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我也要
一、SEO优化 platinum seo
二、安装插件 Pinyin slug 中文链接地址 拼音化 例如：测试 变为 ce-shi，需要编辑 代码 如下
?>
三、静态设置
wordprcess的后台>设置(Options)》固定链接(Permalinks),一共有5个选项
选择“自定义” 输入“/index.php/%postname%.html”Proteus仿真实战：基于IIC驱动SSD1306的0.96英寸OLED显示方案解析
本文详细解析了在Proteus仿真环境中基于IIC驱动SSD1306的0.96英寸OLED显示方案。从硬件搭建、IIC接口连接、软件驱动移植到常见问题排查，提供了全面的实战指导，帮助开发者快速实现OLED显示功能并优化性能。
django-uuslug: 方便的将中文转化成拼音 slug 的工具
前言：这个（http://hackerxu.com/Twd/#68）django实例有用到slug 1. 总体介绍 django-uuslug是一个很方便的将中文转化成拼音slug的插件. 通过使用django-uuslug, 可以保确保slug是唯一的, 并且都是unicode编码的. django中的slug是什么: slug是一个新闻属性, django中的slug是指有效URL的一部...
ADS SerDes仿真实战：深入解析Tx_Diff均衡器(EQ)参数对眼图质量的影响
本文以ADS仿真平台为基础，深入解析了SerDes设计中Tx_Diff均衡器（EQ）参数对信号完整性的核心影响。通过实战演示，详细对比了去加重（De-emphasis）与FIR抽头系数两种调节模式，揭示了它们如何有效对抗信道损耗与码间干扰，从而显著改善眼图的高度、宽度与抖动性能，为高速串行链路设计提供关键调优思路。
25款优秀的WordPress必备插件推荐
在WordPress中除了主题以外，最重要的就要属插件了，在某些地方来说，甚至比主题更重要，插件往往能够帮助我们实现一些特定的功能，让不懂代码的人也能为网站添加功能，从而避免花费时间和金钱进行二次开发 在本文中，我们将为大家介绍多款WordPress必备插件，其中有些是对WordPress本身不足的修补，比如SEO优化插件、留言过滤插件、安全插件等；有些则是非常好用的增强插件，比如页面编辑器插件...
HTTPS接口测试翻车实录：为什么浏览器能访问而curl报证书错误？
本文深入分析了HTTPS接口测试中浏览器访问正常而curl报证书错误的典型问题。通过对比浏览器、Postman和curl的工具行为差异，结合Nginx日志与Wireshark抓包，揭示了问题根源在于网络架构中HTTPS请求被意外“降级”为HTTP传输，导致SSL握手失败。文章重点探讨了curl工具严格验证机制暴露的`Peer's Certificate issuer is not recognized`错误，并提供了网络配置修正方案与标准化测试流程。
QGIS安装与使用教程
QGIS安装与使用教程
WordPress系列——WordPress推荐必备插件及其功能介绍
亲爱的各位朋友，大家好！今天我们来聊聊WordPress的必备插件。如果你还在为你的WordPress网站寻找那些不可或缺的工具，那么这期文章绝对不容错过。我们将一起探讨几款极其实用且功能强大的插件，它们不仅能提升您的网站性能和安全性，还能显著改善用户体验。快搬好小板凳，听我娓娓道来。 一、Yoast SEO - 让搜索引擎爱上你的网站 话说回来，…
《FPGA接口与协议》专栏的说明与导航
《FPGA接口与协议》专栏的说明与导航（建议阅读）。
WordPress 优化必备插件
转载自：http://www.sailingnet.net/sailingnet/283
【光伏风电功率预测】偏差考核每月少几十万：STL-VMD + Informer-LSTM 在某基地的落地案例
摘要：某风光一体化基地通过STL-VMD二次分解与Informer-LSTM并行残差模型，在不推翻现有预测系统的情况下，将风光功率预测的综合nRMSE降低了1.2-1.5个百分点。该方案通过分解预测误差为多个子序列，并采用不同模型处理各频段特征，显著改善了关键时段的预测精度。实施后，风电nRMSE从9.0%降至7.6%，光伏从10.2%降至8.8%，每月减少偏差考核费用30-50万元。项目经验表明，数据质量优化、参数调优及与业务目标对齐是关键成功因素，该技术路线具有可复制性，为风光基地预测精度提升提供了有效
基于Simulink的雷达跟踪系统仿真（附源码）
此示例包含对雷达系统的基本特征进行建模的子系统。该模型是用于目标位置和速度检测的雷达系统的典型模型。该示例包括雷达脉冲发生器、射频发射器子系统、移动目标的 Simulink 表示、射频接收器和接收模块（Rx 模块）。
使用WordPress建站十大必备的插件
使用WordPress建站十大必备的插件 现在很多站长都使用wordperss建设网站，wordpress只所以如此强大，说真的，拥有非常多的插件是WordPress的最大特点，正因为有了无数的插件，才使得wp更加强大，变迁流行起来。 1.GoogleXML Sitemaps 为博客添加xmlsitemap的插件，自动生成，发布文章之后自动更新，可以到谷歌网站管理员工具(
KingSCADA实现按钮点击效果
