，`portal.php`在X1.5中可能与`index.php`功能相同。 - `forum.php`：广场入口，用户交流区的主页面。 - `group.php`：群组入口，管理论坛板块和小组。 - `member.php`：用户处理文件，负责用户相关操作。 - `cp.php`：个人资料设置入口，用户可以在这里管理个人信息。 - `userapp.php`：用户应用、游戏、漫游入口，提供扩展功能。 2. **接口文件**： - `api.php`：主要接口文件，用于与外部系统交互，如数据库操作、广告展示、漫游平台调用等。 - `api--db`：数据库接口子目录，包括备份文件`dbbak.php`和数据库相关的类。 - `api--javascript`：JavaScript接口，如广告和脚本调用。 - `api--manyou`：漫游平台接口，包含`Manyou.php`和用于更新用户资料的`my.php`。 - `api--mobile`：针对移动设备的接口，提供手机浏览器客户端支持。 - `api--trade`：在线支付接口，例如支付宝和财付通接口，需通过FTP二进制上传。 3. **辅助文件**： - `crossdomain.xml`：用于解决Flash跨域访问问题。 - `robots.txt`：搜索引擎爬虫的访问规则，控制蜘蛛抓取行为。 - `search.php`：搜索入口，实现站内搜索功能。 - `ivite.php`：处理邀请功能相关的文件。 - `misc.php`：处理一些零散的、不常使用的功能或逻辑。 4. **模板文件**： - `template`：系统总模板目录，存放网站的各种前端页面模板，是论坛样式和布局的核心。 5. **第三方服务**： - `uc_client`：ucenter客户端程序，用于与ucenter服务端通信。 - `uc_server`：ucenter服务端的`api`文件夹，包括针对不同功能的接口子目录。 6. **配置文件**： - `config`：包含Discuz! X1.5全局配置，如`config_global.php`和`config_global_default`，这些文件定义了系统的基础设置和默认值。 了解这些目录文件及其作用，有助于管理员更好地管理论坛，进行定制化开发以及维护网站性能。对每个文件有深入理解，能帮助解决遇到的技术问题，并确保网站的安全和稳定。同时，熟悉模板文件结构有助于个性化设计和优化用户体验。

Discuz X1.5的程序目录,文件列表,模板制作,文件结构说明

126 浏览量
【Discuz X1.5 程序目录与文件列表详解】 Discuz! X1.5 是一个功能强大的社区建站平台，集成了论坛（BBS）、社交网络（SNS）、门户（Portal）和群组（Group）等多种功能，旨在为用户提供一站式的社区服务体验。在...

discuz X1.5论坛部署（windows）

2010-12-29 上传
### discuz X1.5论坛部署（Windows） #### 一、概述 本文旨在详细介绍如何在Windows环境下部署Discuz X1.5论坛系统。通过本文，您将了解到完整的部署流程，包括系统环境的准备、所需软件的选择及安装、环境变量的...

给出一张bmp格式的灰度图像，其像素大小为512x512，请使用最邻近插值算法，将图像x和y方向的像素插值为原图像的1.5倍，使用C++语言实现，要求代码要有注释说明

2024-10-06 上传
// 注释说明: // 1. 使用imread函数加载BMP图像 // 2. 确保图像是灰度的 // 3. 扩大图像尺寸并创建新矩阵 // 4. 遍历新图像的每个像素，计算对应原始位置并应用最邻近插值 // 5. 保存放大后的图像到新的BMP文件

用matlab实现编写m文件,计算sin(x)函数的一阶导数(分别计算前向差分、中央差分)，并将两种差分以及cos(x)的函数图像画在同一个图内，用不同颜色区分，注明图例以观察两种差分的区别，以及与实际一阶导数对比。

2023-06-01 上传
好的，以下是对应的 MATLAB 代码，将其保存为一个 m 文件并运行即可： ```matlab % 定义 x 轴的范围和步长 x = -pi:0.01:pi; % 计算 sin(x) 和 cos(x) y1 = sin(x); y2 = cos(x); % 计算前向差分的一阶导数 y3 = ...

