从JSP到Spring Boot准备资料

本文深入探讨了Tomcat的工作原理及源码分析,同时详细介绍了SpringMVC框架的运作机制,并涉及责任链模式及缓存淘汰算法等内容。

1.tomcat源码解析 http://blog.youkuaiyun.com/cutesource/article/details/5006062

http://www.cnblogs.com/jiaan-geng/p/4864501.html tomcat源码解析

http://blog.youkuaiyun.com/fhd001/article/details/6786932 ConcurrentHashMap putIfAbsent();

sax解析xml:http://blog.youkuaiyun.com/wangkuifeng0118/article/details/7305068

BIO\NIO\AIO差异与联:http://stevex.blog.51cto.com/4300375/1284437


2.深入理解SpringMVC http://www.cnblogs.com/baiduligang/p/4247164.html

 责任链模式

缓存淘汰算法:http://flychao88.iteye.com/blog/1977653

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和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,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[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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