发布一套全功能的建站系统,UP有分

ayu11789 2003-02-25 10:40:50
这是一套完整的网站系统,具有以下主要功能:
1 支持无限下级的栏目,每个栏目可以设置不同的显示界面,不同的管理员,不同的说明等。
2 全面支持HTML编辑器,可用此编辑器上传文件、上传图片,分页,设字体、字号、颜色,插入表格等多种功能。
3 支持挂接数据库,即可导入任意表并设置其显示、查询、编辑方式,甚至可以设置为多种方式的在线购物系统,支持在线修改表结构,
4 支持多种方式的站内全文搜索
5 支持多级管理员,并可分别设置权限。
6 支持多种方式的站内文章管理
7 文章可以设置浏览级别,非法用户不能查看。
8 可以在网站内设置一个或多个动网风格的论坛,同时论坛和文章区中的内容可以相互转移复制,
9 整个网站采用同一套会员系统。
10 支持在线编辑网站LOGO,版权信息,友情链接,图片新闻,
11 可以自动或手动更新首页,可以自定义首页风格。
12 具有计划完成统计,在线小测试,在线调查等商用附件
13 每栏目可以设置如本周点击、总点击等各类排行榜
14 具有详细的各类统计功能
15 每一文章均可设置评论功能,
16 文章可以设置精华、置顶、序号等
17 可以很容易的开发网站模板,修改网站风格。
18 可单独作为论坛使用
19 完含全套详细的操作说明
20 其它未能尽列的功能。

下载地纸:http://www.qjqx.net/hi-web.zip
联系方式: info@zydn.net
www.zydn.net
QQ:8692589

UP有分,能意见更有分。
奇怪,我要给300分,它竟说我不能给这么多分,那不够再加了。
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用户 昵称 2003-02-28
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up again
aawww 2003-02-28
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有你这种精神值得佩服!
cloud1002 2003-02-28
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up
kaney00 2003-02-28
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好!!!!
color1314 2003-02-28
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up
heilang4819 2003-02-28
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支持,下载下来看看,正好自己也在做网站,吸取楼主的宝贵经验!
gage 2003-02-28
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up
dacsd 2003-02-28
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如下错误:


技术信息(适用于支持人员)

错误类型:
Active Server Pages, ASP 0115 (0x80004005)
外部对象中发生一个可捕捉的错误(C0000005)。脚本无法继续执行。
/2003/htdocs/system/newindex.asp


浏览器类型:
Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0b; Windows NT 5.0)

页:
GET /2003/htdocs/system/newindex.asp

时间:
2003年2月28日, 7:52:38
webdevelop 2003-02-27
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up
fenlin 2003-02-27
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好东东......值得学习,精神可嘉,支持!!
ayu11789 2003-02-27
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以上的注意,下载地址:http://www.cqchangrong.com/hi-web.zip
coffee_cn 2003-02-27
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我也想要呀,hanf@myce.net.cn
xiao_yu 2003-02-27
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我怎么下不了?
ayu11789 2003-02-27
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这套系统已经使用过了不短的时间,应该是比较稳定可靠的.
ksy 2003-02-27
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正在研究,谢谢!
ayu11789 2003-02-27
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http://www.hengrun-group.com/hi-web.zip

也是一个下载地址
逍遥小贼 2003-02-27
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不错不错,下载回来研究先:)
多谢
jinggege 2003-02-27
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walzyeah 2003-02-27
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为什么我下不了,2个地址都试过了!
ayu11789 2003-02-26
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这套程序应该来说,是有很大的二次开发余地的,
完全可以做二次开发的原型.内部集成有大量供二次开发用的函数.
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附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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