一个基于PHP WordPress网站的毕设项目，该项目包含27000篇文章数据。 ## 项目目标 本毕设项目的目标是，通过优化WordPress网站的性能，提高网站的响应速度和用户体验。具体目标如下： - 通过缓存机制减少数据库访问次数 - 对图片进行优化，减少加载时间 - 对CSS和JS文件进行压缩，减少加载时间 - 安装CDN，提高网站的访问速度 ### 阶段一：需求分析 在这个阶段，我们将对WordPress网站的性能进行全面分析，并确定哪些方面需要进行优化。 ### 阶段二：缓存机制的实现 在这个阶段，我们将通过实现缓存机制来减少数据库的访问次数，提高WordPress网站的性能。 ### 阶段三：图片优化 在这个阶段，我们将对WordPress网站中的图片进行优化，减少加载时间，提高用户体验。 ### 阶段四：CSS和JS文件压缩 在这个阶段，我们将对WordPress网站中的CSS和JS文件进行压缩，减少加载时间，提高用户体验。 ### 阶段五：安装CDN 在这个阶段，我们将安装CDN，提高网站的访问速度，进一步优化WordPress网站的性能。

1 解压文件到你的网站目录， 2 打开网址 登录帐号：admin 密码：123456 ,在ebak2下面建立zip目录 3 进入后修改参数设置，设置你的数据库版本，和数据库账户等 4 建立数据库xxxbbb,使用“恢复数据”恢复bdata\easyarticle_20070529084927数据到这个数据库 5 打开网站目录里的wp-config.php文件设置上面的数据库链接 6 使用数据库工具修改wp_options表里的siteurl,搜索http://www.golden-sites.cn并替换为http://www.xxx.com/xxx (进入phpmyadmin,选择数据库,用"搜索"功能) 7 登录http://www.xxx.com/xxx/wp-admin/，帐号admin密码admin，进行其他设置就可以使用了 8 广告设置：进入wp-admin.php后 点“options” 选子菜单“MightyAdsense”设置你自己的广告！

三网话费余额查询的API系统，基于thinkphp6.0框架，附带搭建教程

jQuery基于百度地图的API实现厦门市景点的显示 三维 卫星 和街景

此参考设计用于进行关于如何从汽车方向盘中获取司机的脉搏率、呼吸率和基于 ECG 的心率的概念演示。借助 TI 生物辨识系列模拟前端 (AFE) 中的 AFE4400 和 AFE4300，可通过手与方向盘的简单接触来采集全部三个参数。该参考设计还包含全套 BLE 连接设计，可轻松连接到已启用 BLE 的智能手机、平板电脑等设备 特性采用 AFE4400 通过手掌测量脉搏 采用 AFE4300 测量心率和呼吸率 采用 MSP430F5528 MCU 保留每次测量的算法数据 采用 TI CC2541 的 BLE 模块连接 该设计已经过测试，并提供完成设计所需的一切材料（包括原理图、布局、光绘文件以及 BOM） 系统设计框图:

乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤，利用深度学习和迁移学习方法，设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统：1）对数据集进行不平衡处理和数据增强；2）在MRI数据集上，利用卷积神经网络（CNN）提取CNN特征，并利用相同的支持向量机分类器，计算每层CNN的特征图的分类F1分数，选取分类性能最高的一层作为微调节点，其后维度较低层为连接新网络节点；3）在选取的网络接入节点，连接新设计的两层全连接层组成新的网络，利用迁移学习，对新网络载入权重；4）采用固定微调节点前的网络层不可训练，其余层可训练的方式微调。分别基于深度卷积网络(VGG16)、Inception V3、深度残差网络(ResNet50)构建的CAD系统，性能均高于主流的CAD系统，其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出，且二次迁移可以提高VGG16系统性能。

合同网协议（CNP算法），用于具有时间窗口和优先级约束的网络上多智能体多任务分配问题的去中心化基于市场的协议 仅供学习参考用代码

基于MATLAB编程，图像缺陷检测，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。

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PID控制器是过程控制中应用最为广泛的控制器，而传统PID控制器参数整定难以达到最优状态，同时，存在控制结果超调量过大、调节时间偏长等缺点，因此，将变异粒子群优化算法（Mutation Particle Swarm Optimization，MPSO）运用于BP-PID的参数整定过程中，设计了一种高效、稳定的自适应控制器。考虑MPSO的变异机制，以种群适应度方差与种群最优适应度值为标准，进行种群变异操作，可以克服早熟，提高收敛精度和PSO的全局搜索能力，使MPSO优化的BP神经网络整定的PID控制器能以更快的速度、更高的精度完成过程控制操作。在实验中，通过比较BP-PID、PSO-BP-PID以及MPSO-BP-PID三控制器仿真结果，证明了所提MPSO算法的有效性和所设计MPSO-BP-PID控制器的优越性。