如何使用matlab对一段声音进行处理，使声音变成男声，女声老人声，小孩声，请分别给出程序和具体说明

2023-05-25 上传
y = pitchshift(x, Fs, 1.5); ``` 老人声：加入噪声，使声音变得粗糙： ```matlab noise = randn(size(x)); y = x + 0.5 * noise; ``` 小孩声：调高基频，同时加入噪声，使声音变得尖细： ```matlab noise = ...

Nino34海温指数与海平面气压相关图 1.1 资料说明 Nino34指数：Nino34.txt是1951年1月至2013年12月Nino3.4区（热带太平洋：西经170度~西经120度、北纬5度~南纬5度）区域平均海温指数资料，共有63行数据，每行数据第一个数字为年份，后面12个数字为该年1-12月的海温指数；用Fortran编写corr.grid.f90文件，计算1951-2013年 1月Nino34海温指数与海平面气压相关系数，计算结果保存于corr.slp.txt和corr.slp.grd 文件中； 书写corr.slp.grd 的数据描述文件corr.slp.ctl； 编写rain.slp.gs文件，绘制1951-2013年 1月Nino34海温指数与海平面气压相关系数图。

2023-06-07 上传
根据您的说明，您需要使用Fortran编写代码来计算1951-2013年1月Nino34海温指数与海平面气压的相关系数，并将结果保存到文件中。同时，您需要编写数据描述文件和绘图脚本来绘制相关系数图。 以下是可能的Fortran代码...

根据以下实验内容对实验结果进行简要说明，对存在的问题进行必要的分析。1、在命令窗口输入guide，打开MATLAB GUIDE界面，在界面中添加相应控件对整个界面进行编辑。 2、对“打开位图”按钮的代码进行编写，读取Test1.jpg，并显示该图像。 3、将图像转成灰度图像，并绘制其灰度直方图。 4、通过线性函数f(x) = kx+b对图像进行灰度线性变换。对比k不同取值（比如k = 0.5/1/1.5/-1）情况下，图像灰度变换的效果。 5、通过对数函数f(x) = clogv+1(1+vx)(其中，c为常数，x[0, 1])对图像进行对数变换。对v取不同值（比如v=5/10/50/200）时进行测试，对比灰度变换的效果。 6、实现下面分段函数的对比度拉伸，对比灰度变换的效果。 7、指定一个阈值，对图像进行阈值变换。 8、学习直方图均衡化算法，实现灰度均衡化。

2023-06-12 上传
根据以上实验内容，对实验结果进行简要说明和对存在的问题进行必要的分析如下： 1. 在 MATLAB GUIDE 界面中添加相应控件对整个界面进行编辑，可以方便地实现图像处理的可视化操作和交互式控制。 2. 对“打开位图”...

import numpy as np def replacezeroes(data): min_nonzero = np.min(data[np.nonzero(data)]) data[data == 0] = min_nonzero return data # Change the line below, based on U file # Foundation users set it to 20, ESI users set it to 21 LINE = 20 def read_scalar(filename): # Read file file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') field = np.asarray(lines_1).astype('double').reshape(num_cells_internal, 1) field = replacezeroes(field) return field def read_vector(filename): # Only x,y components file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') lines_1[i] = lines_1[i].strip('(') lines_1[i] = lines_1[i].strip(')') lines_1[i] = lines_1[i].split() field = np.asarray(lines_1).astype('double')[:, :2] return field if __name__ == '__main__': print('Velocity reader file') heights = [2.0, 1.5, 0.5, 0.75, 1.75, 1.25] total_dataset = [] # Read Cases for i, h in enumerate(heights, start=1): U = read_vector(f'U_{i}') nut = read_scalar(f'nut_{i}') cx = read_scalar(f'cx_{i}') cy = read_scalar(f'cy_{i}') h = np.ones(shape=(np.shape(U)[0], 1), dtype='double') * h temp_dataset = np.concatenate((U, cx, cy, h, nut), axis=-1) total_dataset.append(temp_dataset) total_dataset = np.reshape(total_dataset, (-1, 6)) print(total_dataset.shape) # Save data np.save('Total_dataset.npy', total_dataset) # Save the statistics of the data means = np.mean(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) stds = np.std(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) # Concatenate op_data = np.concatenate((means, stds), axis=0) np.savetxt('means', op_data, delimiter=' ') # Need to write out in OpenFOAM rectangular matrix format print('Means:') print(means) print('Stds:') print(stds)解析python代码，说明读取的数据文件格式

