dojo request handlers

我们知道 Dojo 所有的 request 基本都支持 handleAs 这个参数,我们可以传入“json”,“javascript”,“xml”等值,举“json”为例,如果指定 handleAs 为“json”,Dojo 会在我们接收到返回值之前将纯字符串转化为 JSON 对象。但是,这些是事先设定好的 handleAs 方式,如果我们要自定义 handleAs 方式呢?答案就是 dojo/request/handlers。


清单 45. dojo/request/handlers 简单示例
  
 require(["dojo/request/handlers", "dojo/request", "dojo/dom", "dojo/dom-construct", 
"dojo/json", 
    "dojo/on", "dojo/domReady!"], 
 function(handlers, request, dom, domConst, JSON, on){ 
  handlers.register("custom", function(response){
    var data = JSON.parse(response.text);
    data.hello += "!";
    return data;
  });

  on(dom.byId("startButton"), "click", function(){ 
    domConst.place("<p>Requesting...</p>", "output"); 
    request("./helloworld.json", { 
      handleAs: "custom"
    }).then(function(data){ 
      domConst.place("<p>data: <code>" + JSON.stringify(data) + "</code>", 
"output"); 
    }); 
  }); 
 }); 

可以看到,这里我们通过“handlers.register("custom",...)”自定义了一个 handleAs 的方式,然后再 request 的参数里面指定了以这种方式预处理返回数据(handleAs: "custom")。有了这个功能,我们甚至能够很方便的自定义前端和后端的数据交换格式,大大增强我们开发 Web 应用的灵活性。

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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