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PHPCMS多级分类的调用
有时咱们需要制作二级分类，三级分类，甚至更多级别的分类，那么PHPCMS如何调用多级分类呢？ 首先看看如何取出一级分类 {pc:content action="category" catid="0" order="listorder DESC"} {loop $data $r}
- {$r[catname]}
{/loop} {/pc} 其中catid指上一级的分类ID，为0时调用一级分类。 也就是说只要再嵌套一层，获取到上一级的分类ID即可。 ID，要想第三级分类，再嵌套一层，那么获取的上级分类ID就是 v[catid] ，不断的更改loop循环的关键字的值，在这里第一级是r,第二级是v,第三级可以是11.4K40发布于 2021-07-09 - 来自专栏MyTechnology
实现多级分类嵌套数据的展示
new ArrayList<>(); //所有内容进行遍历 for (LevelCatalog levelCatalog : levelCatalogs) { //找出一级分类 LevelCatalogVo(); BeanUtils.copyProperties(levelCatalog,levelCatalogVo); //为一级分类设置子分类 List<LevelCatalogVo> getChildrens(LevelCatalogVo root, List<LevelCatalog> levelCatalogs) { //由于子分类下可能还有子分类 " column="id" ofType="com.xn2001.entity.LevelCatalogVo" select="info2" /> </resultMap> <select id="info<em>2</em>" resultMap="result"> select id, name, parent_id from level_catalog
1.4K40发布于 2020-07-31 - 来自专栏Web技术布道师
laravel-nestedset：多级无限分类正确姿势
嵌套集合模型 安装要求 PHP>=5.4 laravel>=4.1 v4.3版本以后支持Laravel-5.5 v4版本支持Laravel-5.2、5.3、5.4 v3版本支持Laravel-5.1 v2版本支持 save为一个根节点（root） 在这里node被设置为root,意味着它没有父节点 将一个已存在的node设置为root // #1 隐性 save $node->saveAsRoot(); // #2 *在下面的例子中， $parent 为已存在的节点 添加到父节点的末端的方法包括： // #1 使用延迟插入 $node->appendToNode($parent)->save(); // #2 使用父节点 Category::create($attributes, $parent); 添加到父节点的前端的方法 // #1 $node->prependToNode($parent)->save(); // #2 $nodes = Category::get()->toFlatTree(); 之前的例子将向下面这样输出： Root Child 1 Sub child 1 Child 2 Another root
4.5K20发布于 2019-07-25 - 来自专栏卓越笔记
django 多级分类，一个 model 搞定
代码是一个学习项目代码，觉得这种分类方式挺简便，所以分享出来了。 from django.db import models # Create your models here. GoodsCategory(models.Model): """ 商品类别 """ CATEGORY_TYPE = ( (1, "一级类目"), (2,
72430编辑于 2023-02-18 - 来自专栏用户7873631的专栏
tp6中无限极分类里面的获取多级分类数据
作者：陈业贵 华为云享专家 51cto(专家博主 明日之星 TOP红人) 文章目录 前言 一、什么是多级分类数据？ 二、使用步骤 sql 代码 2.效果图 总结 ---- 前言 和大家共同完成获取多级分类数据 一、什么是多级分类数据？ 就是很多很多的数据，按照无限极分类结构排序。 每一个数组的所有数据都是顶级分类及其其下数据 二、使用步骤 $allcate=$this->order('listorder asc')->field('id,parent_id,cate_name') foreach ($allcate as $k1 => $v1) { if($v1['parent_id']==$v['id']){ 第三步： 取出某个顶级分类其下的二级分类的所有数据 $v1['children'][]=$v2; } 第四步：取三级分类的所有数据放进v1['children'][]=v2;中 最后返回 return
1.2K40编辑于 2022-06-05 - 来自专栏AI研习社
RoR（ResNet of ResNet） - 用于图像分类的多级残差网络
