javaEE第四周

分析hello.java。下载链接:https://github.com/javaee/tutorial-examples/tree/master/web/jsf/hello1

/** * Copyright (c) 2014 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. * * You may not modify, use, reproduce, or distribute this software except in * compliance with  the terms of the License at: * https://github.com/javaee/tutorial-examples/LICENSE.txt */ package javaeetutorial.hello1;

import javax.enterprise.context.RequestScoped; import javax.inject.Named;

@Named @RequestScoped public class Hello {

    private String name;

    public Hello() {     }

    public String getName() {         return name;     }

    public void setName(String user_name) {         this.name = user_name;     } }

Hello类叫做管理bean类,它为facelets页面表达式所使用的name属性提供了getter和setter方法,默认该facelets页面表达式引用的是Hello类的名字,不过第一个字母是小写字母(例如:hello.name)。

        如果你使用的是默认的bean类的类名,你注解可以用@Model来替代@Named和@RequestScoped。@Model注释称为原型,是一个包含其他注释的注释的术语。

       在 Hello.java类中,注解javax.inject.Named和javax.enterprise.context.RequestScoped使用请求scope来标识Hello类为管理bean类。scope定义应用程序数据是如何保存和共享的。

      在JSF中最常用的scope如下:

                 Request(@RequestScoped):请求scope在Web应用程序中的单个HTTP请求期间仍然存在。像hello1应用,该应用由单个请求和响应组成,bean使用请求scope。

                 Session (@SessionScoped):会话scope持续存在于Web应用程序中的多个HTTP请求中。当应用程序包含需要维护数据的多个请求和响应时,bean使用会话scope。 

                 Application (@ApplicationScoped):应用程序scope在所有用户与Web应用程序的交互中持久存在。

文章来源:http://www.cnblogs.com/zgq0/p/8685612.html

转载于:https://www.cnblogs.com/li1158/p/8921601.html

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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