又花了两天完善那个crud框架,添加了一些小的特性和功能

本文介绍了ORM框架的最新更新,包括新增oscache用于缓存查询记录集、支持sequence的dbrm主键自动生成策略、联表查询的自动填充功能等,并增强了国际化独立性。
  1. 加上了一个oscache用于缓存查询记录集,可以参考QueryCachedDAO源码,可以配置(比如表t1是可以缓存的,给t1的xml配置文件加上一个is_cache="true"的attribute就可以了)
  2. 给model和field对象加上了mod(来源于linux下的chmod命令)属性,可以判断改表是不是可以添加,修改,删除,表中的一个字段是不是只读。
  3. 支持了sequence的dbrm的主键自动生成策略,以后还会补充支持最常见的。
  4. 增加了联表查询的自动填充功能,虽然简陋了点(eg. 添加user时候,如果group字段是从usergroup中获取的,那么添加表单中的该字段是具有autocomplete效果的)
  5. 进一步增强了国际化的独立性

     页面和源码都有比较大的修改,   其中war下面的index.html就显示完了使用步骤。上传到google code上了,大家感兴趣的下载下,呵呵,欢迎拍砖

 

     哎,这年头,自己造个轮子都这么不容易。。。。下一步,我打算做一个小的项目,借此完善下这个框架的实际应用问题。

 

    闲来无事拿来晒,哈哈

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
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