这个创新使得网络成为多级分层的ResNet模型。这篇论文于2016年首次出现在ResNet之后，于2017年被接受并最终于2018年TCSVT发表，已经有数十篇引文。 2.RoR-：Level Number m 级别编号m介绍： 当m = 1时，RoR仅具有最终级短连接，即原始残差网络。 当m = 2时，RoR只有root-level（最外层）和最终级别的短连接。 4.结果 4.1三个数据集CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN CIFAR-10: 10类分类数据 CIFAR-100: 100类分类数据 SVHN: 街景房屋号数据集 ? 相关参考 [2018 TCSVT] [RoR] Residual Networks of Residual Networks: Multilevel Residual Networks 我对图像分类的相关评论博文 AlexNet] [ZFNet] [VGGNet] [SPPNet] [PReLU-Net] [GoogLeNet / Inception-v1] [BN-Inception / Inception-v2]
1.5K30发布于 2019-05-08 - 来自专栏笔记本
多级缓存
多级缓存传统缓存： 传统缓存策略一般是请求到达Tomcat后，先查询Redis，如果未命中则查询数据库。 多级缓存： 多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加上缓存，减轻tomcat压力，提升服务器性能。
35611编辑于 2025-08-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-2 内积
内积 对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。 回归问题使用一个特征绘制和分类问题使用两个特征绘制的图示，虽然都是拥有横纵坐标的平面图，但是它们之间存在本质的区别。 我们为分类问题中的直线取一个新名字：决策边界（decision boundary），把决策边界定义为： w\cdot x = 0 图片 w\cdot x = w_1x_1 + w_2x_2 既然是分类问题的决策边界 图片 \begin{split} w\cdot x &= w_1x_1 + w_2x_2 \\ &=1\cdot x_1 + 1\cdot x_2\\ &= x_1+x_2 \end{split} 图片 \begin{split} w\cdot x &= w_1x_1 + w_2x_2 \\ &=1\cdot 1 + 1\cdot 1\\ &= 2 >0 \end{split} 图片 \begin{
54910编辑于 2022-11-08 - 来自专栏电子荣耀
多级指针
多级指针 如果指针变量p指向变量q，而变量q不是指针变量，则称变量p是一级指针变量。如果指针变量s指向一级指针变量q，即指针变量s的值是一个一级指针变量的地址，此时称s为二级指针变量。 依此类推，可以定义多级指针变量。 理论上程序中可以使用三级、四级甚至更多级的指针变量，但实际应用中，一级和二级指针变量应用较多，下面以二级指针变量为例说明多级指针的用法。 (2)前面文章介绍过的指针操作和运算对二级指针同样有效。 例如: int **p，*q，d＝10; q=&d; p＝&q; 上面3个语句执行后，变量p,q,d的存储关系如下图所示。
1K10编辑于 2022-04-11 - 来自专栏代码人生
多级缓存
username.equals(username1)) { String username2 = RedisTemplete.get(token); if(username2 username.equals(username2)) { } else { System.out.println("login success");
1.1K20发布于 2019-10-30 - 来自专栏Java实战博客
多级缓存
传统缓存 用户请求 ——> tomcat ——> Redis <——> DB tomcat的并发远远低于Redis，tomcat的并发就成为当前业务的瓶颈了 多级缓存 用户请求 ——> nginx —— For Java 11 or above, use 3.x otherwise use 2.x.
1.3K10编辑于 2022-08-24 - 来自专栏快捷回复工具
企业知识库的多级分类设计与权限隔离：话术库架构实践
本文从知识管理的视角，分享聊天宝话术库在分类体系设计、多级目录维护、团队权限隔离等方面的工程思考。这些经验同样适用于任何需要构建企业级内容管理系统的场景。 一、从"文件夹"到"知识体系"：分类设计的起点大多数团队管理话术的方式，是建一个共享盘，按"一级分类→二级分类→三级分类"建文件夹。 二、多级分类体系的设计原则2.1分类不是树，是有向无环图（DAG）传统的文件夹是严格的树形结构：一个话术只能在一个分类下。 --话术-分类关联表（多对多）话术分类表:话术id,分类id--话术-标签关联表话术标签表:话术id,标签id这样，一条话术"出现"在多个分类下，但数据库中只有一条记录。 七、表情包库的多级分类设计客服不仅发送文字话术，还经常发送表情包。但表情包的管理比文字话术更复杂：表情包需要按场合分类，内部吐槽用的表情不能让客户看到。
10110编辑于 2026-04-27 - 来自专栏开源项目
Git 项目推荐 | 基于 J2Cache 的多级缓存框架
基于j2cache的理念，重新设计开发的一套分布式缓存。支持2级并不限于2级的多级缓存系统。 github地址：atoms 配置文件： <? update时waitTime有效--> <cacheConfig configFile="ehcache.xml"/> </cache> <cache level="<em>2</em>"
89870发布于 2018-03-29 - 来自专栏影像技术栈
CPU多级缓存
