13个您应该安装的WordPress插件

Smashing Apps 发表了一篇《13个您应该安装的WordPress插件 》,介绍了13个不是一定需要按装但是非常值得一试的WordPress插件。目前这篇文章被Digg了896次,可以看出是相当受欢迎的。

精博简单的用中文介绍一下这13个WordPress插件。

 

插件一:WordPress Flash Photo Carousel Plugin

 

选好图片,然后把它们放在一起,就会自动生成Flash。

 

 

插件二:Plugin Manager

 

直接从WordPress官方网站浏览、下载和安装其他WordPress插件。

 

插件三:Manageable

 

不需要打开每篇文章,在管理页面就可以直接修改文章,包括日期、标题、作者、分类、标签等等。

 

插件四:DivvaFlip

 

通过类似相簿的方式显示多张图片。

 

插件五:Tweet This

 

通过在博客上放置一个Twitter图标,使得读者可以方便地在Twitter上共享您的文章。

 

插件六:WP Easy Uploader

 

直接在WordPress后台上传主题和插件等任意文件。

 

插件七:AddFreeStats WordPress Plugin

 

在WordPress后台显示您的网站流量。

 

插件八:Featplug

 

挖掘博客内容并自动生成“特色内容”。

 

插件九:WP Super Cache

 

使您的博客加速。

 

插件十:Notifixious Plugin

 

把新发表的文章通过即时通讯工具(MSN、Gtalk等)、邮件或者SMS的方式通知您的读者。

 

插件十一:20 Top Blog Summission Directories WordPress plugin

 

方便读者把您的文章提交到Digg等20个不同的收藏网站。

 

插件十二:Interactive Video Plugin for WordPress

 

方便地上传、导入和在博客上展示视频。

原始的下载网页需要输入姓名、邮箱、公司和网站等资料才可以下载,如果您不喜欢,可以直接到下面这个地址下载:

http://wordpress.org/extend/plugins/kaltura-interactive-video/

 

插件十三: I Love Social Bookmarking plugin

 

类似于插件十一,ILSB 插件方便读者把您的文章提交到社会收藏网站。

以上插件看起来都不错,但是适合自己的才是最好的。目前,我还没有安装上面任何一个插件。有试过第一个插件,可是还没有成功显示过,原因不明。

<!-- Begin SexyBookmarks Menu Code -->
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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