grails对sitemesh的支持

本文深入探讨了Grails框架中sitemesh组件的角色与使用方法,包括如何在grails-app/views/layouts目录下创建并引用布局页面,实现统一的页面布局模式。
最近学习了grails,但是一直迷惑,grails是构建在spring;hibernate和sitemesh基础之上的,但是sitemesh到底处于一种什么角色呢?
sitemesh原本是一个用来在JSP中实现页面布局和装饰(layout and decoration)的框架组件,又是怎么跟grails结合的呢?后来查了一些资料发现:
在"grails-app/views/layouts"目录下创建“定义布局页面”就可以了,根据项目需求定义不同的布局页面,然后在项目的页面中用
<meta name="layout" content="index" />进行引用就可以了(备注:其中的index是定义的页面布局的名字),这样就可以在项目的所有页面中都是用相同的布局模式
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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