2、全栈Web框架时代:Remix入门指南

全栈Web框架时代:Remix入门指南

1. 全栈Web框架的时代背景

在当今的Web开发领域,技术变革日新月异。新的框架和库层出不穷,现有框架也频繁发布带有新特性和重大变更的版本。虽然这种快速发展可能让人应接不暇,但也展现了行业的高度创新活力。

大多数企业和开发者倾向于等待新技术成熟后再采用,从而形成了行业标准,例如React。然而,及时采用有潜力的新技术也可能带来竞争优势,Remix就是这样一项技术。对于React开发者而言,Remix具有诸多优势:
- 为前端提供后端环境
- 实现全栈数据变更
- 采用声明式错误处理方法
- 简化客户端状态管理
- 支持服务器端渲染
- 运用React的最新特性,如流式传输
- 应用程序可在任何环境运行,包括边缘计算
- 通过遵循Web标准实现渐进式增强

2. 认识Remix

2.1 Remix是Web框架

Remix之所以是Web框架,在于它深度拥抱Web平台。它借助Web标准,旨在实现“快速、流畅且稳定的用户体验”。HTML表单、锚标签、URL、Cookie、元标签、HTTP头和Web Fetch API等在Remix中都是一等公民。Remix的约定、杠杆和原语是对现有Web API和标准的精心抽象,这使其与其他脱离Web平台的流行框架区分开来。

作为Web开发者,学习Web的核心原理至关重要,因为这些知识具有通用性,无论使用何种框架和库都能受益。使用Remix时,开发者常参考MDN Web Docs而非Remix文档,因为学习Remix实际上就是学习标准Web API。

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, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值