16、构建基于GraphQL和Apollo的Angular待办事项应用

构建基于GraphQL和Apollo的Angular待办事项应用

1. 启动服务器

当服务器端代码编写完成后,添加 new MyApp().Start(); 来启动并运行应用程序。构建并运行服务器端代码时,会在 http://localhost:3000 上启动一个支持Apollo的GraphQL服务器实例。

在Apollo服务器选项中,设置 playground: true 会开启一个可视化编辑器区域,可在其中运行GraphQL查询并查看结果。不过在生产代码中,建议关闭该功能,而在测试时,它是测试查询的宝贵工具。

为验证配置是否正确,可在查询窗口输入以下示例GraphQL查询:

query {
  TodoItems {
    Id
    Title
    Description
    Completed
    DaysCreated
  }
}
2. 创建GraphQL Angular客户端

使用 ng new 命令创建一个新的Angular应用,并设置前缀为 atp ,同时添加路由支持:

ng new Chapter05 --style scss --prefix atp --routing true

添加对Angular Material的支持,执行以下命令

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,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[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重新训练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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