学习周记15

一、微信小程序的相关文件类型

微信小程序项目结构主要有四个文件类型
1、WXML是框架设计的一套标签语言,结合基础组件、事件系统,可以构建出页面的结构。内部主要是微信自己定义的一套组件。
2、WXSS是一套样式语言,用于描述 WXML 的组件样式,
3、js 逻辑处理,网络请求
4、json 小程序设置,如页面注册,页面标题及tabBar。
在目录中还有
app.json这个文件必须有,如果没有这个文件,项目无法运行。因为微信框架把这个作为配置文件入口,整个小程序的全局配置。包括页面注册,网络设置,以及小程序的window背景色,配置导航条样式,配置默认标题。
app.js也必须要有,没有会报错,可以在这个文件中监听并处理小程序的生命周期函数、声明全局变量。

二、逻辑层(App Service)

小程序开发框架的逻辑层是由JavaScript编写。
逻辑层将数据进行处理后发送给视图层,同时接受视图层的事件反馈。
用 App 和 Page 方法,进行程序和页面的注册。
用 getApp 和 getCurrentPages 方法,分别用来获取 App 实例和当前页面栈。
JavaScript 在 web 中一些能力都无法使用,如 document,window 等。

三、相关处理代码

1、注册程序处理代码

App({
  onLaunch: function(options) {
    // Do something initial when launch.
  },
  onShow: function(options) {
      // Do something when show.
  },
  onHide: function() {
      // Do something when hide.
  },
  onError: function(msg) {
    console.log(msg)
  },
  globalData: 'I am global data'
})

2、注册页面处理代码

//index.js
Page({
  data: {
    text: "This is page data."
  },
  onLoad: function(options) {
    // Do some initialize when page load.
  },
  onReady: function() {
    // Do something when page ready.
  },
  onShow: function() {
    // Do something when page show.
  },
  onHide: function() {
    // Do something when page hide.
  },
  onUnload: function() {
    // Do something when page close.
  },
  onPullDownRefresh: function() {
    // Do something when pull down.
  },
  onReachBottom: function() {
    // Do something when page reach bottom.
  },
  onShareAppMessage: function () {
   // return custom share data when user share.
  },
  onPageScroll: function() {
    // Do something when page scroll
  },
  // Event handler.
  viewTap: function() {
    this.setData({
      text: 'Set some data for updating view.'
    })
  },
  customData: {
    hi: 'MINA'
  }
})
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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