有关 google analytics

本文介绍如何使用Google Analytics跟踪动态网站的数据。通过将跟踪代码嵌入动态生成的网页中,可以实现对动态网站的访问数据进行收集和分析。文中详细说明了如何设置PHP文件来集成跟踪代码。

Google Analytics - Customizable and Interactive Rich Data For Your Website

 

计算流量的网站,首先你要有gmail的账户,并且你已经在你的 Google Analytics 里面加入了你的网站,并且知道你的Profile ID , 不知道也没有关系,你可以在网址上获得你的ID,例如,我加入我的博客 newyorkphper.iteye.com到我的 Google Analytics ,并且点击EDIT(编辑)的链接之后,网址是 https://www.google.com/analytics/settings/profile_summary?id=24709731,这样,24709731就是你的 Profile ID

 

如果觉得麻烦,那么可以用下面的程序获得:

 

<?php
define('ga_email','youremail@email.com');
define('ga_password','your password');

require 'gapi.class.php';

$ga = new gapi(ga_email,ga_password);

$ga->requestAccountData();

foreach($ga->getResults() as $result)
{
  echo $result . ' (' . $result->getProfileId() . ")<br />";
}
 

 

下面的是代码

 

Google Analytics  Counter Demo

 

Google Analytics Counter Download

 

 

How do I track dynamic sites?

If your website pages are created dynamically with a technology such as PHP or ASP, you can include the tracking code in a separate file that gets included as part of the overall page template.

 

The following example illustrates how you might do this using PHP, but the solution applies equally to any similar website technology (e.g. ASP or JSP). To track dynamic websites, please follow the steps below.

 

1. In a separate file, include the standard tracking code. For example, you might have a file called 'analyticsTracking.php' that contains the following:

 

<?
<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost + "google-analytics.com/ga.js' type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));
</script>

<script type="text/javascript">
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-xxxxxx-x");
pageTracker._trackPageview();
</script> <?php
// End Analytics tracking code
?> 
 

2. In the standard page template for your website, include the tracking code file before the closing </body> tag. Again, please note that this very simple example illustrates one way you might track dynamic websites using PHP, but the steps may be slightly modified depending on your particular website technology and the way your website pages are generated.

    <html>
    <?php include ("header.php"); ?>
    <body>

    <?php include ("sideNav.php"); ?>
    <?php include ("main.php"); ?>
    <?php include ("analyticsTracking.php"); ?>
    </body>
    </html>

 

 

 

 

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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