对于框架的理解

Struts与Spring框架比喻解析
如果一个项目就是一个学校的话,
 struts就是开学的时候负责报名接待的部门,
 来了个学生(请求),他们会根据你的姓名(请求路径)查找你是那个系,那个班的,把你带到相应的地方(action),然后就是那个对应你的组织(action)来处理你了。

 他的花名册就是配置文件(sturts-config。xml),上面可以配置你的姓名(请求路径),是否验证你身上带没带学费(viladate),把你让谁(request)带到你的组织里去,放你行李的小车(formbean)的编号等等

 web。xml里的struts配置就是保安要验证的信息,看你是不是有这个学校的录取通知书(。do)

 等你大二大三了,你成了接待人员(action),你只要知道你去组织那些学生(配置struts-config。xml),怎么处理他们(调用那个service方法),着就是struts了。

 spring 的IOC就是本应该有学校做的招聘工作,交给的猎头公司(控制反转)
 然后把招聘到的人员交给学校使用 (DI  依赖注入)
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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