免插件关闭WordPress修订记录和自动保存

本文介绍如何在WordPress中禁用修订记录和自动保存功能,减轻数据库负担。通过修改wp-config.php文件中的设置,可以有效控制这些功能,进一步优化网站性能。

WordPress 2.6开始增加了修订记录和自动保存的功能,能很方便地跟踪每篇文章的改动,并在你编辑的时候帮你定时自动保存进度。

 

但是当你有一定数量的文章,而不需要保存修订记录时,修订记录就反而成为了增加数据库负担的一个功能。当然有现成的插件可以帮你关闭并删除修订记录的功能,这里简单介绍一些不用插件的办法。打开安装目录下的 wp-config.php 并找到这行:

require_once(ABSPATH . 'wp-settings.php');

在这行前面的任意地方,甚至可以是文件的开头,加入:

define('WP_POST_REVISIONS', false);

保存之后,修订记录的功能就关闭了。

 

还有一个自动保存功能,事实上也会在数据库内部产生修订记录。如果不通过插件或者修改程序代码的话,标准的WordPress是无法真正的关闭自动保存功能的,但是允许你设置每次自动保存的间隔。因此你可以设置个一天的:

define('AUTOSAVE_INTERVAL', 86400 );

或者设个一年的

define('AUTOSAVE_INTERVAL', 31536000 );

这样就变相地关闭了自动保存功能,同时也不会产生修订记录了。

 

如果想在这个点上达到最大程度优化,你也可以删掉原有的修订记录,只要连进数据库并按顺序运行以下SQL语句

DELETE FROM wp_postmeta WHERE post_id IN (SELECT id FROM wp_posts WHERE post_type = "revision");

DELETE FROM wp_term_relationships WHERE object_id IN (SELECT id FROM wp_posts WHERE post_type="revision");

DELETE FROM wp_posts WHERE post_type = "revision";
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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