2023-07-17 上传
函数 `read_vector(filename)` 用于读取包含 x 和 y 分量的矢量数据文件。它也打开给定的文件，读取指定行数的数据，并将其存储在一个 NumPy 数组中。 在脚本的主程序中，一共读取了 6 个名为 `U`, `nut`, `cx`, `...

要求分析分类误差、检测率、误检率等性能指标、以说明该模型的性能% credit_class.m % 信贷信用的评估 % 数据取自德国信用数据库 %% 清理工作空间 clear,clc % 关闭图形窗口 close all %% 读入数据 % 打开文件 fid = fopen('german.data', 'r'); % 按格式读取每一行 % 每行包括21项，包括字符串和数字 C = textscan(fid, '%s %d %s %s %d %s %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d\n'); % 关闭文件 fclose(fid); % 将字符串转换为整数 N = 20; % 存放整数编码后的数值矩阵 C1=zeros(N+1,1000); for i=1:N+1 % 类别属性 if iscell(C{i}) for j=1:1000 % eg: 'A12' -> 2 if i<10 d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%d'); % eg: 'A103' -> 3 else d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%c%d'); end C1(i,j) = d{end}; end % 数值属性 else C1(i,:) = C{i}; end end %% 划分训练样本与测试样本 % 输入向量 x = C1(1:N, :); % 目标输出 y = C1(N+1, :); % 正例 posx = x(:,y==1); % 负例 negx = x(:,y==2); % 训练样本 trainx = [ posx(:,1:350), negx(:,1:150)]; trainy = [ones(1,350), ones(1,150)*2]; % 测试样本 testx = [ posx(:,351:700), negx(:,151:300)]; testy = trainy; %% 样本归一化 % 训练样本归一化 [trainx, s1] = mapminmax(trainx); % 测试样本归一化 testx = mapminmax('apply', testx, s1); %% 创建网络，训练 % 创建BP网络 net = newff(trainx, trainy); % 设置最大训练次数 net.trainParam.epochs = 1500; % 目标误差 net.trainParam.goal = 1e-13; % 显示级别 net.trainParam.show = 1; % 训练 net = train(net,trainx, trainy); %% 测试 y0 = net(testx); % y0为浮点数输出。将y0量化为1或2。 y00 = y0; % 以1.5为临界点，小于1.5为1，大于1.5为2 y00(y00<1.5)=1; y00(y00>1.5)=2; % 显示正确率 fprintf('正确率: \n'); disp(sum(y00==testy)/length(y00));

2023-05-31 上传
这段MATLAB代码是一个信贷信用评估的模型，通过读取德国信用数据库的数据集，使用BP神经网络对信用评估进行预测。为了评估该模型的性能，我们需要计算分类误差、检测率、误检率等性能指标。 首先，根据代码，可以...

matlab制作动图gif代码

2023-04-23 上传
axis([-1.5 1.5 -1.5 1.5]); % 设置坐标轴范围 drawnow % 强制渲染画布 % 保存每一帧为 gif 图像 frame = getframe(fig); im = frame2im(frame); [imind,cm] = rgb2ind(im,256); if n == 1 imwrite(imind,cm...
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