WordPress 多语言支持(本地化)

本文介绍如何为WordPress主题添加多语言支持。主要步骤包括在主题中创建语言文件夹、使用PHP函数加载语言包,并通过不同方法设置网站语言。此外,还介绍了如何使用.po和.mo文件进行翻译。

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本博客将介绍WordPress的多语言制作

首先需要在wp-content目录下创建一个languages文件夹,用于存放语言包文件。

然后在模板目录下的functions.php,然后在代码中添加函数加载该文件夹,示例代码如下:

add_action('after_setup_theme', 'alanhou_setup');
function alanhou_setup(){
  load_theme_textdomain('alanhou', get_template_directory.'/languages');
}

上面代码表示在主题加载时载入语言文件也就是/wp-content/languages/文件夹下的.mo文件。

load_theme_textdomain(主题本地化)

加载翻译后的主题字符串。

如果本地主题根目录下有一个.mo文件,该文件会被包括在$domain的被翻译字符串中。

.mo文件必须根据本地设置命名。

<?php load_theme_textdomain( $domain, $path ) ?>

参数

$domain
(字符串)(必需)用以检索被翻译字符串的唯一标识符

 

默认值: None
$path
(未知)(可选)语言包 .mo 文件所在的目录(没有结尾的斜线)

 

默认值:false

返回的值

(布尔)
如果 textdomain 可以正常加载,返回 TRUE ;反之返回 FALSE

  关于多语言设置的两种用法,一种是直接设置,另一种是通过点击链接方式设置

 方式一、

add_action('after_setup_theme', 'my_theme_setup');
function my_theme_setup(){
    load_theme_textdomain('my_theme', get_template_directory() . '/languages');
}

  方式二、如果你希望通过 URL 中的参数来调用不同的语言,比如 www.example.com/?l=zh_CN 就调用 zh_CN.mo ,那你可以参考下面的例子:

// 更改本地语言
	// 必须在 load_theme_textdomain() 的前面调用
	add_filter( 'locale', 'my_theme_localized' );
	function my_theme_localized($locale) {
		if (isset($_GET['l'])) {
			return $_GET['l'];
		}
		return $locale;
	}
// 设置主题语言路径
	// 语言包应该访问 my_theme/languages/ 目录
	// Wordpress 自身语言包放在 wp-content/languages/ 目录
	load_theme_textdomain( 'my_theme', TEMPLATEPATH . '/languages' );

  

WordPress是怎样知道该读取哪个语言文件呢?其实就是在它的wp-config.php文件中,

添加你的语言和语言环境代码到define。如果你想把你的主题翻译成德语,你可以这样做:

 

define('WPLANG', 'de_DE');

 

 

当你通常制作一个主题的时候,你只需要简单地对任何主题文本进行编码,例如404.php文件中的404错误信息,或者诸如“comments:”或者“author:”之类的标签。如果用户的WordPress是德语,这些文本片段仍然会以英文显示。解决这个问题的方法是使用四个WordPress函数之一来返回或回显这些语句,这四个函数被设计为引用正确文本的语言文件。一旦将这些文本包装在这些函数中,就可以创建一个文件,其中包含每次加载主题时引用的所有翻译。有三个翻译文件,我们使用:

  • .pot (便携式对象模板) - 这是模板文件,它包含对主题中需要翻译的每个文本字符串的引用。这个文件不包含任何翻译。这是一个明文文件。
  • .po (便携式对象) - 由.pot文件构成,.po包含所有的字符串引用以及它们对一种特定语言的翻译。这也是一个可以编辑的纯文本文件。
  • .mo (Machine Object) - .po文件的二进制版本。通过使用机器代码,文件的使用速度可以比其明文选择更快。

POEdit是一个非常棒的程序,可以让你创建你的.pot文件,还提供了一个简单易用的图形用户界面,可以用来制作你的.po文件,更重要的是.mo文件。

首先,您需要下载POEdit,您可以在这里找到Windows,Mac和Linux:http : 
//www.poedit.net/download.php

一旦POEdit安装完毕,你可以创建你的.pot文件。要做到这一点,去文件>新目录。您将看到一个对话框,您需要输入一些基本信息。

做完上面的步骤后不出意外你会在你的wordpress仪表盘后台的Setting里面选择网站语言里看到刚刚添加的语言,选上即可。

 

最后就是在你的代码里面用函数_e()包裹待翻译词条实现多语言了,

<?php _e( 'No posts found' , 'inthy.com' ) ; ?>

  参考网站:https://jinwensay.wordpress.com/2009/12/02/make-your-wordpress-theme-translatable/

                         

转载于:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8309261.html

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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