自己利用veloctiy做了一个小web框架,分享一下(附有源代码)

本文介绍了一种页面布局与集成的方法,该方法允许不同部分独立开发再进行整合,利用特定的布局文件实现页面复用,简化了整体开发流程。
这个东西的好处
1是有利于页面的复用
2是做页面的时候只需要关注自己要做的那一部分,可以方便的和别人做的集成在一起

这个是布局文件 就是一个 html页面

<div class="width nav">$!nav.insert()</div>
<div class="width center">$!logo.insert()</div>
<div class="width center" style="min-height:500px">$!main.insert()</div>
<div class="width center">$!copy.insert()</div>


这个是配置文件,说明某个action使用了 哪些子action,每个action都有自己内容展示的页面
最后通过 mainLayout.html 集成在一起

<layout name="/mainLayout">
<page>mainLayout.html</page>
<put name="logo">com.mea.www.action.LogoAction</put>
<put name="main">com.mea.www.action.MainPageAction</put>
<put name="nav">com.mea.www.action.NavAction</put>
<put name="copy">com.mea.www.action.CopyRightAction</put>
</layout>


这个是 有一个 action 叫search, 继承了上面的布局 ,并且用自己的内容覆盖了 布局中的main部分
这个里面也可以继续添加search需要用到的其他的action

<layout name="/search" extends="/mainLayout">
<put name="main">com.mea.www.action.bing.SearchAction</put>
</layout>
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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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。
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