ssh

jsp:
3个编译指令 page include tag lib
7个动作指令 forward param include plugin  useBean setProperty  getProperty
9个内置对象 application(application session request page) config  exception out pageContext request response session

Servlet
--doGet doPost doPut  doDelete
—创建实例  完成初始化 响应客户请求 资源回收完成  实例被销毁

Filter
—拦截HttpServletRequest HttpServletResponse | 授权 日志 解码 请求响应

listener:
ServletContextListener
ServletContextAttributeListenner
ServletRequestListener
ServletRequestAttributeListener
HttpSessionListener
HttpSessionAttributeListener
contextInitialized
contextDestroyed

表达式语言内置对象
pageContext pageScope requestScope  sessionScope applicationScope  param paramValues  header headerValues  initParam cookie


hibernate: 映射==>持久化
映射--基本映射 数据库对象映射  集合属性映射  组件属性映射  复合类型映射  复合主键映射  Annoation管理映射 关联映射  继承映射
SQL-- 原生 命名  条件  隐式和显式 | 单个 批量| 过滤 拦截机制|
持久--事务 并发 缓存

struts2:
Action:基本流程  命名空间 视图类型  异常处理  Convention  国际化
标签库:控制标签 数据标签 表单标签 非表单标签  OGNL
拦截器:类型转换 输入校验 文件上传下载 拦截器
  
spring:
依赖注入 容器bean SpEL
零配置  AOP  整合struts2 hibernate jpa 

设计模式==>领域模型(充血+贫血) 
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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