wordpress文章页面增加字数统计阅读时间

废话不多说,上代码

一、统计文章字数,将以下代码加入到主题的function.php文件中。

// 字数统计 
    function cnwper_count_words ($text) {
      global $post;
      if ( '' == $text ) {
        $text = $post->post_content;
        if (mb_strlen($output, 'UTF-8') < mb_strlen($text, 'UTF-8')) $output .= '<span class="word-count">共' . mb_strlen(preg_replace('/\s/','',html_entity_decode(strip_tags($post->post_content))),'UTF-8') .'字</span>';
        return $output;
      }
    }

前台调用代码

<?php echo cnwper_count_words($text); ?>

二、预估阅读时间,将以下代码加入到主题的function.php文件中。

// 统计预估阅读时间 By itbulu.com
    function count_words_read_time () {
      global $post;
      $text_num = mb_strlen(preg_replace('/\s/','',html_entity_decode(strip_tags($post->post_content))),'UTF-8');
      $read_time = ceil($text_num/300); // 修改数字300调整时间
      $output .= '本文共计' . $text_num . '个字,预计阅读时长' . $read_time  . '分钟。';
      return $output;
    }

前台调用代码

<?php echo count_words_read_time(); ?>

​​​​

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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