L2 缓存 更大一些（例如：256K），速度要慢一些, 一般情况下每个核上都有一个独立的L2 缓存; L3 缓存是三级缓存中最大的一级（例如3MB），同时也是最慢的一级, 在同一个CPU插槽之间的核共享一个 2. 带有高速缓存CPU执行计算的流程 程序以及数据被加载到主内存 指令和数据被加载到CPU的高速缓存 CPU执行指令，把结果写到高速缓存 高速缓存中的数据写回主内存 目前流行的多级缓存结构如下图： 三、CPU 那么其他拥有x变量的 cache 2、cache 3 等x的 Cache line调整为S状态（共享）或者调整为I状态（无效）。 2. CPU 执行乱序主要有以下几种： **写写乱序(store store)**：a=1;b=2; -> b=2;a=1; **写读乱序(store load)**：a=1;load(b); -> load
2.4K30编辑于 2022-07-14 - 来自专栏数据分析与挖掘
机器学习-文本分类（2）-新闻文本分类
train_df = pd.read_csv(train_path, sep='\t', nrows=15000) train_df['text'] train_df['label'] 4、进行文本分类 （1）n-gram+岭分类 vectorizer = CountVectorizer(max_features=3000) train_test = vectorizer.fit_transform( TF-IDF+岭分类 tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3), max_features=3000) train_test = tfidf.fit_transform ：阿尔法对模型的影响 sample = train_df[0:5000] n = int(2*len(sample)/3) tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(2,3 f1.append(f1_score(test_y, val_pred, average='macro')) tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(2,2
1.2K30发布于 2020-08-26 - 来自专栏前端之攻略
js 获取多级路径
}] }] }, { id: 2, label: '一级 2', children: [{ id: 5, label: '二级 2-1' }, { id: 6, label: '二级 2-2' }] }, { id: 3, name:"三级-2-1", children:[{ name:"四级-2-1-1" }] },{ name:"三级-2-2", children:[{ name:"四级-2-2-1" }] }] }] }] function treeFindPath(tree,func,path=[ 2-1') console.log(testResult)
38.6K21编辑于 2022-09-28 - 来自专栏呼延
多级 Hashmap的优化
Double>> a = new HashMap<>(); Map<Integer, Double> value = new HashMap<>(); value.put(2, ; //long->double Map<Long, Double> b = new HashMap<>(); b.put((1L << 32) + 2,
2.1K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏iOS开发攻城狮的集散地
iOS TableView多级列表
TableView多级列表的实现效果预览图 需求 TableView多级列表：分级展开或合并，逐级获取并展示其子级数据，可以设置最大的层级数，支持多选、单选、取消选择。
2.7K30发布于 2019-03-04 - 来自专栏云时之间
机器学习常用算法分类(2)
感谢大家的关注，在上一篇文章中发布后很多热心的小伙伴建议我可以改进下分类的方式，一种是根据学习的方式分类，另外一种是根据类似的形式或者功能进行分类，我几天一直在想这的确是一直很好的分类方式，所以在这几天搜集资料进行分类 常用于解决的问题是分类和回归。常用的算法是对所有的无标签的数据建模进行的预测算法（可以看做无监督学习的延伸） 2：从功能角度分类 1：回归算法：回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术。 常用的回归算法包括： 普通最小二乘回归（OLSR），线性回归，逻辑回归，逐步回归，多元自适应回归样条法（MARS),局部估计平滑散点图（LOESS） 2：基于实例的学习算法：基于实例的学习通过训练数据样本或者实例建模 常见的决策树算法包括： 分类和回归树（CART） ID3算法，C4.5和C5.0算法，这是一种算法的两种不同版本，CHAID算法，单层决策树，M5算法，条件决策树 5：贝叶斯算法：贝叶斯方法指的是那些明确可以使用贝叶斯定理解决分类和回归问题的算法 很多的降维算法经过修改后，也可以被用于分类和回归问题。
1K80发布于 2018-04-11 - 来自专栏iKcamp
React 深入系列２：组件分类
文：徐超，《React进阶之路》作者 授权发布，转载请注明作者及出处 ---- React 深入系列2：组件分类 React 深入系列，深入讲解了React中的重点概念、特性和模式等，旨在帮助大家加深对 React 组件有很多种分类方式，常见的分类方式有函数组件和类组件，无状态组件和有状态组件，展示型组件和容器型组件。好吧，这又是一篇咬文嚼字的文章。
1.6K50发布于 2018-04-19
腾讯云开发者
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