RSS 学习

RSS

参考链接
RSS 用于在网站间分享信息。
使用 RSS,您在名为聚合器的公司注册您的内容。
步骤之一是,创建一个 RSS 文档,然后使用 .xml 后缀来保存它。然后把此文件上传到您的网站。接下来,通过一个 RSS 聚合器来注册。每天,聚合器都会到被注册的网站搜索 RSS 文档,校验其链接,并显示有关 feed 的信息,这样客户就能够链接到使他们产生兴趣的文档。
让我们看一个简单的 RSS 文档:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
现在是时候把您的 RSS 文件上传到网上了。下面是具体的步骤:
1.为您的 RSS 命名。请注意文件必须有 .xml 的后缀。
2. 验证您的 RSS 文件。(可以在 http://www.feedvalidator.org 找到很好的验证器)。
3. 把 RSS 文件上传到您的 web 服务器上的 web 目录。
4. 把这个小的橙色按钮 或 拷贝到您的 web 目录。
5. 在你希望向外界提供 RSS 的页面上放置这个小按钮。然后向这个按钮添加一个指向 RSS 文件的链接。代码应该类似这样:

6. 把你的 RSS feed 提交到 RSS Feed 目录。要注意!feed 的 URL 不是你的页面,而是您的指向您的 feed 的 URL,比如 “http://www.runoob.com/feed”。 此处提供一些免费的 RSS 聚合服务:
Newsisfree: 点我注册
7. 在重要的搜索引擎注册您的 feed :
WordPress
Blogger
Radio
8.更新您的 feed - 现在您已获得了来自 Google、Yahoo、以及 MSN 的 RSS feed 按钮。请您务必经常更新您的内容,并保持 RSS feed 的长期可用。

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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