Liferay in action 学习笔记(一)

本文介绍了 Liferay 6.06 的架构特点,包括用户组 PageTemplates 的使用方式,不同集合类型的定义及其作用,以及 Portlet 的实例化与非实例化的区别。

注:该文所述的Liferay主要指Liferay6.06,写文时Liferay已经更新到了6.2,有些地方官方可能已经做了修改,请酌情参考。


Liferay架构图




用户组——Page Templates


(由门户管理员配置,对用户私人社区很有用)

*门户管理员可以通过用户组的Page TempLates定义用户可用的portlets。

*当用户被添加到用户组,相应的Page TempLates也被复制到了用户私人社区。



Liferay集合类型


类型
描述
角色通过权限控制来规定同一类用户的功能
组织以层级的方式对用户进行分类,整个组织可以是树状结构的
社区按用户兴趣分类,没有层次结构,用户可自行选择进入或离开社区,也可由管理员分配或邀请
用户组按特殊要求对用户分类,有门户管理员制定


不可实例化的Portlet——以“Wiki实例”为例


多个不可实例化的Portlet对应着同一个实例,即拥有相同的数据源




可实例化的Portlet


可实例化的Portlet,每个Portlet均对应了一个实例即对应了不同的数据源


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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