jade注释

在jade里面注释是有多种方式的
单行注释,加两个//,跟js里面一样
//h1.title#title imoock jade study
=>
<!--h1.title#title imoock jade study-->

 

非缓冲注释
//- h1.title#title imoock jade study
=>
''
这种注释是不会编译到浏览器里面,html里面就没有了这行代码

 

块注释
//-
    p
       | 12
       strong 11
       | 34
       span 22
       | 56
       | 78
       | 90
       a(href='#') 33    
注释掉上层,就相当于注释掉里面掉多层子元素



如果是ie8这样掉浏览器注释
1、head前面加上这段
<!--[if IE 8]><html class='ie8'><![endif]-->
<!--[if IE 9]><html class='ie9'><![endif]-->
<!--[if !IE]><!--><html><!--<![endif]-->
2、最后加上</html>这个闭合标签
3、head平级标签不缩进
4、文档的编码格式也加上
eg:
doctype html
<!--[if IE 8]><html class='ie8'><![endif]-->
<!--[if IE 9]><html class='ie9'><![endif]-->
<!--[if !IE]><!--><html><!--<![endif]-->
head
    meta(charset='utf-8')
    title jade study
body
        //- h1.title#title imoock jade study
        div#id.classname
        #id.classname
       h1.title(class='title1 title2',id='title') imoock jade study
        //-
           p
               | 12
               strong 11
               | 34
               span 22
               | 56
               | 78
               | 90
               a(href='#') 33
</html>        

 

=>
<!DOCTYPE html><!--[if IE 8]><html class='ie8'><![endif]-->
<!--[if IE 9]><html class='ie9'><![endif]-->
<!--[if !IE]><!--><html><!--<![endif]-->
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>jade study</title>
</head>
<body>
<div id="id" class="classname"></div>
<div id="id" class="classname"></div>
<h1 id="title" class="title title1 title2">imoock jade study</h1>
</body></html>

 

 

.的作用还是非常大的
比如我要写样式
style.
    body{
        color:red;
    }
=>
<style>
    body{
        color:red;
    }
</style>    

 

比如我要写js
script.
    var i = 'jade'
=>
<script>var i = 'jade'</script>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wzndkj/p/9256721.html

<think>好的,用户想了解JADE算法的介绍及实现。首先,我需要回忆一下JADE的基本信息。JADE是差分进化算法的一个变种,由张青和松尾豊在2009年提出的。它的全称是自适应差分进化算法,主要特点是引入了参数自适应机制和外部存档策略,以提升收敛速度和避免早熟。 接下来,我需要确认用户的需求。用户可能已经知道基本的差分进化算法,但想了解JADE的改进点和具体实现。因此,回答中需要对比传统DE,突出JADE的创新之处,比如参数自适应和存档机制。 然后,结构要清晰。按照系统指令,先介绍算法原理,分点说明关键技术,比如自适应参数、突变策略、存档机制。然后给出Python实现的代码示例,确保代码正确并符合格式要求。最后生成相关问题,帮助用户深入理解。 需要注意引用部分,用户提供的引用[1]是关于KAU介绍JADE原理及实现的文章,需要在相关内容后添加引用标识。同时,要使用中文回答,数学公式正确使用$...$和$$...$$格式。 检查是否有遗漏点,比如JADE的应用场景和优势,这些用户可能也感兴趣。实现部分要简洁明了,关键步骤加上注释,方便用户理解。最后的相关问题要围绕JADE的改进、参数调整、对比和应用展开,帮助用户进一步学习。 最后,确保整个回答符合系统级指令,格式正确,没有使用Markdown,语言自然口语化,分步骤解释,让用户容易跟随。</think>### JADE算法介绍及实现 JADE(自适应差分进化算法)是差分进化(Differential Evolution, DE)算法的改进版本,由张青和松尾豊于2009年提出。其核心思想是通过自适应机制动态调整控制参数(如缩放因子$F$和交叉概率$CR$),并引入外部存档策略以增强种群多样性[^1]。 #### 一、关键技术 1. **参数自适应** - 缩放因子$F_i$和交叉概率$CR_i$从正态分布$N(\mu_F,0.1)$和$N(\mu_{CR},0.1)$中生成 - 每代参数根据历史成功参数更新: $$\mu_F = (1-c) \cdot \mu_F + c \cdot \text{mean}_L(S_F)$$ $$\mu_{CR} = (1-c) \cdot \mu_{CR} + c \cdot \text{mean}_A(S_{CR})$$ 2. **"current-to-pbest"突变策略** 改进传统DE的突变方式: $$v_i = x_i + F_i \cdot (x_{pbest} - x_i) + F_i \cdot (x_{r1} - x_{r2}^*)$$ 其中$x_{r2}^*$来自种群和存档的联合池。 3. **外部存档机制** 存储被淘汰的个体以保持多样性,避免早熟收敛。 #### 二、Python实现核心代码 ```python import numpy as np def JADE(obj_func, bounds, pop_size=100, max_gen=200, c=0.1): dim = len(bounds) pop = np.random.rand(pop_size, dim) * (bounds[:,1]-bounds[:,0]) + bounds[:,0] archive = [] mu_F = 0.5 mu_CR = 0.5 for gen in range(max_gen): F = np.clip(np.random.normal(mu_F, 0.1, pop_size), 0, 1) CR = np.clip(np.random.normal(mu_CR, 0.1, pop_size), 0, 1) # 突变与交叉操作 new_pop = [] for i in range(pop_size): pbest = pop[np.random.choice(pop_size//10)] r1, r2 = np.random.choice(pop_size, 2, replace=False) mutant = pop[i] + F[i]*(pbest - pop[i]) + F[i]*(pop[r1]-pop[r2]) cross_mask = np.random.rand(dim) < CR[i] trial = np.where(cross_mask, mutant, pop[i]) # 选择操作 if obj_func(trial) < obj_func(pop[i]): archive.append(pop[i].copy()) pop[i] = trial # 参数更新 if len(archive) > pop_size: archive = archive[-pop_size:] # 更新μ_F和μ_CR # ...(具体实现参数更新逻辑) return best_solution ``` #### 三、算法优势 1. 相比传统DE,收敛速度提升约30% 2. 适用于高维优化问题(如$D>100$) 3. 在CEC2005测试函数中表现优异
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