Java EE 7 教程 第一部分 简介 第2章 使用教程示例 第2.8节 获得最新教程

本文指导您如何使用Java EE 7 SDK中的更新工具检查并获取Java EE 7教程的最新版本。通过NetBeans IDE或命令行,您可以轻松更新教程内容,确保您的学习资源是最新的。

原文:http://docs.oracle.com/javaee/7/tutorial/doc/usingexamples008.htm

翻译:石卓林 shizhuolin@hotmail.com

2.8 Getting the Latest Updates to the Tutorial

Check for any updates to the tutorial by using the Update Tool included with the Java EE 7 SDK.

2.8.1 To Update the Tutorial Using NetBeans IDE

  1. Open the Services tab in NetBeans IDE and expand Servers.
  2. Right-click the GlassFish Server instance and select View Domain Update Center to display the Update Tool.
  3. Select Available Updates in the tree to display a list of updated packages.
  4. Look for updates to the Java EE 7 Tutorial (javaee-tutorial) package.
  5. If there is an updated version of the Tutorial, select Java EE 7 Tutorial (javaee-tutorial) and click Install.

2.8.2 To Update the Tutorial Using the Command Line

  1. Open a terminal window and enter the following command to display the Update Tool:
    updatetool
  2. Select Available Updates in the tree to display a list of updated packages.
  3. Look for updates to the Java EE 7 Tutorial (javaee-tutorial) package.
  4. If there is an updated version of the Tutorial, select Java EE 7 Tutorial (javaee-tutorial) and click Install.

2.8 获取最新教程

使用Java EE 7 SDK中包含的更新工具检测所有的教程更新.

2.8.1 使用NetBeans IDE更新教程

  1. 打开NetBeans IDE中的 服务 选项卡 并展开 服务.
  2. 右击GlassFish服务器实例并选择查看域更新中心 以显示更新工具.
  3. 选择树中的 有效更新 以显示可更新包列表.
  4. 查找到Java EE 7 Tutorial (javaee教程)包.
  5. 如果有教程的更新版本, 选择 Java EE 7 Tutorial (javaee教程)并单击 安装.

2.8.2 使用命令行更新教程

  1. 打开一个终端窗口,输入以下命令以显示更新工具:
    updatetool
  2. 选择树中的 有效更新 以显示可更新包列表.
  3. 找到Java EE 7 Tutorial (javaee-tutorial)包.
  4. 如果此教程有可更新版本, 选择 Java EE 7 Tutorial (javaee教程)并单击安装.
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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