Struts2+Spring2.5+Hibernate3.2实例教程(3-1)V0.1

本文介绍了一个简单的博客程序,包括发布文章、评论、RSS导出及友情链接管理等功能。它分为前台和后台两部分,前台供读者浏览,后台供作者管理。

三、最简单的博客程序

概要
1.    博客程序的功能
2.    发表文章功能的实现
3.    发表评论功能的实现
4.    RSS导出的实现
5.    博客基本设置
6.    友情链接管理


1.    博客程序的功能
1)    Bitrac博客介绍
首先,说明一个自己的定义,前台功能指从读者角度可以看到和使用的功能,后台功能指从博客作者和管理者角度可以看到和使用的功能,当然博客作者也可以以读者身份使用博客。
运行一个Bitrac博客程序,可以看到Bitrac大致有如下功能:
前台:
首页包括以下内容:日历,分类,最新评论,最新文章,友情链接,网站内容统计,到存档、搜索、标签、评论等页面的链接,最新文章摘要列表,除了主要的文章摘要列表,其它的都是和后面的页面公用的。
文章浏览页:显示文章的详细内容,并允许评论。
存档页:显示按月份的归档
搜索页:提供本站文章搜索功能
标签页:显示按标签的归档
RSS导出:导出相关内容的RSS,方便用户订阅
后台:
首页:站点基本信息(版本,服务器信息的显示),重新统计
用户管理:用户的增删改
内容管理:日志发表,日志管理,评论管理,分类管理,标签管理,友情链接管理
其它管理:一般设置,主题皮肤,垃圾过滤,数据库管理,API文档说明
可以看到Bitrac提供了常用的博客功能,算得上是简单实用。


2)    常见博客的功能
免费可用的博客网上到处都是了,有不少人认为博客已经过时了,现在都流行SNS了。这些博客所具有的相册和音乐等功能是Bitrac不具备的,另外还有不少免费开源的博客程序,如Wordpress,通过插件机制,可以根据自己的需要扩展功能。到底哪个好,是个仁者见仁,智者见智的问题,这里不讨论。


3)    最简单的博客
本教程会逐步实现和扩展Bitrac的功能,但本章的目标是实现一个最简单可用的博客程序。这个博客可以发表文章,发表评论,可以做一些基本设置,可以导出RSS供他人订阅,还可以添加友情链接。这些功能用SSH如何实现,敬请期待下一节。

 

 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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