【转载】WordPress 摘要输出原理分析

本文详细解析了WordPress中文章摘要的输出原理,介绍了如何使用the_content()函数配合分隔符<!–more–>来实现文章内容的摘要显示,并通过PHP的strrpos和substr函数展示了具体的实现步骤。
[url]http://www.renniaofei.com/design/wordpress-the-content-yuanli-fenxi/[/url]

曾在 如何在WordPress显示文章摘要 一文中介绍过如何使用the_excerpt() 和 the_content() 来输出文章摘要。但对于摘要输出的原理却没做深入的分析,摘要输出不仅仅用在WordPress博客上,日常接触到的很多项目也都要求使用摘要输出,因此有必要掌握其原理。
WordPress 在数据库架构、文件体系、代码编写等方面有很多值得我们学习的地方,这里就通过分析Wordpress 的 the_content()函数来分析摘要输出的原理。
the_content()的用法实例:
<?php the_content('Read more...'); ?>
使用WordPress的博主都知道,Wordpress使用分隔符 “<!–more–>”(不含引号)来分割文章内容,通过调用the_content()函数, “<!–more–>”之间的文章内容将以摘要的形式输出。
通过上述分析,我们可以得出,WordPress 摘要输出原理如下:
首先在文章内容插入分隔符“<!–more–>”。
然后通过 the_content() 来输出分隔符<!–more–>之前的内容。
如何实现上述原理?下面以一个实例来说明:
// 获取<!--more-->的位置
$theEndPosition=strrpos($post_content, '<!--more-->');
// 输出指定位置之前的内容
echo substr($post_content,0,$theEndPosition);
总结:只需要简单的调用PHP的strrpos和substr函数,即可实现指定分隔符之前的内容,也即摘要输出。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值