wordpress中常见的操作

本文提供了解决WordPress中使用中文名注册的问题,并详细介绍了如何去除管理面板中的特定菜单目录,包括移除外观和媒体菜单,以及根据用户角色移除相应边菜单的步骤。
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false ) {
下添加一行代码
$strict = false;
即修改后的文件代码如下:
function sanitize_user( $username, $strict = false ) {
$strict = false;
$raw_username = $username;
$username = wp_strip_all_tags( $username );
$username = remove_accents( $username );
保存即可.
2 wordpress去除管理面板中的菜单目录
在当前主题的function.php中的<?php 和?>中添加如下代码:

function remove_menus() {
global $menu;
$restricted = array(__('Dashboard'), __('Posts'), __('Media'), __('Links'), __('Pages'), __('Appearance'), __('Tools'), __('Users'), __('Settings'), __('Comments'), __('Plugins'));
end ($menu);
while (prev($menu)){
$value = explode(' ',$menu[key($menu)][0]);
if(in_array($value[0] != NULL?$value[0]:"" , $restricted)) {unset($menu[key($menu)]);}
}
}
// 去除边栏菜单
add_action('admin_menu', 'remove_menus');
$restricted提供了菜单项(要移除的菜单项)
关于$restricted各个数组所对应的菜单:
_('Dashboard'):控制面板
_('Post'):媒体
_('Links') :链接
_('Pages') :页面
_('Comments') :评论
_('Appearance') :外观
_('Plugins'):插件
_('Users'): 用户
_('Tools') :工具
_('Settings') :设置
如果想用户的角色来去除相应的边菜单,可以添加一个用户的等级判断具体代码如下:
function remove_menus() {
global $menu;
// 这里的$restricted设定了外观和媒体两个菜单项
$restricted = array(__('Appearance'), __('Media'));
end ($menu);
while (prev($menu)){
$value = explode(' ',$menu[key($menu)][0]);
if(in_array($value[0] != NULL?$value[0]:"" , $restricted)){unset($menu[key($menu)]);}
}
}
global $current_user;
get_currentuserinfo();
//如果当前用户的等级小于4,那么就删除与之相应的菜单项
if ($current_user->user_level < 4)
{
add_action('admin_menu', 'remove_menus');

用户角色及其等级的对应关系如下
0 级对应 订阅者
1 级对应 投稿者
2 – 4 级对应 作者
5 – 7 级对应 编辑
8 – 10 级对应 管理员
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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