HouseMenu在DNN 4.6中无法正常工作。

简介: 发现HouseMenu在DNN 4.6中无法正常工作,表现为:CSS没有加载 设置Scop="-1"(从根页面开始显示菜单),IsRecursive="True"(显示所有子页面),但Home页面下的所有子页面无论怎样都不显示,这应该是DNN API在高版本中改变引起的问题。
发现HouseMenu在DNN 4.6中无法正常工作,表现为:
  • CSS没有加载
  • 设置Scop="-1"(从根页面开始显示菜单),IsRecursive="True"(显示所有子页面),但Home页面下的所有子页面无论怎样都不显示,这应该是DNN API在高版本中改变引起的问题。

相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练(附代码)
【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练(附代码)
571 0
|
20天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
社区供稿 | Para-Former:DUAT理论指导下的CV神经网络并行化,提速多层模型推理
神经网络正越来越多地朝着使用大数据训练大型模型的方向发展,这种解决方案在许多任务中展现出了卓越的性能。然而,这种方法也引入了一个迫切需要解决的问题:当前的深度学习模型基于串行计算,这意味着随着网络层数的增加,训练和推理时间也会随之增长。
WK
|
4月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
反向传播算法是如何工作的
反向传播算法通过最小化损失函数优化神经网络。首先,输入数据经由前向传播得到预测结果,并计算损失;接着,反向传播计算各参数的梯度,并利用梯度下降法更新权重和偏置。这一过程反复进行,直至满足停止条件。算法具备高效性、灵活性及可扩展性,能处理复杂模式识别与预测任务,适用于不同类型与规模的神经网络,显著提升了模型的预测准确性和泛化能力。
WK
116 3
|
5月前
|
机器学习/深度学习
DNN构建网络
【8月更文挑战第9天】DNN构建网络。
34 3
|
6月前
LeNet-5实现的过程
【7月更文挑战第28天】LeNet-5实现的过程。
76 2
|
机器学习/深度学习
LeNet讲解以及搭建训练过程
LeNet讲解以及搭建训练过程
|
机器学习/深度学习 算法
反向传播算法如何工作
反向传播算法如何工作
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
零障碍合并两个模型,大型ResNet模型线性连接只需几秒,神经网络启发性新研究
零障碍合并两个模型,大型ResNet模型线性连接只需几秒,神经网络启发性新研究
251 0
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
LeNet网络搭建与基本训练流程
LeNet网络搭建与基本训练流程
130 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
DL之DNN优化技术:利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能
DL之DNN优化技术:利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能
DL之DNN优化技术:利用Dropout(简介、使用、应用)优化方法提高DNN模型的性能