16、Elixir开发:应用打包、宏的使用与Phoenix框架搭建

Elixir开发:应用打包、宏的使用与Phoenix框架搭建

1. 使用Mix打包应用

在开发中,我们可以使用Mix来为已编写的 drop 监督器和服务器创建应用。具体操作步骤如下:
1. 创建应用目录 :使用 mix new name 命令创建应用目录,例如:

$ mix new drop_app
* creating README.md
* creating .gitignore
* creating mix.exs
* creating config
* creating config/config.exs
* creating lib
* creating lib/drop_app.ex
* creating test
* creating test/test_helper.exs
* creating test/drop_app_test.exs

创建成功后,可以使用 mix 进行编译、测试等操作,示例如下:

cd drop_app
mix test

若想了解更多命令,可运行 mix help
2. 修改 mix.exs 文件 :进入 drop_app 目录,打开 mix.exs

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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