哈喽，你好啊，我是雷工！在做SCADA项目的时候，按钮是不可缺少的功能，但软件自带的按钮太丑，已经无法满足现如今客户对界面美观度的要求。这时候就需要UI小姐姐设计美观大气的SCADA界面，但UI设计的按钮切图放到程序中只是图片素材，当添加了按钮功能时，虽然能实现按钮功能，但没有任何点击效果；当遇到有需要连锁条件才能点击的按钮时，操作员无法区分是有连锁点击了没反应，还是系统界面卡死了导致的没点击成功，这时候有点击效果就能很好的区分这种问题。本篇介绍一种实现按钮点击效果的方法，以下为操作过程。
WordPress 精选必备插件
源自： http://www.seaskyblog.com/?p=60 海阔天空的博客 在这几天研究 WordPress 的博客过程中，摸索使用了其插件的功能。下面就介绍精选必备的插件： 1、All In One SEO PACK 搜索引擎优化 SEO 插件 2、WP Clone 备份数据库和网站的利器，需要手动备份。但是比 Ba
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
wordpress站长必备插件
[b]必备插件：[/b] 1,wordpress友情链接插件：[b]link-manager[/b] 2,wordpress联系表格：[b]contact form 7[/b] 3,可以为每篇文章单独设置关键词和描述：[b]all in one seo pack[/b]. 功能强大，为所谓的wordpress最好的seo插件（可以单独设置title，description，ke...
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android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
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大中型超市收银系统(可直接运行)
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Wordpress必备插件
AKismet:spam必杀插件（过滤垃圾评论） google xml sitemap插件 文章统计插件 WP-PostViews 页面导航插件：WP-PageNavi Simple Tags标签插件 Baidu Sitemap Generator Lc.Archivers（WP博客的无图版、简洁版） WordPress 相关日志插件：WordPress Related Posts 自...
WordPress必备插件推荐
1、Yoast SEO 必备SEO插件 2、WP Fastest Cache 压缩文件，添加缓存设置，加快网站加载速度 3、Smush Image Compression and Optimization 网站图片压缩，减小图片大小 4、Google XML Sitemaps 网站地图 5、Clicky for WordPress 网站数据分析（试用一段时间后需付费） 6、Shortco...
10+必备的 WORDPRESS 常用插件
推荐10+必备的 WORDPRESS 常用插件 本文目录 [隐藏] 1Akismet 2WP-Postviews 3WP No Category Base 4Google XML Sitemaps 5Baidu Sitemap Generator 6DB Cache Reloaded Fix + Hyper Cache 7WP
推荐WordPress 必备的常用插件及插件功能介绍
All in One SEO Pack All in One SEO Pack插件（有的中文翻译为“多合一SEO包(或集)”）是WordPress 优化插件中最强大的之一，也是最多人使用搜索优化的插件。该插件是由uberdose强人打造的WordPress的一款强大的SEO插件，使用该插件可以给每篇文章添加设置独立的关键词、独立的meta标签、独立的description摘要，还可以自动生成摘要
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如今，几乎每个人都可以认为自己是博客作者。 在线提供的工具和插件使进入博客领域变得更加容易。 竞争非常盛行，您可能会很好地从可以找到的任何来源获得帮助。 一种方法是让自己获得插件，这些插件将帮助您和您的读者使某些过程更流畅。 有用于各种目的的插件，包括辅助缓存和图像优化，SEO，反垃圾邮件，评论，内容共享，书签等等。 在本文中，我整理了WordPress用户可能会用到的WordPress插...
必备！一文掌握Wordpress插件
必备！一文掌握Wordpress插件 什么是插件？ Wordpress是一个非常强大的建站系统，而在我们建站的过程中，插件的使用必不可少。 插件是WordPress功能的扩展，也是WordPress得以独步天下的“杀手锏”，其插件实现了名副其实的“即插即用”。全球有超过100万的WordPress插件，涵盖电商、表单、邮件、论坛、备份、美化、社交分享、轮播等领域。 插件的出现让我们的建站更加得心应手、如虎添翼。试想，当你需要实现一个复杂的功能——比如电子商务业务的拓展开发，需要耗费大量成本支撑项目开展的时候
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wordpress插件_什么是WordPress MU插件？
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