6、使用 REST API 处理用户、分类法和表单

使用 REST API 处理用户、分类法和表单

1. 使用 REST API 处理用户和分类法

在使用 REST API 与 WordPress 中的用户和分类法进行交互时,可以发送 GET 和 POST 请求来创建、编辑和修改分类法,同样也能创建和编辑用户。以下是一个更新用户邮箱的示例代码:

url: Slug_API_Settings.root + 'wp/v2/users/' +
Slug_API_Settings.current_user_id,
method: 'POST',
beforeSend: function ( xhr ) {
    xhr.setRequestHeader( 'X-WP-Nonce', Slug_API_Settings.nonce );
},
data:{
    email: $( '#email' ).val()
}
} ).done( function ( response ) {
    console.log( response )
} )
});
});

这个请求会更新用户的邮箱字段,输出结果会相应地更新用户信息。

2. 使用 REST API 处理表单

2.1 概述

WordPress 正在向成熟的应用框架发展,REST API 应运而生。它可以让 WordPress 网站更具动态性,接下来将详细介绍如何使用最新版本的 WordPress REST API 编写一个功能插件,用于创建和编辑文章。

2.2 基础知识

在开始之前,要

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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