28、PHP中PSR - 7类的定义与实现

PHP中PSR - 7类的定义与实现

1. 相关资源与PSR - 7简介

在深入了解PSR - 7相关类之前,我们先了解一些有用的资源:
- 关于PSR的更多信息,可查看:https://en.wikipedia.org/wiki/PHP_Standard_Recommendation
- 关于PSR - 7的官方描述:http://www.php - fig.org/psr/psr - 7/
- 关于PHP流的信息:http://php.net/manual/en/book.stream.php

PSR - 7中间件的一个关键特性是使用Request和Response类,这使得不同的软件模块能够协同工作,而无需共享特定的知识。一个请求类应包含原始用户请求的所有方面,如浏览器设置、原始请求的URL、传递的参数等。

2. 定义PSR - 7类

2.1 定义基础类

首先,要定义代表Uri、Stream和UploadedFile值对象的类。接着定义核心的 Application\MiddleWare\Message 类,该类使用Stream和Uri并实现 Psr\Http\Message\MessageInterface 。以下是该类的部分代码:

namespace Application\MiddleWare;
use Psr\Http\Message\ { 
  MessageInterface, 
  StreamInterface, 
  UriInterface 
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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