about cocoon

最近,一个同事辞职了,所以我接替了他的工作,要研究下cocoon

cocoon是一个基于XML的Web发布框架,提供了一套机制真正实现了内容,逻辑,和表现形式的分离.cocoon具有高效的可配置性和复杂的缓存机制.
1,cocoon的安装就不再多说了
2 一些配置文件
cocoon是一个高度的可配置性的环境,有几个文件是和配置有直接关系的。
TOMCAT_HOME/webapps/cocoon/WEB-INF/web.xml
TOMCAT_HOME/webapps/cocoon/WEB-INF/cocoon.xconf
TOMCAT_HOME/webapps/cocoon/WEB-INF/logkit.xconf
TOMCAT_HOME/webapps/cocoon/sitemap.xmap
cocoon本身是web application,自然有web.xml
cocoon.xconf是cocoon的配置文件,相当于JSP中的web.xml文件在JSP中的作用
logkit.xconf是cocoon的日志配置文件,灵活性很大
sitemap是cocoon的一个核心的概念,sitemap.xmap中有许多复杂的配置项,要会配置他们,首先要对cocoon有一个整体的认识,随着你对cocoon认识的更多, 你对sitemap.xmap的配置也就越了解
3.cocoon的基本概念
Pipeline是Cocoon2(cocoon2和cocoon1是有很大的不同的,所以无需知道任何关于cocoon1的东西)的基本概念.Pipeline由多个cocoon 组件构成,输入流经过Pipeline 到输出流,每个组件会对输入流进行处理,然后送到下一个组件处理,直到最后的输出。处理的组件和输入流都是在前面提到的sitemap中配置的。
在一个应用中可以有多个Pipleline,每个Pipeline中可以有多个不同的处理,每个处理和输入的URL有关
4.cocoon的基本组件
Matcher :是捕获URL地址,将其和Pipeline的一个处理流向关联
Generator :将输入流转换成Java 的SAX程序,为后续的处理提供SAX程序
Transformer :对Generators产生的SAX程序进行格式转换
Serializers :对经过Generators和Transformer转换的结果产生最后的输出流,输出流可以是html,xml,wml,jpeg,png,pdf等不同格式的文件.
XSP:全称是eXtension Server Page,也有人叫XML Server Page,是Cocoon提供的一种 服务器脚本语言,类似于JSP或ASP,但是完全基于XML的,它可以作为Generator的输入流
5.一个简单的URL请求处理的过程是:
cocoon在sitemap中寻找和URL匹配的Matcher项,然后对应Generator中配置的输入流(通常是XML文件或XSP文件A,用相关的Generator处理组件处理输入流,接着读取Transformer 的中的输入流B(通常是XSL文件),Transformer组件用B对A进行格式转换(如将XML文件 转换为HTML格式),一个管道中可以有0个或连续多个Transformer处理,最后Serializer 组件根据Serialize的类型(html,wml,pdf,jpeg等)产生最后的输出。

java 代码
  1. <map:pipelines>    
  2.   <map:pipeline>    
  3.     <map:match pattern="hello">    
  4.       <map:generate src="hello.xsp" type="serverpages"/>    
  5.       <map:transform src="dynamic-page2html.xsl"/>    
  6.     <map:serialize/>    
  7.     </map:match>    
  8.   </map:pipeline>    
  9. </map:pipelines>   

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自: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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