如何开始Grails~

Grails快速入门
  • 首先,在 http://www.grails.org/Download 下方可以下载到 grails-bin-0.5.zip 或 grails-src-0.5.zip
  • 顺便也可以下载到 grails-docs-0.5.zip 和 grails-docs-0.5.pdf
  • 下载后解压,最好放在较简洁的目录下,如:d:\greensoft\grails-0.5\... ,避免中文目录和有空格的目录,少些不必要的麻烦。
  • 设置环境变量,GRAILS_HOME:d:\greensoft\grails-0.5,并在path中加上:d:\greensoft\grails-0.5\bin
  • 准备工具OK,现在可以在命令窗口中,进入到合适的目录,如:d:\projects\,然后键入:grails,此时如果有提示信息则说明配置正确,可以进一步键入:grails help ,此时会显示所有grails的命令列表。
  • 接下来创建项目,还在 d:\projects\目录下,动行:grails create-app ,之后会提示键入项目名称,可以键入如:TestGrails,会看到很多mkdir等,运行完成后会看到 d:\projects\目录下 增加了TestGrails目录,同时,TestGrails目录下生成了很多文件和目录,这就是Grails项目的一个默认目录结构。
  • 接下来创建一个Model,也就是域建模,或者说是核心业务类。在d:\projects\TestGrails\目录下运行grails create-domain-class ,启动后会提示域建模的名字,即domain name,比如键入:HelloGrails,运行完成后,会在d:\projects\TestGrails\grails-app\domain\目录下生成HelloGrails.groovy文件,用记事本打开,随意添加几个属性,如下:
    class HelloGrails {
           String Name
     Date createTime
     int countHello
        }
  • 生成所有相关文件,在d:\projects\TestGrails\目录下运行grails generate-all ,提示哪个domain名字,输入:HelloGrails即可,等待运行完成,即可发现在在d:\projects\TestGrails\的相应目录下又生成了一些HelloGrailsController.groovy和\views\HelloGrails\create.gsp 、list.gsp 、edit.gsp 、show.gsp等。
  • 此时,在d:\projects\TestGrails\目录下运行grails run-app ,最后提示在8080端口监听了,就可以在浏览器中键入:http://localhost:8080看到 Grails 的页面了,上面应该有一个 HelloGrailsController 的链接,点进去就是这个domain 的列表,还可以新添记录,修改记录和删除记录等。
  • OK,是不是惊叹于Grails的开发效率?就好象很多程序员惊叹于ROR的开发效率一样,下面再说一下选择Grails的几个理由:
    • Grails是基于JVM构建的,底层机制还是Hibernate、Spring、Ant等JAVA的开源框架和技术,JavaEE标准扩展性好,与JAVA结合非常好,非常适合Java世界的程序员学习和使用。
    • 同时界面是采用模板的,可以通过修改界面和CSS改变成你自己的应用。
    • Grails目录支持propetype、YahooUI和dojo等脚本框架,可以很容易地实现Ajax等。整个架构非常科学合理,看得出来是一群很有经验的人在开发,目前才是0.5版本,未来发展无可限量!
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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