21、基于Socket.IO的客户端与服务器动态交互及Node.js应用部署

基于Socket.IO的客户端与服务器动态交互及Node.js应用部署

1. 基于Socket.IO的客户端与服务器动态交互

1.1 消息的删除与创建

在应用中, /notes/del - message 路由会调用 messagesModel.destroyMessage 函数来删除消息。该函数会触发一个 destroymessage 事件,并将其发送回浏览器。通过 jQuery 的 DOM 操作, destroymessage 事件处理程序会移除对应的消息。为了便于删除,每个消息都添加了 id 属性。

由于删除的反面是创建,所以在 destroymessage 事件处理程序旁边还有一个 newmessage 事件处理程序。它同样使用 jQuery 的 DOM 操作,将新消息插入到 #noteMessages 区域。

1.2 运行应用与消息传递

经过一系列的代码编写,现在我们可以在不刷新页面的情况下撰写消息、在屏幕上显示消息并删除消息。可以像之前一样运行应用,先在一个命令行窗口启动用户认证服务器,再在另一个窗口启动笔记应用。

可以尝试在多个浏览器窗口中查看相同或不同的笔记,以此验证笔记是否仅显示在对应的笔记窗口中。

1.3 模态窗口的其他应用

在笔记应用中,我们使用了模态窗口和一些 AJAX 代码,避免了因表单提交而导致的页面刷新。

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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