Elementor Pro制作博客网站 [06] 向我们的博客添加新帖子

用WordPress和Elementor添加博客新帖子

[06] 向我们的博客添加新帖子

 

文章来源  https://wpeyes.com/elementor/academy/ 

在上一课中,我们熟悉了 Theme Builder,并学习了如何使用它来自定义我们网站的不同部分。

在本课中,我们将学习两种不同的方式来创建博客文章:首先,使用 WordPress Gutenberg 编辑器,其次,使用 Elementor 编辑器。我们还将介绍基本的博客最佳实践。

因此,让我们从创建博客文章开始。WordPress Gutenberg Editor 为我们提供了一种更自动化的创建帖子的方法,并提供了用于连续输入和编辑多篇博客帖子的最佳解决方案,而 Elementor Editor 为我们提供了一种高度可定制的方式来设置帖子布局的样式。

我们将复习这两种方法,并根据我们的目标和需要了解在哪些情况下需要使用每一种方法。所以吃点零食,坐下来,让我们开始吧。

我们将首先使用默认的古腾堡编辑器创建一个新帖子。

从 WordPress 仪表板,

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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