由于DNN网站第一次访问都需要重新编译,所以可能对于某些用户来说,网站访问速度会不尽人意,这个除了在配置更好的服务器空间以外(可能花费更多的money),其实我们还可以用其他的方法让您的DNN网站在保持现有虚拟空间配置的情况下提高访问速度,没错这个就是DNN首页静态化模块,这样即在某种程度上节约了您网站运行成本,又能保证有不错的访问速度,何乐而不为!
简单介绍一下该模块的功能和操作步骤:
- 跟通常的DNN模块一样安装到站点,模块设置里面可以自动同步你的首页URL(不用因为填写首页url出错而担心)
- 配置首页更新频率(因为不同网站首页会随着信息的更新和发布而不断更新,所以要不断的生成更新以后的首页)
- 在虚拟空间服务器上将默认的首页优先级第一改为index.hml这个文件,如果是本地内部服务器,直接在IIS里面把首页优先级更改就OK
- 在模块设置里面启用首页静态化功能,如果以后不想用该功能可以不启用
模块设置如图:
下载首页静态化模块免费版
分享到:
相关推荐
DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤DNN免费皮肤...
dnn安装步骤,很值得一看,dnn安装步骤dnn安装步骤dnn安装步骤dnn安装步骤dnn安装步骤dnn安装步骤dnn安装步骤
深度神经网络DNN,可用于多目标的最优规划问题。
使用matlab实现对目前流行的BP,DNN神经网络进行实现,并附有数据
DNN Skin DotNetNuke皮肤一套
DNN白皮书中文版 DotNetNuke开发的最终极参考资料,DNN创始人焦所著
DNN lstm预测代码DNN lstm预测代码
李宏毅教授关于对DNN深度神经网络的讲解,适合深度学习初学者学习使用。
英特尔 MKL-DNN 是一个开源的性能增强库,能够提高在英特尔架构上运行的深度学习框架的速度。对深度学习感兴趣的软件开发人员可能听说过英特尔 MKL-DNN,但是有可能未曾使用过它。 英特尔 MKL-DNN 教程系列的开发...
用pytorch 实现深度学习dnn网络,有实际数据做支撑,py3.6 +pytorch0.4,代码可以直接运行,不需要gpu
手写的DNN,帮助理解神经网络原理, 解压后为ipython文件,可在jupyter中打开
DNN快速入门教程
包括环境处理、数据准备Dataset格式、DNN模型、模型训练测试
DNN开发总结 不是本人所写,谢谢作者!
这是基于python的DNN神经网络算法,可以通过机器学习进行分类识别,十分好用。
神经网络拟合函数,DNN神经网络,TensorFlow
关于DNN的核心API的一些简单介绍 关于DNN的核心API的一些简单介绍 关于DNN的核心API的一些简单介绍
DNN与混合网络:深度学习应用、深度学习基础、神经网络
DNN建站技术--DNN网站相册模块(simplegrally),支持DNN5,DNN6
BCI_MI_CSP_DNN是一种基于matlab的运动图像脑电信号分类程序。 基于matlab深度学习工具箱编写了BCI_MI_CSP_DNN程序 本程序的原理基于CSP和DNN算法 这个程序的性能是基于BCI竞赛II数据集II 提出了一种基于深度学习的...